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UOS Robotics Lab
서울시립대학교 기계정보공학과 황면중 교수
Robot motion planning
Trajectory optimization
Robot calibration
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

UOS Robotics Lab

서울시립대학교 기계정보공학과 황면중 교수

UOS Robotics Lab은 서울시립대학교 기계정보공학과 소속으로, 로봇공학 전반에 걸친 첨단 연구를 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 로봇 모션 계획, 제어, 비전, 조작, 자율주행 등 다양한 로봇 기술을 융합하여, 산업 현장 및 실생활에서 활용 가능한 실용적이고 혁신적인 로봇 시스템 개발을 목표로 하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 로봇의 경로 및 궤적 계획, 특이점 회피, 진동 저감, 기구학 캘리브레이션 등 로봇의 정밀한 움직임을 위한 제어 기술 개발입니다. 또한, 3차원 비전, 딥러닝 기반 객체 인식, 자세 추정, 비정형 물체 인식 등 첨단 비전 기술을 로봇 조작에 접목하여, 복잡한 환경에서도 로봇이 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 연구하고 있습니다. 자율주행 로봇 및 모바일 매니퓰레이터 분야에서도 실내외 환경에서의 경로 계획, SLAM, 충돌 회피, 도킹, 내비게이션 등 자율주행의 핵심 기술을 개발하고, 실제 플랫폼에 적용하여 실증 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 스마트 팩토리, 무인 물류, 재난 구조, 농업 자동화 등 다양한 산업 및 사회적 요구에 부합하는 로봇 솔루션을 제시하고 있습니다. 본 연구실은 국내외 산학협력, 정부 및 산업체 연구과제, 다양한 로봇 경진대회 참여를 통해 실질적이고 현장 중심의 연구를 지속하고 있습니다. 연구 결과는 국내외 저명 학술지 및 학회에 다수 발표되고 있으며, 실제 산업 현장에 적용되어 그 우수성을 인정받고 있습니다. UOS Robotics Lab은 앞으로도 로봇공학의 핵심 기술 개발과 융합을 통해, 미래 지향적이고 사회적 가치를 창출하는 로봇 시스템 연구에 매진할 것입니다. 학생, 연구원, 산업체와의 긴밀한 협력을 바탕으로, 차세대 로봇 기술의 발전을 선도하는 연구실로 자리매김하고 있습니다.

Robot motion planningTrajectory optimizationRobot calibrationRGB-D3D point cloud
대표 연구 분야
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신발 제조 로봇 자동화용 공정 궤적 생성 연구 thumbnail
신발 제조 로봇 자동화용 공정 궤적 생성 연구
Robot-Based Automation for Shoe Manufacturing with Trajectory Generation Research
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3
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1
Article
|
인용수 7
·
2024
Autonomous Robot Racing Competitions: Truly Multivehicle Autonomous Racing Competitions [Competitions]
Heechang Moon, Shin Han Kang, Jeongsik Eom, Myun Joong Hwang, Young‐Min Kim, Jungha Wang, Beom‐Jun Kim, Taehyung Kim, Taekwon Ga, Jongeun Choi, Wonsang You, Jiyou Shin, Jongsoo Han, Kyeongbeen Park, Hyungpil Moon, Seok-Cheol Kee, Hak-Jin Kim, Yong‐Hyun Kim, Kibeom Lee, Jaeseung Yu
IF 7.1 (2024)
IEEE Robotics & Automation Magazine
자율주행 자동차 경주 대회는 Formula 1 및 IndyCar를 비롯한 저명한 모터스포츠로부터 영감을 받아, 여러 국가와 다양한 행사 전반에 걸쳐 널리 확산되었다. 전통적 모터스포츠가 자동차 기술의 발전을 견인해 온 것처럼, 연구자와 학생들은 자율주행 자동차 경주 대회에서도 유사한 기여가 나타날 것으로 기대하고 있다. Betz 등은 [1] 에서 자율주행 자동차 경주의 현재 지형에 대한 포괄적인 검토를 제공하였다. 이러한 대회에는 다양한 로봇 자동차가 등장하며, 규모는 1:10부터 전(全)규모에 이르기까지 다양하다(구체적인 내용은 표 1 참조). 크기의 차이는 사용되는 감지 및 연산 시스템으로도 확장된다. 이들 행사 중 다수는 고등학교부터 대학원 과정까지의 학생들을 대상으로 하는 교육 목적에 맞추어 설계되어 있지만, 소규모 하드웨어 시스템이 실제 규모에 해당하는 시스템과 동일한 감지 및 연산 시스템을 반드시 활용하는 것은 아닐 수 있음이 지적된다. 그러나 이는 알고리즘 및 프로그램 개발에서의 기술적 난이도가 전(全)규모 또는 준(準)전(全)규모 사례에서 겪는 것보다 덜하다는 의미는 아니다. 크기 차이로 인해 감지, 연산, 하드웨어 자원이 달라지면, 실제 도로 환경을 주행하는 자율주행 자동차에서는 마주치지 않는 서로 다른 기술적 문제가 발생할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 기획, 모션 제어, 온보드 시스템을 통한 실시간 인식과 같은 근본적인 과제는 두 규모 모두에서 공통적으로 나타난다.
https://doi.org/10.1109/mra.2024.3354524
Robot
Aeronautics
Mobile robot
Computer science
Engineering
Simulation
Artificial intelligence
2
Article
|
인용수 2
·
2024
Motion Planning of Mobile Manipulator Using Virtual Impedance Energy Field
Jung Hyun Choi, Ui Hun Sagong, Jong Hoon Park, Murim Kim, Myun Joong Hwang
IF 3.6 (2024)
IEEE Access
자유도가 높은 이동형 매니퓰레이터의 동작 계획(motion planning)은 어렵다. 이동형 매니퓰레이터의 동작 계획에 가장 효과적인 접근은, 각 시스템을 별도로 계획하고 제어할 때 이동 로봇과 매니퓰레이터의 서로 다른 특성을 고려하는 것이다. 선행 연구에서는 가상 임피던스(virtual impedance)를 통해 서로 다른 특성을 고려하였다. 이 방법은 두 하위 시스템 간에 가상 임피던스 관계를 형성함으로써 이동 로봇이 매니퓰레이터의 움직임을 추종할 수 있도록 한다. 그러나 본 연구에는 몇 가지 제한점이 있었다. 첫째, 이 방법은 비홀로노믹(non-holonomic) 이동 로봇에는 적용할 수 없다. 둘째, 이동 로봇을 위한 장애물 회피 방법이 고려되지 않는다. 이러한 제한점을 해결하기 위하여, 우리는 가상 임피던스 에너지 장(virtual impedance energy field, VIEF)이라 불리는 새로운 개념을 동작 계획기에 제안한다. 이는 총에너지의 변화와 그에 따른 일을 의미한다. 우리는 가상 임피던스 힘을 VIEF로 변환함으로써 선행 연구의 첫 번째 제한점을 해결하였다. 또한 장애물 장(obstacle field)을 VIEF에 통합하고 이를 로컬 비용 지도(local costmap)로 사용함으로써 두 번째 제한점을 보완하였다. 동작 계획기의 성능을 검증하기 위해, 장애물이 포함된 환경에서 말단효과기(end-effector)의 직선 및 곡선 궤적을 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 그 후 이동 로봇과 말단효과기의 자세 변화 그래프, 말단효과기의 자세 오차, 이동 로봇의 속도를 분석하였다. 따라서 매니퓰레이터가 원하는 궤적을 성공적으로 추종하는 한편, 이동 로봇은 말단효과기와의 거리를 유지하면서 장애물을 회피함을 확인하였다.
https://doi.org/10.1109/access.2024.3400854
Mobile manipulator
Mobile robot
Robot end effector
Holonomic
Computer science
Obstacle
Motion planning
Trajectory
Obstacle avoidance
Robot
3
Article
|
인용수 6
·
2023
Trajectory-Based 3D Point Cloud ROI Determination Methods for Autonomous Mobile Robot
Jong Hoon Park, Ye Eun Lim, Jung Hyun Choi, Myun Joong Hwang
IF 3.4 (2023)
IEEE Access
심도 카메라와 LiDAR의 발전으로 더 많은 데이터가 생성되면서, 3D 포인트 클라우드에서의 응용이 빠르게 확대되고 있다. 그러나 생성되는 방대한 데이터의 양은 계산 부담을 증가시키며, 그 결과 저장 공간의 부족으로 이어진다. 따라서 3D 포인트 클라우드를 사용하기 전에 포인트의 수를 줄이기 위한 전처리 단계가 필요하다. 본 연구는 로봇의 목표 궤적을 따라 원형 및 직사각형 ROI(관심영역)를 순차적으로 구성하여, 목표 작업에 필요한 핵심 데이터만 추출하는 ROI 결정 방법을 제안한다. 이 두 가지 ROI 결정 방법에는 두 가지 이점이 있다. 첫째, 원본 데이터의 해상도를 유지한다. 둘째, 궤적의 복잡도와 무관하게 정확히 일치하는 두 개의 ROI를 생성한다. 이 두 가지 ROI 결정 방법의 높은 성능을 검증하기 위해 다양한 데이터—인공 프레임, 키프레임, 순차 프레임—를 사용하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. 그 결과, 중심점 사이의 거리가 작을 때 원형 및 직사각형 ROI의 지름 또는 높이의 25%에서, 분류 평가 결과는 1에 더 가깝게 나타났고 처리 속도는 원본 데이터 획득 속도보다 빨랐다. 그러나 거리 매개변수에 따라 분류 결과와 처리 시간 사이에 상충 관계가 존재함을 확인하였다. 또한 이전 연구의 장방형(긴 직육면체) ROI 결정 방법과의 정성적 비교를 통해, 기존 연구의 한계와 두 가지 제안된 ROI 결정 방법의 장점을 확인하였다.
https://doi.org/10.1109/access.2023.3238824
Computer science
Point cloud
Trajectory
Artificial intelligence
Computer vision
Region of interest
Preprocessor
Cuboid
Point (geometry)
Mathematics
최신 정부 과제
12
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1
2023년 5월-2028년 12월
|1,920,862,000
소방용 4족 보행 로봇 기반 인명탐지 화재진압 솔루션 개발 및 소방 로봇 센서 실증
[2차년도 목표]o 로봇팔 및 그리퍼를 이용한 작업 구현o 인명탐지 4족 로봇플랫폼 시작품 제작o 화재진압 솔루션용 중대형 4족보행로봇 HW개발o 4족보행로봇을 위한 보행영역 검출 및 보행 알고리즘 개발o 농연환경 적용을 위한 로봇탑재 동종 센서 기반 SLAM 알고리즘 연구o 원격조종기 SW 및 로봇 원격 운용기술 개발o 인명탐지 임무 시나리오 세부 이동·...
인명탐색
화재진압
소방
로봇
센서
2
주관|
2019년 5월-2022년 2월
|50,000,000
유연한 작업물의 안정적인 이송을 위한 로봇의 모션 제어 연구
- 로봇이 작업물을 이송하거나 조작하는 경우 여러 가지 원인에 의해 잔류 진동이 발생할 수 있으며, 이를 능동적으로 해결하는 방법에 대해 연구하고자 함 - 로봇의 기구 설계 변경이나 강인 제어 등의 피드백 제어가 아닌 기존의 제어기를 변형하지 않는 피드포워드 모션 제어 방법 연구 - 모션 생성 시 입력 인자들과 공진 등의 물리적인 잔류 진동 발생 원인들과의 이론적 관계 연구 및 이를 고려한 최적 입력 프로파일 생성 방법 연구 - 억제하고자 하는 잔류 진동을 저감하도록 입력 프로파일에 임펄스를 합성하는 입력 성형(Input Shaping Technology) 등의 기존에 알려진 방법의 단점인 시간 지연을 최소화 할 수 있는 방법 연구 - 작업물에 대한 고유진동수 등의 사전 정보가 없어도 온라인 학습을 통해 최적의 입력 프로파일 생성 방법 연구
잔류 진동
로봇 매니퓰레이터
모션 제어
모션 프로파일
3
주관|
2019년 5월-2022년 2월
|50,000,000
유연한 작업물의 안정적인 이송을 위한 로봇의 모션 제어 연구
- 로봇이 작업물을 이송하거나 조작하는 경우 여러 가지 원인에 의해 잔류 진동이 발생할 수 있으며, 이를 능동적으로 해결하는 방법에 대해 연구하고자 함 - 로봇의 기구 설계 변경이나 강인 제어 등의 피드백 제어가 아닌 기존의 제어기를 변형하지 않는 피드포워드 모션 제어 방법 연구 - 모션 생성 시 입력 인자들과 공진 등의 물리적인 잔류 진동 발생 원인들과의 이론적 관계 연구 및 이를 고려한 최적 입력 프로파일 생성 방법 연구 - 억제하고자 하는 잔류 진동을 저감하도록 입력 프로파일에 임펄스를 합성하는 입력 성형(Input Shaping Technology) 등의 기존에 알려진 방법의 단점인 시간 지연을 최소화 할 수 있는 방법 연구 - 작업물에 대한 고유진동수 등의 사전 정보가 없어도 온라인 학습을 통해 최적의 입력 프로파일 생성 방법 연구
잔류 진동
로봇 매니퓰레이터
모션 제어
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2007용접 시뮬레이터1020070062344
전체 특허

용접 시뮬레이터

상태
등록
출원연도
2007
출원번호
1020070062344
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
기술파급력
세계 로봇 경진대회 석권으로 입증된 실전형 기술력
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독창적기술
차세대 모바일 매니퓰레이터 제어 기술: VIEF
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기업협력
산업 현장 맞춤형 자동화 솔루션 파트너
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상용화성공
레이싱으로 검증된 고속·고신뢰성 자율주행 기술
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지속가능기술
농업·재난 현장을 혁신할 특수목적 로봇 솔루션
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연구자역량
KAIST 박사, 삼성전자 책임연구원 출신 교수가 이끄는 연구실
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맞춤형 인사이트 리포트
연구실의 전체 데이터를 활용한 맞춤형 인사이트 리포트
연구 트렌드부터 공동 연구 방향성 기획까지
연구실과 같이 할 수 있는게 무엇인지,
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