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*홈페이지: http://isquare.hanyang.ac.kr
 
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=주요 연구=
 
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=== Planning ===
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* Reactive Planning
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** 체화된 행동양식들을 상황에 맞게 선택함으로써 만들어지는 Planning
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** Sensory motor cascades
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* Proactive Planning
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** 미래의 상황을 예측하고, 그에 따라 필요한 행동을 미리 수행하는 Planning
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* Improvisational Planning
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** 돌발상황에 대해 지역적인 정보만을 이용하여 대안을 제시하는 Planning
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=== Manipulation ===
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* 모방을 통한 솜씨 학습
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** 모방을 통해 인간 수준의 복잡하고, 정교한 Manipulation 솜씨를 학습하는 기술
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* 기본 솜씨 primitive skill) 자동 학습
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** 작업에 의미있는 기본 솜씨가 얼마나 포함되어 있는지 자동으로 찾고, 그것을 확률적으로 모델링 하는 기술
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* 학습된 작업 솜씨의문법화 기술
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=== Navigation ===
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* 직선 기반의 실내 SLAM 기법
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** 수직선, 바닥선, 소실점을 이용한 SLAM
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** 점과 직선을 결합한 SLAM 기법의 개발
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* 인간을 모방한 위치인식과 주행
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** 시점에 의존하는 장소인식
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** Path integration, Reorientation
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* 의미기반 SLAM 기법
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** 토폴로지와 의미를 결합한 지도작성
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** 저가센서의 성능 극대화
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=== Recognition ===
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* HIRS
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** Hierarchical, Interactive Recognition & Segmentation framework
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* 대뇌 신피질 이론 기반 primitive feature 추출
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** Oriented Edge-Selective Band-Pass Filtering
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* 대뇌 신피질 이론 기반 object segmentation

2019년 10월 18일 (금) 11:33 판

로봇 지능 및 제어 연구실은 인간 수준(From Signal to Symbol)의 4가지 Mind Functions (Planning, Manipulation, Navigation, Recognition) 를 주요 연구분야로 설정하고 그것의 구현을 목표로 연구를 진행 중에 있습니다

주요 연구

Planning

  • Reactive Planning
    • 체화된 행동양식들을 상황에 맞게 선택함으로써 만들어지는 Planning
    • Sensory motor cascades
  • Proactive Planning
    • 미래의 상황을 예측하고, 그에 따라 필요한 행동을 미리 수행하는 Planning
  • Improvisational Planning
    • 돌발상황에 대해 지역적인 정보만을 이용하여 대안을 제시하는 Planning

Manipulation

  • 모방을 통한 솜씨 학습
    • 모방을 통해 인간 수준의 복잡하고, 정교한 Manipulation 솜씨를 학습하는 기술
  • 기본 솜씨 primitive skill) 자동 학습
    • 작업에 의미있는 기본 솜씨가 얼마나 포함되어 있는지 자동으로 찾고, 그것을 확률적으로 모델링 하는 기술
  • 학습된 작업 솜씨의문법화 기술

Navigation

  • 직선 기반의 실내 SLAM 기법
    • 수직선, 바닥선, 소실점을 이용한 SLAM
    • 점과 직선을 결합한 SLAM 기법의 개발
  • 인간을 모방한 위치인식과 주행
    • 시점에 의존하는 장소인식
    • Path integration, Reorientation
  • 의미기반 SLAM 기법
    • 토폴로지와 의미를 결합한 지도작성
    • 저가센서의 성능 극대화

Recognition

  • HIRS
    • Hierarchical, Interactive Recognition & Segmentation framework
  • 대뇌 신피질 이론 기반 primitive feature 추출
    • Oriented Edge-Selective Band-Pass Filtering
  • 대뇌 신피질 이론 기반 object segmentation
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