김아영 연구실은 다양한 센서 융합 기반의 자율주행 로봇 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히 LiDAR, 레이더, 카메라, 관성센서(IMU) 등 이기종 센서 데이터를 통합하여 로봇의 위치 추정과 지도 작성(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) 성능을 극대화하는 연구를 선도하고 있습니다. 이러한 센서 융합은 복잡한 도시 환경, 건설 현장, 수중 환경 등 다양한 극한 환경에서의 자율주행을 가능하게 하며, 각 센서의 한계를 상호 보완하여 신뢰도 높은 자율주행 시스템을 구현합니다. 연구실은 SLAM의 정확도와 장기적 안정성을 높이기 위해 강화학습 기반 경로 계획, 비정형 환경에서의 데이터 수집 및 처리, 그리고 센서 간 비동기화 문제 해결 등 다양한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, GNSS-LiDAR-IMU를 결합한 상태 추정 시스템, 라이다 점군 밀도에 강인한 맵 오차 측정 기구, 그리고 비광학 센서 기반 자율주행 기술 등이 대표적입니다. 또한, 실시간 정밀 측위와 3차원 지도 생성, HD맵 기반 정밀 위치 추정 등 실용적 응용에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 자동차, 건설 현장 자동화, 재난 대응 로봇, 수중 로봇 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 실제 현장 실험과 대규모 데이터셋 구축을 통해 기술의 실효성과 확장성을 검증하고 있습니다. 김아영 연구실의 센서 융합 및 SLAM 연구는 국내외 로봇공학 및 자율주행 분야에서 높은 평가를 받고 있습니다.

김아영 연구실은 열화상(Thermal Infrared), 레이더, 소나 등 비전통적 센서를 활용한 환경 인식 및 이미지 처리 기술 개발에 집중하고 있습니다. 열화상 카메라와 레이더는 조명 변화, 연기, 안개, 수중 등 가시광 기반 센서가 취약한 환경에서도 안정적인 인식 성능을 제공합니다. 연구실은 열화상 이미지의 저조한 대비와 질감 문제를 해결하기 위해 다중 채널 재매핑, 로컬리티 기반 적응형 리스케일링, GAN 기반 이미지 변환 등 첨단 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 열화상 이미지를 활용한 객체 인식, 깊이 추정, 장소 인식 등 다양한 비전 과제에서 기존 RGB 기반 방법의 한계를 극복하고, 야간 및 극한 환경에서의 로봇 인식 성능을 크게 향상시키고 있습니다. 또한, 레이더와 소나 이미지를 활용한 SLAM, 위치 추정, 3D 복원 등도 활발히 연구되고 있으며, 비정형 환경이나 수중 환경에서의 실시간 환경 인식 및 지도 작성에 적용되고 있습니다. 이와 더불어, 연구실은 다양한 센서 데이터를 융합하여 복잡한 환경에서의 강인한 인식 및 판단을 가능하게 하는 데이터셋 구축, 특화된 이미지 증강 및 디헤이징(dehazing) 기법, 그리고 비지도 학습 기반의 불확실성 추정 등 최신 인공지능 기술을 접목하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행, 스마트 건설, 재난 대응, 수중 인프라 모니터링 등 실질적 산업 현장에 적용되어 큰 파급효과를 창출하고 있습니다.

김아영 연구실은 로봇의 장기적 자율주행과 극한 환경 대응을 위한 대규모 데이터셋 구축 및 실증 연구에 앞장서고 있습니다. 도시, 건설 현장, 해양, 수중 등 다양한 환경에서 수집된 멀티센서 데이터셋(예: MulRan, HeLiPR, TRansPose 등)은 국내외 연구자들에게 공개되어 로봇 인식, SLAM, 위치 추정, 객체 인식 등 다양한 연구의 기반이 되고 있습니다. 이 데이터셋들은 다양한 센서 구성, 환경 변화, 계절 및 시간 변화, 비정형 구조 등 실제 환경의 복잡성을 반영하고 있어, 실질적인 로봇 기술의 검증과 발전에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 실제 현장 실험을 통해 로봇 시스템의 신뢰성과 실효성을 검증하고, 데이터 기반의 알고리즘 성능 평가 및 개선에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 장기적 라이다 위치 추정, 연속적 환경 변화에 강인한 장소 인식, 투명 및 비정형 객체 인식, 수중 구조물 검사 등 다양한 응용 분야에서 실증적 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 데이터셋 구축 과정에서 자동화된 어노테이션 툴, 시뮬레이션 기반 데이터 증강, 다양한 센서 동기화 및 정밀 캘리브레이션 기술도 함께 개발하고 있습니다. 이러한 실증 연구와 데이터셋 공개는 국내외 로봇공학 커뮤니티의 협력과 기술 발전을 촉진하며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 로봇 시스템의 상용화와 표준화에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 김아영 연구실의 데이터셋 및 실증 연구는 로봇 분야의 신뢰성, 확장성, 실용성 확보에 핵심적인 기여를 하고 있습니다.