Self-Orchestrating Control for Robust Real-World Adaptation of World Model-Based Robots
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114304
과학기술정보통신부
한국연구재단
전북대학교
한승용
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,292만원
6,292만원
기초연구
대학
전북특별자치도 전주시
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
... 정량화하고, 이를 제어 설계에 실시간으로 반영함으로써 로봇이 스스로 제어 파라미터를 조율하는 '자가조율 제어 프레임워크'를 확립하는 데 있음.이를 위해 첫째, 월드모델에서 도출된 물리-시각 정보를 활용하여 로봇의 안전한 운용을 보장하는 행동 허용 집합을 정의하고, 둘째, 로봇-환경 간 숨겨진 동역학 구조를 학습하여 Sim2Real 간 물리적 오차를 정량적으로 해석함. 셋째, 리프팅 ...
... 확보5차년도: 자가조율 조건 기반 제어 프레임워크 통합 및 기술 실증[내용]- 1차년도: 물리-시각 정보 기반 적응형 로봇 행동 배리어(핵심기술) 월드모델(Isaac Lab/Genesis) 물리-시각 ... 리아프노프 기반 하이브리드 입력 디코더(핵심기술) 리프팅 모델기반 최적제어 입력을 실제 비선형 시스템으로 변환 시 발생하는 오차를 보상하고자, 시스템 수렴성을 보장하는 뉴럴 리아프노프 구조의 입력 ...
... 데이터 기반 제어의 한계를 극복하는 핵심 기여가 된다. 산업적으로는 로봇 제어기의 자동 튜닝 기술을 통해 개발 비용과 시간을 절감하고, 다양한 환경에서 안정적으로 동작하는 지능형 로봇 시스템 구현을 가능하게 한다. 이는 제조, 물류, 서비스 로봇 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 로봇 제어 알고리즘에 대한 특허 확보와 기술 이전을 통해 산업 경쟁력 강화에 기여한다. 또한 지역 ...