이수용 연구실은 로봇공학을 기반으로 다양한 환경에서의 인지 및 센서 융합 기술을 중점적으로 연구하고 있습니다. 특히, 이동로봇이나 휴머노이드 로봇이 실내외 환경에서 효과적으로 주행하고 장애물을 회피할 수 있도록 다양한 센서(적외선, LiDAR, IMU 등)를 활용한 환경 인지 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 로봇이 복잡하고 예측 불가능한 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 센서 융합 기술은 여러 종류의 센서에서 수집된 데이터를 통합하여 보다 정확하고 신뢰성 높은 정보를 제공하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, IMU와 자력계, 가속도계, 자이로스코프, 적외선 센서 등 다양한 센서의 데이터를 필터링 및 보정하여 실내외 위치 추정 정확도를 높이고, 장애물 감지 및 회피 성능을 극대화합니다. 또한, 센서 네트워크를 활용한 대규모 환경 모니터링 및 로봇 군집 제어 등에도 응용되고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 로봇, 드론, 스마트 시티, 재난 구조, 장애인 및 고령자 지원 시스템 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 실제 프로젝트와 논문을 통해 그 효과와 실용성이 입증되고 있습니다. 앞으로도 센서 융합 및 환경 인지 기술의 고도화를 통해 로봇의 자율성과 지능을 한층 더 향상시키는 연구를 지속할 예정입니다.

연구실은 햅틱 기술과 재활 로봇 시스템 개발에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 햅틱 기술은 사용자가 가상 환경이나 원격 환경에서 실제 촉각을 느낄 수 있도록 하는 기술로, 패션, 의료, 재활 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 가상 스와치의 신축성 구현을 위한 햅틱 장치, 증강현실용 햅틱 상의, 케이블 장력을 이용한 햅틱 큐브 등 다양한 햅틱 디바이스를 개발하여 사용자의 촉각 경험을 극대화하고 있습니다. 재활 로봇 시스템 분야에서는 손목 수근관 증후군 환자를 위한 운동 보조기구, 하지 진단 및 재활을 위한 각속도계 기반 측정 시스템 등 환자의 재활 치료를 지원하는 다양한 장치를 개발하고 있습니다. 이러한 장치들은 환자의 신체 특성에 맞춘 맞춤형 운동 궤적 제공, 실시간 힘 제어, 과도한 힘 방지 등 안전하고 효과적인 재활을 가능하게 합니다. 또한, 의료진의 처방에 따라 다양한 재활 운동을 반복적으로 정확히 유도할 수 있어 전문 인력의 부담을 줄이고 치료 효과를 높일 수 있습니다. 이러한 햅틱 및 재활 로봇 기술은 미래의 스마트 헬스케어, 원격 진료, 고령자 및 장애인 지원 등 다양한 사회적 요구에 부응할 수 있는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 연구실은 앞으로도 인간-로봇 상호작용의 질적 향상과 사용자 맞춤형 재활 솔루션 개발을 위해 지속적으로 연구를 확대해 나갈 계획입니다.

이수용 연구실은 능동 감지(Active Sensing)와 경로 계획(Path Planning) 알고리즘 개발에도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 능동 감지란 로봇이나 센서 시스템이 환경 정보를 수동적으로 수집하는 것이 아니라, 목적에 따라 센서의 위치나 방향, 샘플링 빈도 등을 능동적으로 조정하여 효율적으로 정보를 획득하는 방법론입니다. 연구실에서는 섭동/상관관계 기반의 구배 추정 기법, 공간 구배 입력을 활용한 환경 인지, 드론의 자율 경로 계획 등 다양한 능동 감지 전략을 개발해왔습니다. 이러한 알고리즘은 로봇이 미지의 환경을 탐색하거나, 특정 물리량(예: 온도, 먼지, 습도 등)의 분포를 빠르고 정확하게 파악해야 하는 상황에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 드론을 이용한 환경 센싱에서는 센서로부터 얻은 구배 정보를 바탕으로 경로를 실시간으로 생성하여, 관심 있는 물리량의 극대/극소 지점을 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 또한, 다수의 로봇이 협력하여 넓은 지역을 탐사하거나 감시하는 군집 제어 연구에도 이러한 능동 감지 및 경로 계획 알고리즘이 적용되고 있습니다. 이 연구 분야는 환경 모니터링, 재난 대응, 스마트 팩토리, 자율주행 등 다양한 산업 및 공공 분야에 응용될 수 있으며, 실제 프로젝트와 논문을 통해 그 실효성이 검증되고 있습니다. 앞으로도 연구실은 능동 감지 및 경로 계획 기술의 고도화를 통해 로봇 시스템의 자율성과 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다.