Vision-based Autonomous Robotics and 6-DoF Pose Estimation
연구 내용
UAV와 UGV의 충돌 회피, 도킹, 회수에 필요한 실시간 비전 인지와 6-DoF 포즈 추정을 통합하는 자율 로보틱스 연구
최재용 연구실은 카메라 입력에서 움직임과 물체를 분리하고 추적하는 비전 파이프라인을 구성하여 실시간 판단과 제어에 연결합니다. 배경 차분과 클러스터링, 칼만 필터 기반 추적을 적용해 비행 중 회피 동작을 도출하고, RGB-D 기반의 기하 추론으로 마커 없는 도킹을 수행합니다. 또한 단안 RGB에서 keypoint heatmap을 예측하고 PnP로 6-DoF 포즈를 복원해 회수 시나리오에 대응합니다. 로컬 경로 계획에서는 환경 해석을 LLM reasoning과 결합해 복잡 지형에서의 목표 도달 성능을 개선하는 차별성을 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 비전 기반 비행 중 충돌 회피를 위해 배경 차분 기반 이동 객체 검출과 후처리, 객체 클러스터링 및 Kalman filter 추적을 중심으로 파이프라인을 구성했습니다. 이후 2025년에는 RGB-D를 활용한 마커 없는 UGV-매니퓰레이터 도킹과, 단안 RGB 기반 keypoint heatmap 및 Adaptive Sigma 기법을 통해 UAV 회수용 6-DoF 실시간 포즈 추정으로 확장했습니다. 2026년에는 Dynamic Window Approach에서 발생하는 국소 문제를 줄이기 위해 Large Language Models의 환경 추론을 경로 생성에 연결하는 방향으로 심화했습니다. 동시에 현장 운영을 고려한 로봇 재활 관련 운동 평가 및 피드백 시스템 기획도 병행했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Vision-Based In-Flight Collision Avoidance Control Based on Background Subtraction Using Embedded System
Autonomous charging system via manipulator-UGV docking using zero-shot 6-DoF pose estimation
Enhanced real-time 6d pose estimation for automatic recovery of in-flight UAVs using distance-aware keypoint heatmaps
LLM-DWA: a hybrid path planning framework combining large language models with the dynamic window approach
관련 프로젝트
구분
제목
운동학습 모델을 적용한 맞춤형 일상재활 로봇을 위한 운동 평가 및 피드백 인공지능 시스템 개발