The Robust Intelligence & Robotics (RIRO) Laboratory is part of the School of Computing at Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST). Our vision is to empower robots to be trusted collaborators in every part of our society by introducing novel learning, reasoning, and execution capabilities.
강인지능 및 로보틱스 연구실 은 한국과학기술원 전산학부에 위치한 연구실로써 로보틱스와 기계학습의 접점에서 지능로봇 방법론을 연구하는 곳입니다. 본 연구실에서는 강인한 인공지능을 가진 협업/서비스 로봇을 개발하기위하여 다양한 모바일 매니퓰레이션 관련 연구를 해오고 있으며, 특히 의미론적 학습 및 추론 (semantic learning and reasoning), 역강화학습 (inverse reinforcement learning), 작업 및 경로계획 (task-and-motion planning), 인간-로봇 상호작용 기술 (human-robot interaction), 자연어 이해 (natural language understanding) 등의 복잡한 작업 수행을 위한 필요 기술들에 집중하고 있습니다. 또한, 본 연구실에서는 강인 지능 기술을 이용한 자동화 (automation) 및 필드 로봇 (field robots) 영역으로 확장하고 있으며, 세계 유수의 연구 기관들과의 협업과 방문 연구를 진행하고 있습니다.

강인지능 및 로보틱스 연구실 은 한국과학기술원 전산학부에 위치한 연구실로써 로보틱스와 기계학습의 접점에서 지능로봇 방법론을 연구하는 곳입니다. 본 연구실에서는 강인한 인공지능을 가진 협업/서비스 로봇을 개발하기위하여 다양한 모바일 매니퓰레이션 관련 연구를 해오고 있으며, 특히 의미론적 학습 및 추론 (semantic learning and reasoning), 역강화학습 (inverse reinforcement learning), 작업 및 경로계획 (task-and-motion planning), 인간-로봇 상호작용 기술 (human-robot interaction), 자연어 이해 (natural language understanding) 등의 복잡한 작업 수행을 위한 필요 기술들에 집중하고 있습니다. 또한, 본 연구실에서는 강인 지능 기술을 이용한 자동화 (automation) 및 필드 로봇 (field robots) 영역으로 확장하고 있으며, 세계 유수의 연구 기관들과의 협업과 방문 연구를 진행하고 있습니다.

비정형 물체 조작을 위한 VR 원격조종 시스템 개발과 데이터셋 수집

SGGNet2: Speech-Scene Graph Grounding Network for Speech-guided Navigation

ILCL: Inverse Logic-Constraint Learning from Temporally Constrained Demonstrations

Graph-based 3D Collision-distance Estimation Network with Probabilistic Graph Rewiring

Learning-based initialization of trajectory optimization for path-following problems of redundant manipulators

Confidence-based robot navigation under sensor occlusion with deep reinforcement learning

로봇 컴패니언: 자연어 그라운딩에서 안전한 수행까지

Implicit Neural-Representation Learning for Elastic Deformable-Object Manipulations

GraphDistNet: A graph-based collision-distance estimator for gradient-based trajectory optimization

C2F-Space: Coarse-to-Fine Space Grounding for Spatial Instructions using Vision-Language Models

Fast and Robust Trajectory Generation for Cartesian Path-following Problems of Redundant Manipulators

Inverse constraint learning and generalization by transferable reward decomposition

DiSPo: Diffusion-SSM based Policy Learning for Coarse-to-Fine Action Discretization

모션계획을 위한 강화학습 기반 트리 편향 확장 기술

Lingo-space: Language-conditioned incremental grounding for space

Diffusion-SSM based Policy Learning for Multi-Granularity Action Prediction

얕은 깊이 삽입 작업의 실환경 정책학습을 위한 자동 초기화 시스템

자연어 명령에 따른 객체 배치 공간 그라운딩용 픽셀단위 마스크 학습 데이터셋 구축

Machine Learning for HRI: Bridging the Gap between Action and Perception

A Multimodal Anomaly Detector for Robot-Assisted Feeding Using an LSTM-based Variational Autoencoder

Biologically-inspired dynamical systems for movement generation: Automatic real-time goal adaptation and obstacle avoidance

Movement reproduction and obstacle avoidance with dynamic movement primitives and potential fields

Active Robot-Assisted Feeding with a General-Purpose Mobile Manipulator: Design, Evaluation, and Lessons Learned

Multimodal Execution Monitoring for Anomaly Detection During Robot Manipulation

A survey on integration of large language models with intelligent robots

A Multimodal Execution Monitor with Anomaly Classification for Robot-Assisted Feeding

Grounding Robot Plans from Natural Language Instructions with Incomplete World Knowledge

Multimodal anomaly detection for assistive robots

3d human pose estimation on a configurable bed from a pressure image

Reactive Task and Motion Planning under Temporal Logic Specifications

Multimodal estimation and communication of latent semantic knowledge for robust execution of robot instructions

Towards Assistive Feeding with a General-Purpose Mobile Manipulator

Task-Conditioned Variational Autoencoders for Learning Movement Primitives

Inferring Task Goals and Constraints using Bayesian Nonparametric Inverse Reinforcement Learning

A robotic system for reaching in dense clutter that integrates model predictive control, learning, haptic mapping, and planning

Combining Tactile Sensing and Vision for Rapid Haptic Mapping

A system for bedside assistance that integrates a robotic bed and a mobile manipulator

An Intelligence Architecture for Grounded Language Communication with Field Robots

Learning-Based Initialization of Trajectory Optimization for Path-Following Problems of Redundant Manipulators

Robust Intelligence and Robotics Laboratory

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박대형

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ILCL: Inverse Logic-Constraint Learning from Temporally Constrained Demonstrations

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