선도 연구

로봇 플랫폼 개발

SLAM / 자율주행 기술

  • DynaVINS: Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments
  • AdaLIO: Adaptive LiDAR Inertial Odometry
  • STEPState Estimator for Legged Robots Using a Preintegrated Foot Velocity Factor
  • UV-SLAMUnconstrained Line-based SLAM Using Vanishing Points for Structural Mapping
  • ALVIOAdaptive Line Visual Inertial Odometry
  • HG-SLAM: Hierarchical Graph-based SLAM (계층적 그래프 기반 동시적 위치추정 및 지도작성)
  • GP-SLAMGrouping Nodes and Pruning Constraints SLAM (노드 그룹화 및 제약 조건 정리 기반 동시적 위치추정 및 지도작성)
  • DV-SLAMDual-sensor-based Vector-field SLAM (이중 센서 기반 벡터 필드 기반 동시적 위치추정 및 지도작성)
  • MU-SLAMMagnetic-field-based Underground SLAM (자기장 기반 지하 환경에서의 동시적 위치추정 및 지도작성)
  • ALVIOAdaptive Line Visual Inertial Odometry (적응형 특징선을 활용한 시각 및 관성 센서 기반 주행 측정법)
  • BRMLocalization: Building Ratio Map Localization for UAVs (건물 영역 정보 매칭을 이용한 UAV 위치 인식 알고리즘)
  • MLCPPMulti-Layer Coverage Path Planner (고층 구조물 검사를 위한 다계층 커버리지 경로 플래너)
  • eARC-Theta*extended Angular-Rate-Constrained Theta* (USV를 위한 각속도 제약 경로 계획 알고리즘)
  • Peacock Exploration: A Lightweight Exploration for UAV using Control-Efficient Trajectory (UAV의 효율적 경로생성을 위한 경량화 탐색 알고리즘)

AI/기계학습 기술

  • DreamWaQLearning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning (드림워크)
  • Struct-MDCMesh-Refined Unsupervised Depth Completion Leveraging Structural Regularities from Visual SLAM 
  • MSDPNMulti-Stage Depth Prediction Neural Network (깊이 추정을 위한 다단계 구성 인공 신경망) 
  • Retro-RL: Reinforcing Nominal Controller with Deep Reinforcement Learning for Tilting-Rotor Drones
  • Patchwork: Concentric Zone-based Region-wise Ground Segmentation with Ground Likelihood Estimation Using a 3D LiDAR Sensor
  • ERASOREgocentric Ratio of Pseudo Occupancy-based Dynamic Object Removal for Static 3D Point Cloud Map Building (3차원 정적 점군 지도 생성을 위한 자기 중심 의사 점유 비율 기반 동적 물체 제거)
  • RONetRange-Only Network (거리 정보를 활용한 위치 측위 신경망)