좌동경 연구실
전자공학과 좌동경
좌동경 연구실은 전자공학과를 기반으로 강인 제어 시스템, 비전 기반 로봇 제어, 다중 로봇 협업 제어 등 첨단 제어 및 로봇 기술을 선도적으로 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 슬라이딩 모드 제어, 적분 슬라이딩 모드 제어, 퍼지 논리, 인공신경망, 적응 제어 등 다양한 첨단 제어 이론을 실제 시스템에 적용하여, 불확실성과 외란에 강인한 제어 시스템을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 이동로봇, 매니퓰레이터, 무인기, 선박, 미사일 등 다양한 응용 분야에서 높은 안정성과 성능을 보장하는 제어 솔루션을 제시하고 있습니다.
또한, 본 연구실은 비전 시스템을 활용한 로봇 제어 및 모션 추정 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 단일 또는 다수의 카메라를 이용하여 로봇의 위치, 자세, 구조, 속도 정보를 실시간으로 추정하고, 이를 바탕으로 정밀한 제어를 구현합니다. 영상 기반 비주얼 서보잉, 딥러닝 기반 객체 인식 및 모션 추정, 비전-센서 융합 등 최신 인공지능 기술과의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 산업용 로봇, 자율주행 차량, 드론 등 다양한 분야에 적용되어, 복잡하고 동적인 환경에서도 안정적이고 정밀한 작업 수행을 가능하게 합니다.
다중 로봇 및 이종 시스템의 협업 제어 역시 본 연구실의 주요 연구 분야입니다. 다수의 로봇이 협력하여 목표를 달성하는 군집 제어, 분산 제어, 행동 기반 제어, 벡터 필드 기반 제어 등 다양한 제어 전략을 개발하고 있습니다. 특히, 시스템 식별 및 비전 기반 모션 추정 기술을 결합하여, 미지의 동역학을 지닌 이종 로봇 간의 실시간 협업 제어를 실현하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 물류 자동화, 재난 구조, 군집 드론 등 차세대 지능형 시스템의 핵심 기술로 활용될 수 있습니다.
본 연구실은 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구하며, 실제 실험 및 시뮬레이션을 통해 개발된 제어 알고리즘의 효과를 검증하고 있습니다. 다양한 국내외 연구 프로젝트와 산학협력을 통해 실질적인 기술 이전과 산업 현장 적용에도 힘쓰고 있습니다. 또한, 특허 출원, 학술상 수상, 국제 저명 학술지 논문 게재 등 우수한 연구 성과를 지속적으로 창출하고 있습니다.
앞으로도 좌동경 연구실은 강인 제어, 비전 기반 로봇 제어, 다중 로봇 협업 제어 등 첨단 제어 및 로봇 기술의 발전을 선도하며, 미래 지능형 시스템의 핵심 기술 개발에 기여할 것입니다. 이를 통해 국내외 제어 및 로봇 분야의 학문적, 산업적 발전에 중추적인 역할을 수행할 계획입니다.
Visual Servoing
Platoon Control
Sliding Mode Control
강인 제어 시스템 및 슬라이딩 모드 제어
본 연구실은 다양한 동적 시스템의 불확실성과 외란에 강인한 제어 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히 슬라이딩 모드 제어(Sliding Mode Control)와 적분 슬라이딩 모드 제어(Integral Sliding Mode Control) 기법을 활용하여, 로봇, 무인기, 차량, 크레인 등 다양한 응용 분야에서 시스템의 안정성과 성능을 극대화하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 제어 기법은 시스템의 모델링 오차, 외란, 비선형성 등 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 장점이 있습니다.
연구실에서는 슬라이딩 모드 제어의 이론적 기반을 확장하고, 퍼지 논리, 신경망, 적응 제어 등과의 융합을 통해 더욱 향상된 강인 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 퍼지 적응 슬라이딩 모드 제어, 인공신경망 기반 슬라이딩 모드 제어 등 첨단 제어 기법을 실제 시스템에 적용하여, 복잡한 동적 환경에서도 높은 추종 성능과 안정성을 보장합니다. 또한, 외란 관측기(Disturbance Observer)와 결합하여 외부 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있는 실시간 제어 시스템을 구현하고 있습니다.
이러한 연구는 이동로봇, 매니퓰레이터, 무인기, 선박, 미사일 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 실제 실험 및 시뮬레이션을 통해 그 효과가 검증되고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 강인 제어 이론의 발전과 실용화에 기여하며, 미래 지능형 시스템의 핵심 제어 기술을 선도할 계획입니다.
비전 기반 로봇 제어 및 모션 추정
비전 시스템을 활용한 로봇 제어 및 모션 추정은 본 연구실의 또 다른 핵심 연구 분야입니다. 단일 또는 다수의 카메라를 이용하여 이동로봇, 매니퓰레이터, 무인기 등 다양한 로봇 시스템의 위치, 자세, 속도, 구조 정보를 실시간으로 추정하고, 이를 바탕으로 정밀한 제어를 구현합니다. 특히, 영상 기반 비주얼 서보잉(Visual Servoing) 기술을 통해 센서가 제한된 환경에서도 높은 제어 성능을 달성할 수 있도록 연구하고 있습니다.
본 연구실은 영상 정보로부터 객체의 거리, 속도, 자세, 구조를 추정하는 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 단일 카메라 기반의 구조 및 모션 추정, 다중 객체의 공간 정보 추정, 퍼지 논리와 신경망을 결합한 비전 기반 제어 등 다양한 첨단 기법을 실제 로봇 시스템에 적용하고 있습니다. 또한, 딥러닝 기반의 객체 인식 및 모션 추정, 비전-센서 융합을 통한 환경 인식 및 장애물 회피 등 최신 인공지능 기술과의 융합 연구도 활발히 진행 중입니다.
이러한 연구는 산업용 로봇, 서비스 로봇, 자율주행 차량, 드론 등 다양한 분야에 적용되어, 복잡하고 동적인 환경에서도 안정적이고 정밀한 작업 수행이 가능하도록 지원합니다. 앞으로도 본 연구실은 비전 기반 지능형 로봇 제어 기술의 고도화와 실용화를 위해 지속적으로 연구를 이어갈 예정입니다.
다중 로봇 및 이종 시스템의 협업 제어
본 연구실은 다수의 로봇 및 이종 시스템(무인기, 이동로봇, 매니퓰레이터 등)의 협업 제어 및 군집 제어 알고리즘 개발에도 주력하고 있습니다. 다중 로봇 시스템은 각 로봇 간의 정보 교환, 장애물 회피, 대형 유지, 목표물 추적 등 복잡한 협업이 요구되며, 이를 위해 분산 제어, 행동 기반 제어, 벡터 필드 기반 제어 등 다양한 제어 전략을 연구하고 있습니다.
특히, 시스템 식별 및 비전 기반 모션 추정 기술을 결합하여, 미지의 동역학을 지닌 이종 로봇 간의 실시간 협업 제어를 실현하고 있습니다. 예를 들어, 다수의 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표 지점까지 군집을 유지하거나, 무인기와 로봇팔이 협력하여 동적 목표물을 조작하는 등 실제 응용을 위한 다양한 시나리오에 대한 연구가 진행되고 있습니다. 또한, 통신 지연, 센서 오차, 환경 변화 등 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제에 강인한 협업 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 스마트 팩토리, 물류 자동화, 재난 구조, 군집 드론 등 차세대 지능형 시스템의 핵심 기술로 활용될 수 있습니다. 본 연구실은 앞으로도 다중 로봇 및 이종 시스템의 협업 제어 분야에서 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구하며, 국내외 관련 분야를 선도할 계획입니다.
1
Robust Hybrid Visual Servoing of Omnidirectional Mobile Manipulator With Kinematic Uncertainties Using a Single Camera
좌동경, 조강민
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 202405
2
Integral Sliding Mode Control-Based Robust Bidirectional Platoon Control of Vehicles With the Unknown Acceleration and Mismatched Disturbance
좌동경, 부준석
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 202310
3
Fuzzy Integral Sliding Mode Observer-Based Formation Control of Mobile Robots With Kinematic Disturbance and Unknown Leader and Follower Velocities
좌동경, 부준석
IEEE ACCESS, 202207
1
미지의 동역학을 지닌 다개체 이종로봇(무인기,이동로봇)의 시스템 식별 및 비전 기반 강인 모션 추정을 이용한 협업 제어
2
공간제약없는 물체파지 및 이동을 위한 모바일 시스템용 인공 신경망 및 영상기반 자율충전 전방향 모바일 매니퓰레이터의 기초 원천기술 개발
3
딥러닝을 통한 비전 기반 목표물의 자세와 모션 인식 및 로봇팔 무인기의 협업 제어