Tool Manipulation Intelligence via Uncertainty-Aware Active Visual-Tactile Fusion
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112986
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립금오공과대학교 산학협력단
전명환
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,451만원
6,451만원
응용연구
대학
경상북도 구미시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 로봇이 사전 학습 없이도 미지의 도구를 인식하고 활용할 수 있도록, 시각-촉각 정보의 능동적 융합을 기반으로 불확실성을 정량화하고, 이를 반영한 안전하고 효과적인 도구 조작 정책을 자율적으로 생성하는 지능형 조작 프레임워크를 개발하는 것이다. 인간은 처음 접하는 도구에 대해서도 형태와 구조를 시각적으로 파악하고, 필요 시 촉각적 탐색을 ...
... entropy threshold를 통해 도구 유형에 따라 불확실성 임계값을 적응적으로 조정하는 메커니즘을 구축한다. 핵심요소 2에서는 능동적 시각?촉각 융합을 통해 물리적 모호성을 해소한다. 정보 이득 기반의 능동 촉각 탐색 전략을 설계하여 불확실성이 높은 영역을 우선적으로 탐색하고, 촉각 센서의 접촉 위치와 탐색 방향을 최적화한다. 물리 정보 기반 촉각 표현 학습을 통해 강성, 마찰 ...
... 응용 분야로 확장이 가능하다. 또한 순응 예측 기법과 토큰 엔트로피를 결합한 2중 불확실성 정량화 방법론은 로봇 분야뿐 아니라 대규모 언어-비전 모델을 활용하는 다양한 자율 의사결정 시스템에 범용적으로 적용될 수 있는 높은 학술적 파급력을 지닌다. 연구 과정에서 축적되는 시각-촉각 멀티모달 도구 조작 데이터셋과 불확실성 벤치마크는 관련 분야 연구자들에게 공개하여 학술 커뮤니티의 ...