Development of Core Multi-Objective Extreme-Scenario Control Technologies Using an AI Reinforcement LearningBased Embedded Controller, and Their Application to Autonomous Driving Robot
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113782
과학기술정보통신부
한국연구재단
한양대학교 에리카캠퍼스
한승호
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,324만원
6,324만원
기초연구
대학
경기도 안산시
기계 > 자동차/철도차량 > 시스템제어/통합기술
... 도입하고자 함.2. 이에 따른, 연구과제의 최종 목표는 위에서 기술한 한계점1,2 극복을 위한 (1)AI 임베디드 제어 (범용)원천기술 확보와 해당 원천기술을 활용한 (2)다양한 자율주행로봇 플랫폼의 안정적인 제어임. 이에 대한 세부 기술은 1)MoE와 Gating Network를 이용한 제어입력 생성, 2)강화학습/MPC 혼합제어, 3)탄력적 Multi-thread 스케줄링을 이용한 ...
... 제어하는 새로운 전략을 제시함.- 학습 기반 모델 및 가치 함수 설계를 위해 환경과 상호작용하며 상태 전이 모델, 비용/가치 함수를 RL로 학습하며, 접촉/미끄러짐/충격의 현상을 포함하는 데이터 기반 모델 구축함. 또한, MPC 설계를 위해, 궤적 추종, 에너지 효율, 승차감/안정성을 포함한 비용 함수를 정의하고, 모터 토크/속도 한계, 전도/전복 방지를 위한 무게중심(COG) ...
- 연구개발의 활용계획은 크게 3가지로 분류하였음. 1) 모바일/물류 주행로봇: 실내외 복합 지형을 이동하는 물류/배송 로봇, 라스트마일 딜리버리 로봇 제어기술로 활용(인덱스로보틱스에 실적용), 2) 재난/경비/안전 로봇: 계단, 파손 도로, 장애물 환경에서 운용되는 재난 대응/감시 로봇에 적용 (디든로보틱스에 실적용), 3) 자율주행/CPS 연구: 비선형...