Robotics and Mobility Lab.

로보틱스 및 모빌리티 연구실

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"로보틱스 및 모빌리티 연구실"의 전문 분야는 로보틱스, 제어 이론, 모션 계획, 최적화 방법, 자율 시스템, 학습 기반 알고리즘, 그리고 자율주행차와 물류로봇을 포함한 미래 모빌리티 분야입니다. MIT와 nuTonomy (2017년 Delphi / Aptiv가 인수한 자율주행 기술 스타트업, 2020년 Aptiv와 현대자동차의 합작벤처 Motional로 이어짐) 에서의 연구 개발 경험을 학문적으로 승화시키고 관련 기술을 발전시켜 모든 사람의 일상 생활을 보다 안전하고 효율적으로 만들고자 합니다.
현재 연구 초점은
1) 로봇 및 자율 시스템을 위한 알고리즘
2) 제어 이론 및 활용
3) 안전성과 효율성이 극대화된 미래 모빌리티 시스템 및 구성 요소의 설계, 개발, 배포를 통한 교통사고 사망자 제로의 달성
에 있습니다. 로보틱스와 제어 이론의 연구 결과는 미래 모빌리티 시스템을 개선하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다.
Dr. Jeon’s areas of expertise lie in the fields of control theory, motion planning, optimization methods, robotics, autonomous systems, and future mobility including self-driving cars. After years of research at MIT and four years of work at nuTonomy (a self-driving technology startup acquired by Delphi/Aptiv in 2017, later led to Motional, a joint venture by Aptiv and Hyundai Motor Company), he hopes to make everyone’s daily living safer and efficient by technological advances. His current focus of research is on 1) algorithms for robots and autonomous systems, 2) control theory and applications, 3) the design, development, and deployment of future mobility system and many of its components with maximized safety and efficiency, ultimately aiming for zero traffic fatality. Very often, research outcomes in robotics and control theory lead to the improved future mobility system.

Major research field

제어, 모션 플래닝, 최적화, 학습 기반 알고리즘, 로보틱스, 자율 시스템, 미래 모빌리티, 자율주행차, 물류로봇

Desired field of research

제어, 모션 플래닝, 최적화, 학습 기반 알고리즘, 로보틱스, 자율 시스템, 미래 모빌리티, 자율주행차, 물류로봇

Research Keywords and Topics

- 제어, 모션 플래닝, 최적화, 학습 기반 알고리즘, 로보틱스, 자율 시스템, 미래 모빌리티, 자율주행차, 물류로봇, 수요응답형 모빌리티
- 안전한 학습 기반 알고리즘, 행위/의도 예측, 악의적 공격에 대한 안전, 로봇의 고성능 기동, 자율주행차를 위한 교통 제어, 에너지 효율적인 운전

Research Publications
MORE

- IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-ECC), Anytime computation of time-optimal off-road vehicle maneuvers using the RRT*, J. Jeon, S. Karaman, E. Frazzoli (2011)
- American Control Conference (ACC), Optimal motion planning with the half-car dynamical model for autonomous high-speed driving, J. Jeon, R. V. Cowlagi, S. C. Peters, S. Karaman, E. Frazzoli, P. Tsiotras, K. Iagnemma (2013)
- IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Optimal sampling-based feedback motion trees among obstacles for controllable linear systems with linear constraints, J. Jeon, S. Karaman, E. Frazzoli (2015)

Patents

- AI 4족 보행 로봇을 활용한 공유 플랫폼 및 그 방법, 2023.07. 출원
- 조도가 급변하는 환경에서 3D 객체를 탐지하는 방법 및 장치, 2023.05. 출원

국가과학기술표준분류

  • ED. 전기/전자
  • ED11. 무기센서 및 제어
  • ED1114. 무인자동화

국가기술지도분류

  • 정보-지식-지능화 사회 구현
  • 012300. 인공지능/지능로봇 기술

녹색기술분류

  • 고효율화기술
  • 수송효율성 향상
  • 332. 지능형교통, 물류기술

6T분류

  • IT 분야
  • 정보처리 시스템 및 S/W
  • 010316. 기타 정보처리시스템 및 S/W 기술