분산제어 및 자동화시스템 연구실에서는 제어이론을 기반으로 지능형로봇, 원격조작, 무선센서네트워크(Wireless sensor network), 우주공학을 연구한다. 분산 센싱(distributed sensing)을 통하여 유비쿼터스 환경에서 로봇의 인식 능력을 향상시키고, 학습(learning)을 통하여 로봇의 지능을 업그레이드하는 연구를 수행하고 있다. 로봇의 지능에서는 intelligent decision이 핵심 개념으로 본 연구실에서는 AI기법을 비롯한 reinforcement learning, learning control, coordination 알고리즘을 이용하여 로봇의 학습 능력을 향상시키고자 한다.

다개체 로봇(multi-agent robots)은 임베디드 네트워크(embedded network) 기반으로 상호 연결되어 스스로 학습하고 스스로 자동화되어 intelligent decision기반으로 원하는 작업을 수행되도록 설계된다. 무선센서네트워크는 로봇 자율주행 및 자동화의 핵심적 선행기술인 실내 측위를 위하여 소규모로 유비쿼터스 환경에 임베디드 센서네트워크를 분산설치하여 로봇의 지능을 향상시키는 연구를 수행하고 있다.

본 실험실에서는 비선형제어/적응제어/지능제어 이론을 기반으로 수술로봇을 위한 원격조작 제어시스템을 설계하고 있으며, 이론적으로는 학습제어를 연구하고 있다. 우주공학에서는 formation flying을 비롯하여 인공위성용 자세제어 및 자세결정 알고리즘을 개발하고 있다.

Aerospace Vehicle Control / Astrodynamics
Control Engineeting / Learning Control / Parametric Interval Computation / Estimation
Embedded Network Systems / Wireless Sensor Network
Muti-agent Systems/Coordination of UAV and UMV 
Robot Intelligence (Learning, Reinforcement Learning)
Localization / Robot Navigation and Control

Koog-Hwan Oh, Barış Fidan, Hyo-Sung Ahn
Distributed bearing vector estimation in multi-agent networks
Automatica, 2020, Vol. 0, No. 0, pp. 0~ 0

Mengbin Ye, Minh Hoang Trinh, Young-Hun Lim, Brian D. O. Anderson, Hyo-Sung Ahn
Continuous-time opinion dynamics on multiple interdependent topics
Automatica, 2020, Vol. 0, No. 0, pp. 0~ 0

Kazunori Sakurama, Hyo-Sung Ahn
Multi-agent coordination over local indexes via clique-based distributed assignment
Automatica, 2020, Vol. 0, No. 0, pp. 0~ 0