새와 유사한 날갯짓 로봇의 민첩하고 견고한 궤적 추적 제어를 위해 모델 없는 강화 학습 기반 프레임워크를 제안하며, 시뮬레이션을 통해 다양한 비행 시나리오에서 복잡한 3D 궤적을 추적하고 민첩한 기동을 수행하며 변화하는 공기역학적 조건에 적응하는 능력을 검증했습니다.
본 논문에서는 비 파지 조작 작업에서 다양한 행동 정책을 학습하기 위해 확산 정책을 하이브리드 오프 정책 강화 학습 프레임워크에 통합하는 HyDo 알고리즘을 제안하며, 이를 통해 시뮬레이션 및 실제 로봇 실험에서 향상된 성능과 뛰어난 일반화 능력을 보여줍니다.
고자유도 로봇 시스템, 딥러닝, 컴퓨터 비전 기술을 결합하여 다양한 환경에서 태양광 패널의 효율성을 극대화하는 태양광 추적 시스템을 제시한다.
본 논문에서는 저비용 드론과 가상 감지 환경을 사용하여 실내에서 다중 드론 군집 지능을 실험하고 충돌 방지 기능까지 갖춘 새로운 테스트베드 플랫폼인 M-SET을 소개합니다.
본 논문에서는 듀얼 암 로봇 시스템의 작업 실행 시간을 최적화하기 위해 실행 시간을 고려한 역기구학 (ETA-IK) 방법을 제안합니다.
본 논문에서는 로봇 시스템의 계층적 설계에서 발생하는 검증 문제를 해결하기 위해 추상화 및 속성 개선이라는 두 가지 보완적인 계층 간 검증 방법을 제안합니다.
본 논문에서는 불확실성 속에서도 최적화 목표와 안전 제약을 준수하면서 재귀적인 작업을 수행하는 로봇 집단을 위한 제어 전략을 합성하는 정량적 확률적 접근 방식을 제안합니다.
ROSMonitoring 2.0은 ROS 서비스 검증, 메시지 게시 순서 기반 재정렬 기능을 통해 ROS 애플리케이션 런타임 검증 기능을 향상시킨 프레임워크입니다.
본 논문에서는 상태 의존적 외란을 가우시안 랜덤 필드로 모델링하여 동적 시스템의 강력한 belief 로드맵을 생성하는 다중 쿼리 알고리즘인 REVISE(Robust samplE-based co-VarIance StEering)를 제시합니다.
본 연구는 곤충-컴퓨터 하이브리드 로봇의 대량 생산을 위한 자동 조립 시스템을 소개하고, 이 시스템을 통해 제작된 하이브리드 로봇의 이동 제어 및 지형 커버리지 성능을 검증합니다.