로봇제어 및 자동화시스템 연구실

전기공학과 박남진

로봇제어 및 자동화시스템 연구실은 제어이론 기반 네트워크 분석과 로봇 자동화 시스템 구현을 융합하여 연구하는 곳으로, 복잡한 네트워크 구조를 제어 관점에서 해석하고 이를 실제 로봇 시스템에 적용하는 이론–실험 통합형 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 구조적 네트워크 모델을 활용하여 대규모 시스템의 제어가능성을 상태 단위에서 해석하고, 네트워크의 구조가 시스템의 제어 성능에 어떤 영향을 미치는지 규명하는 데 집중하고 있습니다. 이를 기반으로 네트워크 병합 시 제어가능성 유지 조건, 개별 노드의 제어가능성 판단 기준, 복잡한 네트워크를 효율적으로 제어하기 위한 최소입력 구조 분석 등 다양한 제어이론 연구를 이어가고 있으며, 분산 최적화와 그래프 분해 기법을 활용해 대규모 네트워크에서 발생하는 계산 복잡도를 줄이는 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 모빌리티, 자동화 인프라, 분산 로봇 시스템 등 다양한 네트워크 기반 시스템의 설계와 운용 전략 수립에 활용될 수 있는 기반을 제공합니다. 연구실은 이론 연구와 함께 실제 로봇 및 자동화 플랫폼을 직접 구축하여 실험적으로 검증하는 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 대표적으로 초광대역(UWB) 기반 정밀 측위 기술을 활용한 다중드론 실내 항법·편대제어 시스템을 개발하여 고정된 앵커가 없는 환경에서도 안정적으로 위치 추정이 가능한 자동화 제어 플랫폼을 구축하고 있으며, 센서 융합·신호처리·제어기 설계가 통합된 형태의 다중드론 시스템 기술을 지속적으로 확장하고 있습니다. 또한 AI 기반 델타로봇 Pick-and-Place 자동화 시스템을 개발하며, 임베디드 환경에서 실시간으로 동작 가능한 객체 인식 및 깊이 추정 알고리즘 조합을 연구하고, MILP 기반 임무할당·스케줄링 문제에 그래프 클러스터 구조를 적용해 연산 효율을 높이는 방향으로 시스템을 설계하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 로봇 동역학 제어, 실시간 최적화, 시각지능 기술이 결합된 형태로, 실제 산업 환경에서 활용할 수 있는 자동화 기술로 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 로봇제어 및 자동화시스템 연구실은 제어이론의 깊이 있는 분석과 실제 시스템 구현 능력을 동시에 강화하면서, 네트워크 제어·분산 최적화·지능형 자동화 기술을 결합한 미래지향적 연구를 수행합니다. 앞으로는 다중드론과 로봇이 협력하는 Aerial Manipulator 시스템, 실내·실외 혼합 환경에서의 자율조작 기술, 분산지능 기반 로봇 협업 구조 등을 연구하여, 공중–지상–해상 로봇이 통합적으로 동작하는 차세대 스마트 모빌리티·자동화 생태계 구축에 기여하는 것을 장기적 비전으로 삼고 있습니다.