Spatio-Temporal Impedance Pattern Learning for Foreign Object Detection in Autonomous Mobile Robot Wireless Charging Systems
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114165
과학기술정보통신부
한국연구재단
명지대학교
정의훈
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,461만원
4,461만원
기초연구
대학
경기도 용인시
에너지/자원 > 전력시스템 > 전력전자기술
본 연구의 최종 목표는 다가오는 Physical AI 시대의 핵심 인프라인 다중 자율 이동 로봇(AMR) 무선충전 시스템의 안전성을 획기적으로 보장하기 위한 '공간-시계열(Spatio-Temporal) 임피던스 패턴 학습 기반 범용 이물질 감지(FOD) 원천기술'을 개발하는 것이다. 기존 무선충전 시스템의 FOD 기술은 단순히 임피던스나 코일의 전압/전류 ...
본 연구는 제안하는 범용 지능형 FOD 원천기술 확보를 위해 자체적으로 수립한 단계(총 5년)에 걸쳐 체계적인 연구개발을 수행한다. [1단계(1~2차년도)]하드웨어 플랫폼 구축 및 기초 데이터 수집, 기초 AI 모델 개발에 집중한다. 원가 절감과 슬림화가 가능한 5kW급 전력전송-감지 코일 통합형 PCB 일체형 플랫폼을 설계 및 제작한다. 16채널 이상의 ...
... 인재 양성 및 기술 확산]차세대 융합 인력 양성 및 타 산업 분야로의 기술 확장이다. 본 과제 수행을 통해 기존의 전력전자(Power Electronics) 하드웨어 기술과 인공지능(AI) 소프트웨어 기술을 아우르는 최고급 융합형 연구 인력을 배출하여 국내 산업계의 시급한 기술 수요에 부응한다. 또한, 확보된 범용 지능형 FOD 모듈은 자율 이동 로봇에 국한되지 않고, 향후 급격히 성장할 ...