모바일 로봇 알고리즘 연구실

이 연구소의 궁극적인 목표는 로봇 공학 분야에서 지능적이고 완전 자율화된 모바일 로봇과 적응형 STEM 교육 프로그램을 개발하는 것입니다.

이 연구소는 주로 모바일 로봇 플랫폼에 대한 공간 마크업(방향, 탐색 및 매핑의 하위 과제에 대한 해결 포함) 문제를 해결하고 동작을 모델링하는 연구를 수행합니다.이 연구소의 연구 과제는 다음과 같습니다.

  • 컴퓨터 비전 데이터(RGB 및 RGBD 카메라, 라이다, 레이더) 처리
  • SLAM 알고리즘
  • ROS 플랫폼의 확장 및 적용
  • Duckietown 환경에서 모바일 로봇 플랫폼을 위한 알고리즘의 모델링과 검증
  • 공간 마크업 문제에 대한 머신러닝 모델 구축
  • 운영 체제에서 조정된 리소스 관리를 위한 접근 방식 구축
  • STEM 및 산업용 로봇 분야에서 새로운 교육적 접근 방식 개발

이 연구소는 또한 자율 운송, 공간 마킹 작업 및 기타 분야의 기술에 활용하기 위한 자동 검증 시스템 및 가상 연구소 개발에서 광범위한 경험을 보유하고 있습니다.

프로젝트

K. Chaika, T. Berlenko

Duckietown-Based Projects

Duckietown은 Duckietown Foundation에서 개발한 자율 로봇 공학 영역의 공개 연구 프로젝트입니다.여기에는 로봇("Duckiebots")과 이 로봇이 돌아다니는 마을("Duckietown")의 두 부분이 있습니다.신호등, 도로 표지판, 도로 표시, 장애물 등 생생한 교통 환경이 마을 전역에서 시뮬레이션됩니다. Duckiebots는 자율 섀시에 내장되어 있으며 ROS가 있는 단일 보드 컴퓨터를 사용하여 작동합니다. 모든 소프트웨어는 자율적으로 작동합니다. 메인 센서는 환경으로부터 데이터를 수신하는 데 사용됩니다.

K. Krinkin, T. Berlenko

Pattern and Border Detection in 3D TBM SLAM Algorithms

SLAM에는 몇 가지 잘 알려진 기술이 있습니다. Extended Kalman 필터를 기반으로 하는 "고전적인" SLAM부터 최신 그래프 기반 알고리즘까지 이어집니다.우리 연구소는 3D 레이저 스캔을 입력으로 사용하는 자체 SLAM 알고리즘을 구현했습니다.

K. Chaika

SLAM Testing Service (STS)

SLAM testing service (STS)는 SLAM 연구자들이 SLAM 방법의 평가를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.STS는 ROS를 기반으로 하며 ROS API를 사용하여 테스트를 시작하고 ROS 호환 SLAM에 입력 데이터를 제공합니다.

K. Krinkin, T. Berlenko

산업용 소프트웨어 엔지니어링 MOOC

대규모 공개 온라인 교육과정(MOOC)은 전 세계에서 접근 가능하고 국경 없는 지식을 배포할 수 있도록 했습니다. 본 연구소는 이를 활용해 모든 사람이 자신의 배경에 관계없이 효과적으로 배울 수 있는 기회를 제공하려 합니다.

간행물

5월 2022일
Paul Schmiedmayer, Robert Chatley, Jan Philip Bernius, Stephan Krusche, Konstantin Chaika, Kirill Krinkin, Bernd Bruegge

Global software engineering in a global classroom

글로벌 강의실

7월 2020일
Mikita Sazanovich, Konstantin Chaika, Kirill Krinkin, Aleksei Shpilman

Imitation Learning Approach for AI Driving Olympics Trained on Real-world and Simulation Data Simultaneously

제37회 머신러닝 국제회의(ICML2020), 자율 주행을 위한 AI 워크숍(AIAD)

2020년 1월
Konstantin Chaika

Research Challenges Of Industry 4.0

International Scientific Journal Industry 4.0

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계절 학교

이 학교의 주요 목표는 국제 팀에서의 작업을 포함하여 연구 프로젝트 개발 경험을 확보하고 최신 기술을 습득하는 것입니다.

연례 학교

JASS(Joint Advanced Student School)

JASS(Joint Advanced Student School)는 프로젝트 기반 소프트웨어 개발을 이용하여 새로운 기술을 연구하기 위한 연례 국제 이니셔티브입니다. 이 학교에서는 다양한 국가의 학생과 강사들이 국제 팀을 이루어 프로젝트 중심적이고 프로젝트 지향적인 단기 교육 과정을 진행합니다.

아카이브

그룹 멤버

Kirill Krinkin
연구소 책임자
Tatiana Berlenko
연구원
Konstantin Chaika
연구원