정우진 교수

고려대학교 기계공학부 · ISR Lab.

제어위치추정멀티로봇라이다경로계획딥러닝충돌회피제조물류로봇

한눈에 보기이동로봇 분야의 자율주행 핵심 기술을 보유한 연구자로, 제어·위치추정·경로계획·충돌회피 전 영역을 아우릅니다. 라이다 기반 환경인식과 딥러닝을 결합하여 복잡한 실내외 환경에서도 정밀한 위치추정과 안정적인 자율주행을 구현합니다. 멀티로봇 협업 시스템 설계 경험을 바탕으로 제조물류로봇, 서비스로봇, 무인차량 등 다양한 플랫폼에 기술을 적용합니다. 스마트팩토리 환경의 지능형로봇 도입을 검토하는 기업에 라이선싱 및 공동연구 형태로 기술이전이 가능합니다.

연구 분야

복잡 환경 대응형 자율주행 로봇 및 모빌리티 시스템 제어 기술

실내외 비정형 환경에서도 중단 없이 구동되는 자율주행 알고리즘과 운동 제어 기술을 연구합니다. 인파가 밀집된 공항이나 대형 쇼핑몰과 같은 동적 환경에서 로봇의 실시간 경로 계획과 충돌 회피를 최적화하는 모델을 고안했습니다. 최근에는 딥러닝 기술을 결합하여 야간이나 강설 환경 등 시각적 정보가 제한적인 극한 상황에서도 주행 가능 영역을 정확히 판별하는 지능형 모빌리티 제어 아키텍처를 완성했습니다.

LiDAR 및 다중 센서 융합 기반 고정밀 위치 추정 및 맵핑 기술

3D LiDAR와 GNSS, 관성 센서를 정밀하게 융합하여 센서 오차를 최소화하는 정밀 위치 추정 솔루션을 개발합니다. GPS 수신이 불량한 도심 음영 지역에서도 LiDAR 인텐시티(Intensity) 데이터를 활용해 실시간으로 지도를 보정하는 기술을 확보했습니다. 이를 통해 자율주행 차량과 서비스 로봇이 수 센티미터 이내의 오차로 자신의 위치를 파악하고 HD 맵을 자동으로 업데이트할 수 있는 시스템을 구축했습니다.

이기종 다중 로봇 시스템의 협업 지능 및 최적 과업 분배 기술

대규모 물류 거점 및 스마트 팩토리 환경에서 다수의 로봇이 상호 간섭 없이 임무를 수행하도록 돕는 다중 에이전트 경로 찾기(MAPF) 알고리즘을 연구합니다. 로봇의 기동 특성을 반영한 이기종 간 과업 분배 최적화를 통해 운영 생산성을 극대화하며, 집단 지능 기반의 협력적 환경 인식 기술을 구현했습니다. 이는 복잡한 산업 현장에서 로봇 군집의 효율적인 통제와 자율적 조율을 가능하게 하는 핵심 엔진으로 기능합니다.

기술TRL 3기계·로봇AI·SW