연구실은 로봇과 자율시스템이 현실 환경에서 안정적으로 작동하기 위한 센서 기반 인지 기술에도 관심을 두고 있다. 특히 LiDAR와 레이더 같은 센서가 비, 눈, 안개 등 열악한 기상 조건에서 성능이 저하되는 문제를 다루며, 실제 운용 가능한 수준의 강건한 인지 시스템 구현을 목표로 한다. 이는 자율주행, 무인 이동체, 감시 시스템 등에서 매우 중요한 기반 기술이다. LiDAR 잡음 제거 연구에서는 거리 기반, 세기 기반, 센서 융합 기반, 학습 기반 방법을 체계적으로 비교하고, 극한 환경 데이터셋과 인지 알고리즘을 함께 분석한다. 또한 고정형 차량용 레이더를 이용한 의심 객체 추적, 2D LiDAR의 좌표변환 기반 3차원 공간 계측 등 다양한 응용 사례를 통해 센서 데이터 처리와 추정 알고리즘의 실용성을 확장하고 있다. 이러한 연구는 센서의 물리적 한계를 알고리즘적으로 보완하는 방향으로 전개된다. 향후 이 분야는 자율주행차, 드론, 무인 지상차, 보안 감시 설비 등 여러 시스템의 신뢰성 향상에 직접적으로 기여할 수 있다. 열악 환경에서도 안정적인 인지 성능을 확보하는 것은 자율시스템 상용화의 핵심 조건이기 때문이다. 연구실은 센서 신호 처리와 기계 시스템 제어를 연결해, 실제 현장 적용성을 높이는 지능형 로봇 인지 기술을 발전시키고 있다.

서형태 연구실은 전통적인 기계 및 로봇 제어를 넘어, 인공지능과 로봇을 결합한 자율 실험실 자동화 분야로 연구를 확장하고 있다. 특히 유기 분자 및 소재 개발 과정에서 사람의 반복적 실험 부담을 줄이고, 더 빠르고 정교한 합성 조건을 탐색할 수 있도록 AI 기반 자율 합성 로봇 시스템 구축에 참여하고 있다. 이는 실험실 자동화와 지능형 로보틱스가 융합된 대표적인 첨단 응용 분야이다. 관련 연구에서는 목표 분자가 주어지면 AI가 합성 경로와 반응 조건을 계획하고, 로봇 실험 장치가 이를 실제로 수행한 뒤 피드백을 다시 AI에 반영하는 폐루프 구조를 구현한다. 또한 Inverse-AI-Chemist Platform과 같은 프로젝트를 통해 소재 설계, 합성, 평가를 하나의 자동화된 파이프라인으로 연결하려는 시도가 이루어지고 있다. 이 과정에서 로봇 제어, 실험 시퀀싱, 데이터 기반 최적화, 자율 의사결정 기술이 유기적으로 결합된다. 이러한 연구는 화학과 소재 개발의 패러다임을 경험 기반 탐색에서 데이터 기반 자율 탐색으로 전환시키는 잠재력을 지닌다. 특히 합성 성공률 향상, 실험 시간 단축, 무인 실험 비율 확대는 산업 연구개발의 효율성을 크게 높일 수 있다. 연구실은 로봇을 단순한 기계 장치가 아니라 지능형 연구 파트너로 진화시키는 방향에서, 미래형 자율 연구실 구현에 기여하고 있다.

연구실은 로봇의 성능을 좌우하는 핵심 요소인 액추에이터와 전동 메커니즘의 설계에도 집중하고 있다. 특히 자성 기어 기반 액추에이터, 가변 전동 메커니즘, 토크 제어 구조와 같이 기존 기계식 구동계의 한계를 극복할 수 있는 새로운 구동 기술을 연구한다. 이러한 주제는 로봇이 더 높은 백드라이버빌리티, 안전성, 투명성, 효율성을 확보하도록 만드는 데 중요한 의미를 가진다. 대표적으로 자성 기어 기반 액추에이터 연구에서는 비접촉 자기 결합을 이용해 회전 동력을 전달하고, 이를 통해 센서리스 토크 제어나 유연한 동작 특성을 구현하는 프레임워크를 제시한다. 또한 최적화 기법을 통해 자성 기어 설계를 개선하고, 외란 관측기 기반 토크 제어를 적용해 실제 동작 성능을 향상시키는 접근이 확인된다. 더 나아가 가변 전동 메커니즘에 대한 체계적인 분석을 통해 로봇 응용에 적합한 구조와 원리를 정리하고 미래 설계 방향을 제안하고 있다. 이 연구는 사람과 직접 상호작용하는 협동로봇, 웨어러블 로봇, 이동 로봇, 정밀 조작 로봇 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 구동계의 혁신은 로봇의 힘 제어와 적응성을 크게 높이므로, 향후 고성능이면서도 안전한 차세대 로봇 하드웨어 개발에 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다. 연구실은 기계 설계, 최적화, 제어를 통합한 관점에서 액추에이터 기술의 실용적 진화를 이끌고 있다.

서형태 연구실의 핵심 축은 동역학 및 제어 이론을 바탕으로 다양한 로봇 시스템의 성능을 정밀하게 향상시키는 것이다. 연구실은 기계시스템공학의 기반 위에서 매니퓰레이터, 로봇 다리, 모바일 매니퓰레이터, 낙하산 유도체 등 서로 다른 운동 특성을 가진 시스템을 대상으로 모델링과 제어기 설계를 수행한다. 이를 통해 실제 환경에서 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있는 로봇 플랫폼을 구현하는 데 중점을 둔다. 이 연구에서는 강인 제어, 적응 제어, 백스테핑 제어, 외란 관측기 기반 제어, 강화학습 기반 제어 등 다양한 방법론이 활용된다. 특히 중량물 리프팅을 위한 전신 운동 제어, 위치 추종 문제, 가변 강성-댐핑 구동 시스템의 효율성 분석처럼 실제 로봇 운용에서 발생하는 비선형성, 외란, 불확실성을 다루는 문제가 중요한 주제로 다뤄진다. 연구실은 단순한 이론 검증을 넘어서 실험 시스템과 시뮬레이션을 결합해 제어기의 실효성을 검증하는 접근을 취한다. 이러한 연구는 산업용 로봇, 서비스 로봇, 이동형 로봇, 항공 및 국방 응용 시스템 등으로 확장 가능성이 크다. 동역학 기반의 정밀 제어는 로봇의 안전성, 에너지 효율, 작업 정밀도를 동시에 높일 수 있기 때문에 향후 인간 협업 로봇과 복합 기계 시스템의 핵심 기술로 이어질 수 있다. 연구실은 이론과 응용을 연결하는 제어 기술을 통해 차세대 로봇 시스템의 신뢰성과 활용성을 높이는 방향으로 연구를 발전시키고 있다.