로봇 핵심 기술과
시스템 통합 역량

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

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

환경 인식과 정밀 측위 결과를 바탕으로 주어진 목표 위치·자세에 도달하기 위한 이동 경로와 로봇 동작을 계획합니다. 이때 장애물과의 안전 여유, 이동 효율, 로봇의 운동 제약과 작업 조건을 함께 고려하여 경로의 실행 가능성을 확인합니다.

환경 변화나 새로운 장애물로 기존 경로를 따라가기 어려운 경우, 현재 위치와 주변 상태를 반영해 이동 경로와 동작을 재계획합니다. 정지·회피와 경로 변경의 판단 기준을 구성하여 로봇의 물리적 한계와 안전 조건 안에서 목표를 수행하도록 합니다.

계획한 경로와 동작을 바탕으로 시간에 따른 목표 위치·자세·속도를 정의하여 로봇이 따라갈 궤적을 생성합니다. 로봇의 운동 모델과 현재 상태를 활용해 목표 궤적과 실제 움직임 사이의 오차를 줄이는 제어 명령을 생성하고, 로봇이 궤적을 안정적으로 따라가도록 합니다.

제어 주기와 센서 지연, 구동기의 성능 한계와 외란을 고려하여 로봇의 상태 변화에 맞춰 제어 명령을 실시간으로 갱신합니다. 또한 모델이 예측한 움직임과 실제 로봇의 응답 차이를 분석하고, 이를 바탕으로 제어 파라미터와 보상 방식을 조정하여 궤적 추종의 정확도와 안정성을 높입니다.

수학적 분석과 시뮬레이션을 통해 제어기의 기본 동작과 안정성을 검증하고, Omniverse·Isaac Sim 등의 가상 환경에서 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 사용하도록 구성하여 시뮬레이션에서 검증한 제어기와 시스템을 실제 플랫폼에 적용합니다.

환경 인식·정밀 측위·경로 계획·제어 모듈의 좌표계와 데이터 갱신 주기, 상태 전달 방식을 조율하여 하나의 자율주행 시스템으로 통합합니다. 이동 목표가 경로 생성과 궤적 추종, 실제 로봇 동작으로 이어지도록 모듈 간 데이터 흐름과 실행 절차를 구성합니다.

실제 이동 로봇에 적용하여 센서와 통신 상태, 측위 신뢰도, 주변 장애물의 변화에 따라 정지·회피·경로 재계획과 복구 절차가 적절히 실행되도록 합니다. 목표 수행의 진행 상황과 성공·실패 결과를 임무 관리 모듈에 전달하여 다음 작업을 판단할 수 있도록 하고, 플랫폼별 구동 인터페이스를 분리해 여러 로봇에서 계획·제어 구조를 재사용할 수 있도록 구성합니다.