관리자
86
2024-05-21
내역사업 | 생애 첫 연구 |
---|
과제명 | 자가조직적 로봇기동 생성을 위한 비학습적 카오스 뉴럴 시스템 | ||||
---|---|---|---|---|---|
과제고유번호 | 1711121165 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2020-09-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2020-09-01 ~ 2021-08-31 |
연구목표 | 본 연구는 사지형(Articulated Limbed) 로봇의 주기적 기동패턴 생성에 있어서 주어진 물리적 환경에 적응하는 최적화된 모션의 후보군을 어떠한 기존의 기계학습 없이 즉각적 자가조직화(Self-Organization)를 통해 생성하고, 생성된 모션들 중 최적의 해를 동역학적 카오스 현상을 통해 빠르게 탐색하는 새로운 패러다임에 대한 연구이다. 이렇... | ||
---|---|---|---|
연구내용 | 개별 로봇 기동패턴 후보들의 빠르고 실시간적인 자가조직화 및 최적패턴의 지능적 탐색을 위한 뉴로-카오스 로봇제어 시스템 개발을 시작으로, 고자유도를 가진 높은 복잡도의 로봇 시스템으로의 확장 및 기존 기계학습 알고리즘과의 융합 시스템 구축을 목표로 다음과 같은 3단계의 세부 주제에 대한 연구를 수행한다.1 단계 (1차년도~2차년도 상반기): 뉴로컴퓨팅 기반... | ||
기대효과 | 1. 소프트 로봇과 다지형 로봇 등 실세계 고자유도 로봇 제어를 위한 기반 기술 제공높은 안정성과 적응력을 가졌지만, 높은 복잡도로 인하여 제어가 어려웠던 연체 및 다지로봇을 위해, 학습없이 자가조직적으로 나타나는 움직임들을 활용하여 고자유도 제어의 어려움을 획기적으로 줄일 수 있다. 또한 시뮬레이션에서 생성된 컨트롤러를 현실의 로봇으로 이식할 때의 Rea... | ||
키워드 | 로봇기동,자가조직화,카오스,신경망,체화지능,생물학적 신경모델 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
---|---|---|---|---|---|
|
연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
---|---|---|---|
미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 배재대학교 | 사업자등록번호 | |
---|---|---|---|---|
연구책임자 | 소속기관명 | 배재대학교 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
국비 | 30,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
---|---|---|---|
비고 |