Mobile Robotics Laboratory - SeoulTech

Research Topics

HOME

	Control
	A study of control algorithms that tracks the desired trajectory of a robot in various mission environments and conditions.
	모바일 로봇이 작동하는 환경은 다양합니다. 험난한 지형을 주행하거나, 무게를 모르는 짐을 탑재하거나, 제한된 배터리 충전량만으로 목적지까지 가야만 하거나, 정해진 시간에 정확히 임무를 마쳐야 할 수도 있습니다. 모바일 로보틱스에서 제어공학은 미지의 외란을 극복하기 위한 강건제어, 시간 및 에너지 조건 등 주어진 목적에 충실히 주행하기 위한 최적제어, 변화하는 환경에 맞춰가는 적응제어 등을 연구하는 분야입니다. 전체 제어이론의 범주가 궁금하면 이 [링크]를 클릭해 보세요 (image source: Engineering Media) Research Example Videos: [Quadrotor Fail-safe flight] [Robust UAV Motion Control w. Disturbance Observer]
	Mechanism Design
	A study on mechanical robot hardware design enables new types of mission capability or improves existing performance.
	액츄에이터의 전자제어가 가능해진 20세기 중반 이후로 다양한 형태의 로봇 플랫폼들이 개발되어 왔습니다. 그러나 특정 상황에서 기존의 로봇 디자인은 원하는 임무를 수행하는 데 적합하지 않을 수 있습니다. 모바일 로보틱스에서 메커니즘 디자인은 기구학, 동역학적 지식을 바탕으로 로봇의 성능을 개선하거나 하드웨어적 한계로 인해 기존에는 수행하지 못했던 임무들을 수행할 수 있도록 새로운/개선된 메커니즘을 개발하는 연구분야입니다. Research Example Videos: [T3-Multirotor]
	Planning
	A study on algorithm development for a mobile robot to move from the starting point to the destination whilst keeping constraints.
	경로계획 연구는 자율주행 모바일 로봇의 핵심 분야입니다. 경로계획을 통해 로봇은 장애물과의 충돌을 회피하며 최소한의 에너지 소모, 최소 소요 시간, 최단거리 등 특정 목적함수(cost/objective function)에 부합하는 경로를 따라 주행할 수 있습니다. 로봇은 자신이 위치한 공간의 정보를 모두 알 수도, 일부만 알 수도 있습니다. 공간정보를 사전에 모두 알 경우, 우리는 목적함수를 최소화하는 최적의 경로를 수학적으로 계획할 수 있습니다. 반면 공간정보를 사전에 알지 못할 경우, 로봇은 주행 중 공간지도를 제작함과 동시에 준최적 경로를 주행할 수 있습니다. 이외에도 로봇에 탑재된 컴퓨터의 성능이 제한적인 경우, 최소한의 연산만으로도 안정적인 주행이 가능한 경로계획 기법을 생각해볼 수 있습니다.
	Sensor Data Processing
	A study on techniques to process/fuse various sensor information and extract high-quality secondary data.
	로봇의 안정적인 운용을 위해 때로는 하나 이상의 센서가 필요할 수 있습니다. 야외 환경에서 GPS 정보를 수신해 위치정보를 획득하는 경우, 위치정보의 갱신주기가 매우 낮기 때문에 (평균 4Hz) IMU 센서정보와 융합해 높은 갱신주기를 확보합니다. 실내외를 오가며 주행하는 로봇의 경우 여기에 Vision sensor를 덧붙여 GPS 정보가 수신되지 않는 실내환경에서 영상기반 위치정보 추정을 실시하기도 합니다. 센서데이터 처리 관련 연구에서는 각 센서 데이터로부터 새로운 종류의 데이터를 가공하거나(예: RGB 영상 이미지로부터 로봇의 위치정보 추출), 여러 종류의 센서를 융합해 더욱 안정적인 상태정보 추정을 가능케하는(예: GPS+IMU 융합) 다양한 연구들을 수행합니다.
	Machine Learning