Development of Reinforcement Learning-Based Floating and Contact Locomotion Control for Humanoid Robots in Microgravity Intra-Vehicular Activity
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710116605
과학기술정보통신부
한국연구재단
경상국립대학교
박지성
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,472만원
4,472만원
기초연구
대학
경상남도 진주시
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
강화학습 기반 미세중력 부유-접촉 이동 제어 기술의 개발: 본 연구의 최종 목표는 우주선 내부 휴머노이드 로봇이 미세중력 환경에서 선내 구조물과의 접촉을 활용하여 목표 위치로 이동하고, 부유 구간에서 몸체 자세를 안정화하며, handrail 및 rail을 이용해 정밀하게 이동할 수 있도록 하는 강화학습 기반 미세중력 부유-접촉 이동 및 자세 제어 기술을 개...
1. Push-off 기반 부유 이동 및 바디 자세 안정화 정책 개발: 1년차에는 우주선 내부 구조물과 휴머노이드 로봇의 미세중력 접촉 동역학을 반영한 시뮬레이션 학습환경을 구축하고, 접촉-초기화 부유 이동의 기초가 되는 push-off 정책과 부유 직후 바디 자세 안정화 정책을 개발한다. 구체적인 연구 내용은 아래와 같다.- Microgravity Con...
... 부유 자세 안정화, 재접촉, 구조물 파지, 접촉 전환, 작업 위치 정렬을 계층형 강화학습 구조로 통합하여 고자유도 휴머노이드 로봇의 선내 이동 문제를 체계적으로 다루는 방법론을 제공한다. 이를 통해 실제 제작 이전 단계에서 핵심 제어 알고리즘과 설계 요구조건을 검증하고, 국내 우주로봇 소프트웨어 및 시뮬레이션 기반 AI 제어 원천기술 확보에 기여할 수 있다.