Resilient Fault Diagnosis and Recovery Framework of Autonomous Robot using Physical AI and Fault-aware Machine Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113594
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립금오공과대학교
이현수
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,451만원
6,451만원
기초연구
대학
경상북도 구미시
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
본 연구는 운송 및 생산 환경을 고려한 로봇의 운용에서 고장 발생 시 1) Physical AI에 기반한 실시간 고장을 진단하고, 2) 고장유형 중 회복이 가능한 고장을 선별하며, 3) 회복 가능한 고장의 처리를 통한 자가 고장 회복 프레임웍의 장착을 목표로 한다. 특히, 2026년 현재, 생산 현장의 주요 이슈로 떠오르고 있는 AMR (Autonomou...
... 둔 메커니즘 구현 및 디지털 트윈 통합2) 고장을 실시간으로 센싱할 수 있는 Sensor 퓨전 및 통합 프레임웍 구현 : 진동 센서, 전류 센서, 카메라 센서 통합 1) 로봇 시스템과 실시간 고장 진단 프레임웍의 Embedded System 기반 통합2) 통합된 Embedded System 레벨에서의 Physical AI 구현 3) Physcial AI 기반의 실시간 고장 ...
본 연구의 성공적 성공을 통해서 다음과 같은 활용방안 및 기대효과를 완수하겠습니다.본 연구과제는 다양한 생산 및 운송 환경을 고려한 차세대 제조시스템을 고려하여, 핵심 역할을 수행하는 자율로봇의 고장 진단 및 예측, 자가 복구 프레임웍의 탑재를 목표로 하여, 다음과 같은 활용을 확신한다.- 단순 로봇 시뮬레이터가 아닌, 생산 및 운용 조건을 고려한 자율로봇의 ...