Risk prediction and safe manipulation for intelligent robot: Vision-language fusion-based high-level interpretation for low-risk force control and path planning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710116593
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교
김희원
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
1.4억원
1.4억원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 과제의 최종 목표는 위험도 판단 기반의 로봇 안전 조작 시스템을 구축하여, 일상적인 작업 환경에서도 자율적으로 안전하고 정밀한 조작이 가능한 로봇 기술을 구현하는 것이다. 이를 위해 단일 카메라만을 활용하여 고가의 센서를 대체하고, 시각-언어 멀티모달 모델(VLM)을 통해 물체의 상태와 물성을 정확히 인식하며, 실시간 위험도 판단에 기반한 선택적 회피 ...
본 연구는 총 4대 핵심 기술을 중심으로 추진된다. (1) 물체 상태 예측 기술은 SAM+VLM 기반 오토라벨링을 통해 물체의 종류뿐 아니라 현재 상태(예: 깨짐, 벗겨짐)를 정확히 탐지하는 모델을 개발한다. (2) 위험도 판단 기술은 물성 기반 힘 제어와 경로 상 물체와의 상호작용을 평가하여 각각 2단계, 5단계 위험도를 산정하는 모델을 포함한다. (3)...
... 사회적으로는 로봇의 실질적 보급과 고령화, 돌봄 문제 해결에 기여할 수 있다. 경제적 측면에서는 고가 센서 없이 구현 가능한 정밀 제어 시스템으로, 자동화 도입 비용을 낮추고 산업 현장의 디지털 전환을 촉진할 수 있다. 또한, 고해상도 위험+일상 물체 데이터셋, 경량화된 모델, 카메라 기반 힘 제어 알고리즘 등을 오픈소스로 공개하여 후속 연구 및 기술 상용화에도 기여할 것이...