본 논문은 배터리로 구동되는 휴머노이드 환영 로봇의 전력 소비를 체계적으로 측정하고 분석한 결과를 제시한다. 구동(액추에이션) 시스템과 고성능 컴퓨팅 구성요소 모두가 높은 전력을 요구하기 때문에, 로봇의 작동 시간은 제한될 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 각 구성요소의 전력 소비를 측정하고 주요 전력 부하를 분석하며, 전형적인 운용 조건에서 실제 환경의 배터리 사용 데이터를 수집한다. 이러한 분석을 바탕으로 본 연구는 장시간 동안 안정적인 작동을 보장하기 위한 배터리 및 전력 관리 전략을 제안한다. 본 연구의 결과는 배터리 구동 휴머노이드 환영 로봇의 설계 및 에너지 효율 향상을 위한 기초 데이터로 활용될 수 있다.

이족 보행 휴머노이드 로봇이 역동적인 환경에서 동작하기 위해서는 현지화(localization) 능력이 핵심적인 역량이다. 본 논문은 축구장과 같은 역동적이고 잡음이 많은 환경에서 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇을 위한 향상된 현지화 알고리즘을 제안한다. 제안된 현지화 알고리즘은 향상된 파티클 필터(enhanced particle filter)를 사용하며, 신뢰도(reliability)에 기반한 적응적 파티클 분포(adaptive particle distribution)와 고급 키포인트 인식(keypoint recognition) 기법을 통합하여, 랜드마크가 희소한 상황, 환경 교란, 그리고 보행 시 미끄러짐을 동반하는 이족 동작에서 발생하는 센서 잡음 등의 문제를 해결한다. 제안 알고리즘은 장애물, 동적 작업, 시각적 장애를 포함하되 교란 수준이 서로 다른 RoboCup을 모사한 시나리오에서 평가되었다. 실험 결과는 다양한 조건에서 높은 현지화 정확도와 안정성을 달성함으로써 알고리즘의 성능 향상을 입증한다.