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연구성과
Research Vision
Autonomous and Intelligent Systems Laboratory (AIS Lab)은 아래의 연구분야에서 지속적인 기여를 통해 사회의 도전적 과제를 해결하고자 함.
- 복잡 환경(도심 지역 등)에서의 무인/자율 시스템 운용
- 다중 네트워크 무인 시스템 간의 협력
- 정보 기반 접근법을 활용한 개발
System & Control
- 자율성 연구의 초점은 전통적인 하드웨어에서 소프트웨어, 즉 알고리즘으로 이동하고 있음.
- AIS Lab은 알고리즘 측면에 중점을 두어 자율성 연구 분야에서 혁신과 기여를 위해 노력하고 있음.
- 주요 연구 분야로 계획(Planning), 실행(Acting), 인지(Perception) 등을 포함함.
관련 프로젝트
- Control Allocation Algorithms, funded by BAE Systems, 2022-2022
- Last Mile Delivery of non-GNSS resilient time, frequency and synchronisation (TFS), funded by Innovate UK, 2021-2022
- Sensor Synchronisation for CUAS and UTM applications, funded by Innovate UK, 2021-2022
- Powerplant Integration of Novel Engine Systems (PINES), funded by Innovate UK, 2019-2021
- SAVANA - Satcom and VHF Architectures for Nextgen Avionics, funded by Thales, 2018-2020
- UAV Inspection of Aircraft Wing, funded by Airbus, 2018-2019
- Human Drive , funded by Innovate UK, 2017-2019
Multi-Agent System (MAS)
- MAS는 유연성 증대, 신뢰성과 복원력 강화, 넓은 지역을 동시에 커버할 수 있는 능력 등 Single Agent System으로는 달성할 수 없는 강점을 제공.
- MAS의 효율적인 협력은 성공적 운용의 필수 요소이며, 의사결정은 협력을 가능하게 하는 핵심 요소임.
- AIS Lab은 MAS의 협력적 의사결정을 설계하고 분석하기 위해 수학적 최적화 및 수치적 접근법에 기반한 연구를 진행하고 있음.
- 이를 통해 MAS가 임무 성공과 더불어 운영자의 지시에 항상 예측 가능하게 반응할 수 있도록 하고자 함.
관련 프로젝트
- SAFIR - Obtain Flight Mission Readiness, Enabling Rapid Intervention for Healthcare and Critical Infrastructure, Leveraging All Value Chain Actors and U-Space Services, funded by SESAR, 2023-2026
- A Study on Operation Procedure of UAM/AAM Take-Off/Landing at Vertiport Adjacent to Airport, funded by IAIAC, 2023-2023
- Project BLUEPRINT - Developing a Blueprint for Scalable UTM-Enabled BVLOS Drone Operations Across the UK, funded by Innovate UK, 2022-2024
- Project HADO - High intensity Autonomous Drone Operations project, funded by Innovate UK, 2022-2024
- Project SafeZone Phase 3, funded by Innovate UK, 2022-2024
- EuroDRONE – A European UTM testbed for U-space, funded by SESAR, 2018-2020
- EuroDRONE – A European UTM testbed for U-space, funded by SESAR, 2018-2020
- DronAssistant 를 활용한 완전 자동화된 세 대의 드론 VLOS(가시선 내 조작) 운용 및 두 대의 드론 BVLOS(가시선 외 조작) 운용
Information-Driven Approaches
- 자율 시스템은 본질적으로 인공지능(AI) 시스템이며, 증가하는 데이터를 처리해야 함.
- AIS LAB은 최신 인공지능 기술과 빅데이터를 연구 분야에 접목시키는 데 중점을 두고 있음.
- 미래 모빌리티는 요구되는 효율성과 안정성을 위해 예측 가능한 고장 뿐만 아니라 예상치 못한 고장도 견딜 수 있어야 함.
- 이러한 시스템의 설계는 중복된 하드웨어와 소프트웨어를 조합하여 더 높은 가용성을 달성하는 방식으로 이루어짐.
- AIS Lab은 이와 관련해 계산적으로 효율적이고 완전히 분석적인 방법을 탐구하는 연구를 시작했으며, 이론적 및 실험적 측면에서 선도적인 역할을 하고 있음.
관련 프로젝트
- LANDOne - Towards Artificial Intelligence Enabled Landing Gear with Trustworthy Autonomy, funded by ATI, 2023-2026
- Adaptive flight control to enhance survivability & availability, funded by BAE Systems, 2019-2022
- Real-time Decision Making for Autonomous Systems, funded by US Air Force, 2019-2022
- Trajectory Optimisation using Reinforcement Learning, funded by Inha University, 2019-2020
- AIRMES - Airline Maintenance Operations implementation of an E2E Maintenance Service Architecture and its enablers, funded by Horizon 2020, 2016-2019
