단일 카메라 이미지와 로봇 상태, 제어 입력을 이용하여 물리 기반으로 로봇-지형 상호작용 힘을 예측하고, 이를 통해 로봇 궤적을 추정하는 자기 지도 학습 모델 MonoForce를 제안한다.
단일 카메라 이미지와 로봇 상태, 제어 입력을 활용하여 물리 기반으로 로봇-지형 상호작용 힘을 예측하고, 이를 통해 로봇 궤적을 추정하는 자기 지도 학습 모델 MonoForce를 제안한다.
폐색 지역의 장애물 분포를 정확하게 예측하여 안전하고 에너지 효율적인 경로를 탐색하는 AGRNav 프레임워크를 제안한다.
개 산책 패러다임을 적용하여 통신과 자기 위치 인식이 제한된 수중 환경에서 다중 에이전트 협력 장애물 회피 문제를 해결하였다.