경남대학교 제어ㆍ자동화ㆍ로봇연구실(CARL)은 지능형 제어 및 자동화 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 퍼지 제어, 신경회로망, 칼만 필터 등 첨단 제어 이론을 실제 시스템에 적용하여 다양한 산업 현장에서의 자동화 및 최적화 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 퍼지 PID 제어기, 신경회로망 기반의 시스템 모델링, 그리고 다양한 센서 융합 기술을 활용하여 복잡한 동적 시스템의 안정적 제어를 실현하고 있습니다. 이러한 연구는 선박, 차량, 로봇 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성과를 내고 있습니다. 예를 들어, 선박의 자율운항 시스템, 디젤 발전기 속도제어, 스팀시스템의 온도제어 등에서 퍼지 제어와 신경회로망을 접목하여 기존 제어 방식의 한계를 극복하고, 시스템의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시켰습니다. 또한, MATLAB, Simulink, Python 등 다양한 소프트웨어 도구를 활용하여 제어 알고리즘의 설계와 시뮬레이션, 실험적 검증을 체계적으로 수행하고 있습니다. 연구실의 이러한 노력은 산업 현장에서의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 데 기여하고 있으며, 미래 스마트 팩토리, 자율주행 시스템, 지능형 생산라인 등 차세대 산업 인프라 구축에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 CARL은 제어공학의 이론적 발전과 실용적 응용을 동시에 추구하며, 산업계와 학계 모두에 혁신적인 솔루션을 제공할 것입니다.

CARL 연구실은 로봇공학과 자율주행 시스템 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 이동로봇, 무인선박(USV), 드론, AGV(무인운반로봇) 등 다양한 로봇 플랫폼을 대상으로 자율주행, 장애물 회피, 경로 계획, 협업 제어 등 첨단 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 인공 포텐셜 함수(APF), 랭크 기반 포메이션, 스웜 로봇의 자기조직화 등 집단지능 기반의 제어 알고리즘을 실제 하드웨어에 적용하여, 복잡한 환경에서도 안정적이고 효율적인 로봇 운용을 실현하고 있습니다. 이동로봇의 사용자 추종, 장애물 회피, 협업 제어 등은 카메라, 라이다, IMU, GPS 등 다양한 센서 융합을 통해 구현되며, 스마트폰, 아두이노, MATLAB 등 다양한 인터페이스와 연동하여 실시간 제어 및 모니터링이 가능합니다. 또한, 자율운항 선박, 드론의 이착륙 시스템, 스마트 모빌리티 등 실제 산업 및 생활 현장에 적용 가능한 로봇 시스템을 개발하여, 특허 및 상용화 성과도 다수 보유하고 있습니다. 이러한 연구는 미래형 스마트 시티, 해양 및 육상 물류, 재난 감시, 개인용 모빌리티 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, CARL 연구실은 로봇의 지능화와 자율화, 그리고 인간-로봇 상호작용의 혁신을 목표로 지속적인 연구개발을 이어가고 있습니다.

CARL 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용한 산업용 검사 및 분류 시스템 개발에도 주력하고 있습니다. 특히, CNN(Convolutional Neural Network), MobileNet, Vision Transformer 등 최신 딥러닝 모델을 적용하여 반도체 칩, 자동차 부품, 산업용 액추에이터 등 다양한 제품의 불량품 검출 및 품질 분류 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 실제 생산 현장에서 이미지 데이터를 실시간으로 분석하여 불량품을 자동으로 식별하고, 생산 효율성과 품질 관리를 크게 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 연구실은 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 전이학습(Transfer Learning), 데이터 증강(Data Augmentation) 등 다양한 AI 기법을 도입하고 있으며, 카메라, 센서, PLC 등 현장 장비와의 연동을 통해 실시간 검사 및 제어가 가능한 통합 솔루션을 제공합니다. 또한, AI 기반 검사 시스템은 특허 출원 및 실제 산업체 적용 사례도 다수 보유하고 있어, 연구의 실용성과 산업적 파급력이 매우 높습니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 자동차 산업, 반도체 제조 등 첨단 산업 분야에서의 품질 혁신을 이끌고 있으며, CARL 연구실은 앞으로도 AI와 자동화 기술의 융합을 통해 산업 현장의 혁신을 선도할 계획입니다.