Robust Imitation Learning using Deep Disturbance Observer for Robot Control
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113981
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울과학기술대학교산학협력단
김정수
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,468만원
6,468만원
기초연구
대학
서울특별시 노원구
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
연구과제의 목표본 연구의 최종 목표는 주요 로봇 플랫폼(모바일 로봇, 로봇팔, 4족 로봇)을 대상으로 'Deep DOB(Deep Disturbance Observer) 기반의 강인 모방 학습(Robust Imitation Learning) 제어 기술'을 개발하고 검증하는 것입니다. 최근 로봇 분야의 핵심인 피지컬 AI(Physical AI)를 구현하기 위해 인간의 ...
연구개발 내용연구 개발은 크게 알고리즘 설계, 플랫폼별 특화 제어 개발, 그리고 실증 연구로 구성됩니다. * 알고리즘 고도화: 외란관측기의 핵심인 역모델(Inverse Model)을 ... 제어기를 개발합니다. - 이동 로봇: 1/10 사이즈 F1TENTH Car를 활용하여 센서 데이터 오류나 Sim-to-Real 간극을 극복하는 자율 주행 모방 학습 제어기를 설계합니다. ...
... 인재를 양성함으로써, 국내 로봇 및 AI 산업의 경쟁력을 강화하는 토대를 마련합니다. * 연구 신뢰성 확보: 물리 엔진인 Isaac Sim과 실제 로봇 실험을 유기적으로 결합한 실증 데이터는 연구 결과의 실제 사용 가능성을 담보하며, 이는 장기적으로 로봇 제어 알고리즘의 국산화 및 기술 우위 확보로 이어질 것입니다. * 사회·경제적 파급: 테슬라, 현대차 등 글로벌 기업들이 ...