극협소 공간 내 고밀도 작업을 위한 로봇 중심의 피지컬 인공지능 기술

우주정거장의 극협소 환경까지 고려한 로봇 작업공간 설계와 Sim-to-Real 학습. 지상 실증을 거쳐 우주 환경으로의 확장을 목표로 합니다.

로봇·자율 시스템

2026-03-01 – 2031-02-28 · 수행 중

한국연구재단

연구 배경

우주정거장처럼 사람과 장비가 제한된 공간을 함께 사용하는 환경까지 고려해, 로봇의 작업공간을 구성하는 방법을 연구합니다. 설치 면적을 줄이면서도 로봇의 동작 범위와 작업 간 간섭을 함께 고려하는 것이 핵심입니다.

현재 연구

  • 로봇의 관절 자유도와 수직 작업 범위를 반영한 복층 작업대 설계.
  • 시연 학습으로 행동 범위를 정하고 강화학습으로 작업 순서·경로 최적화.
  • 시뮬레이션 → 미니어처 → 실물의 단계적 Sim-to-Real 검증.

지상 실증 목표

지표 목표
실증 공간 약 3.3 m² 이내 로봇 카페
설치 면적 기존 상용 로봇 카페 대비 50% 이상 축소
면적당 처리 속도 30% 향상
기술 성숙도 TRL 2 → TRL 5

향후 우주 분야 확장 방향

지상에서 개발·검증하는 작업공간 설계와 Sim-to-Real 학습을 출발점으로, 우주정거장 내부의 로봇 작업으로 적용 범위를 넓히고자 합니다.

  • 적용 시나리오: 좁은 통로와 장비 주변에서의 점검, 물품·장비 취급 등 우주정거장 내부 작업을 검토합니다.
  • 환경 적응: 미세중력에서의 동작과 접촉, 사람·장비와의 안전한 공존을 추가 연구 과제로 구체화합니다.
  • 검증 방향: 우주 작업 시나리오를 시뮬레이션과 지상 모사 환경에서 단계적으로 평가하는 방향으로 확장합니다.