드론이나 자율주행차가 대중화됨에 따라 무인 이동체의 신뢰성과 자율성을 높이는 연구의 필요성이 더욱 증대되고 있습니다. 특히, 다수의 무인이 동체를 효율적으로 자율 운용하기 위한 센서 정보 처리/융합, 개체 간의 네트워크 통신, AI 기반 의사결정 등의 기술은 4차 산업 혁명 시대에 그 활용 가치가 높은 핵심기술입니다. 자율 시스템 연구실은 기존의 최적화, 정보이론, 제어 기법과 더불어 인공지능, 특히 기계학습 기법을 이용하여 다수의 지상/공중 무인 이동체의 협력 임무 및 경로를 계획하는 기법을 개발합니다. 이를 통해 환경 모니터링, 감시 및 정찰, 조난자 탐색, 폭발물 탐지와 같은 다양한 민간 및 국방관련 현실의 문제에 적용하고 실험을 통해 검증하는 연구를 수행하고 있습니다.
To implement a fully autonomous cooperative unmanned vehicle system in a safe, timely and appropriate manner with a little or no human intervention, two aspects of unmanned vehicles need to be addressed: i) increasing the level of autonomy with high-level mission and path planning algorithm developments; and ii) improving situational awareness with sensor/information fusion techniques with domain knowledge for safer operations and better mission performance. Although vehicle dynamics and control is also an important area, our focus is on high-level planning and dynamic signal processing as they are still immature yet critical for the autonomous operation of unmanned vehicles.