센서 입력에서
다중 로봇 시스템까지.

계획과 제어를 설계하기에 앞서 로봇의 운동학·동역학, 제어 입력과 구동 한계를 수학적으로 모델링합니다. 실제 로봇의 이동 특성, 구동 성능과 제어 주기를 고려하여 목적에 필요한 모델의 정밀도와 복잡도를 결정합니다.

환경 지도와 장애물, 작업 공간, 안전거리 등 실제 운용 과정에서 지켜야 할 제약조건을 함께 정의하고, 목표 경로와 동작이 로봇의 물리적 한계와 운용 조건 안에서 실행 가능한지 판단할 수 있는 기반을 구성합니다.

환경 인식과 정밀 측위 결과를 바탕으로 목표 지점까지의 이동 경로와 작업 수행 순서를 계획합니다. 단순한 최단거리뿐 아니라 장애물과의 안전 여유, 이동 효율, 로봇의 운동 제약과 임무 조건을 함께 고려하여 실행 가능한 경로와 행동을 결정합니다.

환경 변화나 새로운 장애물로 기존 계획을 수행하기 어려운 경우, 현재 위치와 주변 상태, 임무 진행 상황을 반영하여 경로와 행동을 재계획합니다. 또한 행동의 완료·실패와 조건 변화에 따라 다음 단계로 전환할 수 있도록 판단 기준과 전환 조건을 구성합니다.

계획된 경로와 동작을 로봇이 실제로 수행할 수 있는 목표 궤적과 제어 명령으로 변환합니다. 로봇의 운동 모델과 현재 상태를 바탕으로 위치·자세·속도 오차를 지속적으로 보정하며 목표 궤적을 안정적으로 추종하는 제어기를 구성합니다.

제어 주기와 센서 지연, 구동기 한계와 외란을 고려하여 실시간으로 제어 명령을 갱신합니다. 또한 모델에서 예측한 동적 특성과 실제 플랫폼의 응답 차이를 반영하여 제어 파라미터와 보상 구조를 조정하고 추종 안정성을 확보합니다.

수학적 분석과 시뮬레이션을 통해 제어기의 기본 동작과 안정성을 검증하고, Omniverse·Isaac Sim 등의 가상환경에서 센서와 로봇 모델을 포함한 전체 시스템의 동작을 반복적으로 확인합니다.

제어 파라미터와 초기 조건, 장애물과 운용 환경을 다양하게 변경하며 추종 성능과 실패 조건을 확인하고 시스템의 적용 범위를 검증합니다. 또한 실제 로봇과 동일한 인터페이스를 사용할 수 있도록 구성하여 시뮬레이션에서 검증한 제어·시스템 구성을 실제 플랫폼으로 연계합니다.

환경 인식·정밀 측위·경로 계획·제어 모듈을 좌표계, 데이터 갱신 주기와 상태 인터페이스를 기준으로 연결하여 하나의 자율주행 시스템으로 통합합니다. 각 단계의 출력이 다음 모듈에서 일관되게 활용되도록 데이터 흐름과 실행 순서를 구성합니다.

통합한 시스템을 실제 이동 로봇에 적용하고, 센서 상태와 측위 신뢰도, 장애물과 통신 상태의 변화에 따라 정지·회피·재계획·복구 동작으로 전환할 수 있도록 합니다. 플랫폼별 구동 인터페이스를 분리하여 동일한 계획·제어 구조를 여러 로봇에 재사용할 수 있도록 구성합니다.