Research
Research
Embedded Files
Reinforcement Learning for Bipedal Locomotion
Reinforcement Learning for Bipedal Locomotion
강화학습을 활용하여 이족 로봇이 목표 속도와 이동 방향을 추종하도록 하는 보행 제어 정책을 연구합니다. 시뮬레이션 환경에서 전진, 후진 및 방향 전환 등 다양한 이동 조건을 구성하고, 학습된 정책의 명령 추종 특성과 보행 안정성을 평가합니다.
Patch-Based Visual SLAM and Pose Optimization
Patch-Based Visual SLAM and Pose Optimization
ORB-SLAM3 기반 시각 SLAM에서 국소 패치의 기하학적 정보를 카메라의 위치 및 자세 최적화에 반영하는 방법을 연구합니다. 영상 특징점과 패치 단위의 구조적 제약을 함께 활용하여 위치 추정의 안정성과 지도 일관성을 높이는 것을 목표로 합니다.
Vision-Based Autonomous UAV Landing
Vision-Based Autonomous UAV Landing
드론의 하향 카메라로 이동 중인 지상 로봇의 시각 마커를 인식하고, 상대 위치를 추정하여 접근과 착륙을 제어하는 기술을 연구합니다. 시각 추적과 비행 상태 추정을 연계하여 이동하는 착륙 대상에 대한 추종 오차를 줄이고, 시뮬레이션 환경에서 공중·지상 로봇 간 협업을 위한 자율 착륙 동작을 평가합니다.
Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving
Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving
시각·언어·행동을 통합하는 VLA 모델을 활용하여 주행 환경을 해석하고 상황에 적합한 주행 경로를 생성하는 방법을 연구합니다. 주행 영상과 자연어 지시를 바탕으로 공사 구간과 장애물 등 도로 상황을 고려한 행동을 추론하며, 예측 경로와 추론 결과를 통해 모델의 상황 이해 및 의사결정 특성을 분석합니다.
Quadrupedal Robot Control
사족보행 로봇이 다양한 환경에서 안정적으로 이동할 수 있도록 환경 인식과 보행 제어 기술을 연구합니다. 센서 관측을 활용한 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)과 계단 지형에서의 보행 제어를 주요 연구 대상으로 하며, 실제 로봇 실험을 통해 공간 인식 특성과 보행 안정성, 지형 대응 능력을 평가합니다.
Page updated
Google Sites
Report abuse