RoboRacer & Autonomous Driving 연구 테마
1. 소형 자율주행 플랫폼(RoboRacer, 1/10-scale) 기반 알고리즘 연구
RoboRacer(F1TENTH) 차량을 활용하여 실세계 자율주행 알고리즘을 실험 가능한 형태로 축소·구현하는 연구를 수행합니다.
- SLAM, Localization, Mapping
- Obstacle avoidance(Follow-The-Gap, AEB), Pure Pursuit 기반 경로 추종
- 최적 경로 생성(Optimal Trajectory)과 고속 레이스 주행
2. Embodied AI–World Model + 모델체킹 기반 시뮬레이션 안전성·신뢰성 연구
자율주행 에이전트가 환경과 상호작용하며 학습·추론하는 Embodied AI 환경에서,
World Model과 Formal Verification(모델체킹)을 결합하여 안정적이고 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 및 주행 제어를 연구합니다.
- World Model을 통한 환경 동역학 예측 및 미래 상태 시뮬레이션
- Timed Automata 기반 환경·상황 모델의 안전성 검증
- 모델체킹으로 도출된 제약(safety constraints)을 RL·planning에 연동
- Sim-to-real 전환 시 발생할 수 있는 위험 상황 최소화
- 시뮬레이터 내 시나리오 생성의 안정성·일관성 강화
핵심 목표:
"학습 및 제어 알고리즘이 안전 제약을 위반하지 않도록 보장하는 검증 기반(verification-aware) Embodied AI 자율주행 프레임워크 개발."
3. 시뮬레이터 기반 자율주행 학습 및 평가
실차 실험의 위험성과 비용을 줄이기 위해 Gazebo / Isaac / custom simulator 환경에서 알고리즘을 반복 검증합니다.
- RL 및 imitation learning 정책 학습
- 도전적 시나리오 자동 생성 및 stress-testing
- World Model 기반 predictive simulation과 결합한 연속적 학습
- sim-to-real 성능 격차 최소화 설계
4. Formal Verification을 적용한 안전 자율주행
자율주행 알고리즘의 안전성·신뢰성 보장을 정형 기법으로 체계화합니다.
- Timed Automata 기반 주행·충돌·제동 시나리오 모델링
- 충돌/제동 조건에 대한 safety property 모델체킹
- Verification-guided control 및 runtime shielding 설계
- 안전 미준수 상황에 대한 자동 방어동작 제어
5. 경량 AI / 세계 모델(World Models)의 자율주행 적용
LLM·World Model 기술을 자율주행 환경에 맞게 경량화하고 실시간성 요구에 부합하도록 구현합니다.
- World Model 기반 환경 예측 및 미래 trajectory 샘플링
- 불확실성을 고려한 planning 및 제어
- Multi-modal state representation 학습
6. 교육·오픈소스 기반 자율주행 생태계 구축
RoboRacer Korea를 중심으로 교육–연구–경진대회 생태계를 구축합니다.
- ROS2 기반 랩 과제 및 실습 자료(Lab-06~Lab-12) 개발
- 초급~고급 워크숍 및 실차 실습 기반 교육 커리큘럼 운영
- 전국 RoboRacer 네트워크 및 오픈소스 프로젝트 활성화
RoboRacer & Autonomous Driving Research Themes
1. Algorithm Research Based on Small-Scale Autonomous Driving Platform (RoboRacer, 1/10-scale)
We conduct research to scale down and implement real-world autonomous driving algorithms in an experimentally feasible form using RoboRacer (F1TENTH) vehicles.
- SLAM, Localization, Mapping
- Obstacle avoidance (Follow-The-Gap, AEB), Pure Pursuit-based path following
- Optimal trajectory generation and high-speed racing
2. Embodied AI–World Model + Model Checking-based Simulation Safety & Reliability Research
In an Embodied AI environment where autonomous agents interact with the environment to learn and reason,
we combine World Model and Formal Verification (Model Checking) to research stable and reliable simulation and driving control.
- Environment dynamics prediction and future state simulation through World Model
- Safety verification of environment and situation models based on Timed Automata
- Integration of safety constraints derived from model checking into RL and planning
- Minimization of risk situations that may occur during sim-to-real transfer
- Enhancement of stability and consistency in scenario generation within simulators
Core Objective:
"Development of a verification-aware Embodied AI autonomous driving framework that ensures learning and control algorithms do not violate safety constraints."
3. Simulator-based Autonomous Driving Learning and Evaluation
To reduce the risks and costs of real vehicle experiments, we repeatedly validate algorithms in Gazebo / Isaac / custom simulator environments.
- RL and imitation learning policy training
- Automatic generation of challenging scenarios and stress-testing
- Continuous learning combined with World Model-based predictive simulation
- Design to minimize sim-to-real performance gap
4. Safe Autonomous Driving with Formal Verification
We systematize safety and reliability assurance of autonomous driving algorithms through formal methods.
- Modeling of driving, collision, and braking scenarios based on Timed Automata
- Model checking of safety properties for collision/braking conditions
- Design of verification-guided control and runtime shielding
- Automatic defensive action control for safety non-compliance situations
5. Application of Lightweight AI / World Models to Autonomous Driving
We lightweight LLM and World Model technologies and implement them to meet real-time requirements for autonomous driving environments.
- Environment prediction and future trajectory sampling based on World Model
- Planning and control considering uncertainty
- Multi-modal state representation learning
6. Building an Education and Open-Source-based Autonomous Driving Ecosystem
We build an education–research–competition ecosystem centered around RoboRacer Korea.
- Development of ROS2-based lab assignments and practice materials (Lab-06~Lab-12)
- Operation of beginner to advanced workshops and real vehicle practice-based educational curriculum
- Activation of nationwide RoboRacer network and open-source projects