https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/158 Sun, 06 Sep 2026 12:31:09 GMT 2026-09-06T12:31:09Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60740 Title: Fast and Precise Motion Control of Flexible Joint Robots via Frequency Response Data-Driven Optimization Author(s): Deokjin Lee Abstract: 대부분의 로봇 매니퓰레이터는 하모닉 드라이브를 비롯한 기계식 동력 전달 요소를 통해 동력을 전달하며, 완전한 강체인 전달 요소는 존재하지 않는다. 그 결과 발생하는 관절 유연성은---전달 요소의 불가피한 부산물이든 탄성 요소를 통해 의도적으로 도입된 것이든---감쇠가 작은 공진 및 반공진 모드를 유발하여 구조적 진동을 일으키고, 모터측과 링크측 동역학을 상호 결합시키며, 모션 정확도를 저하시킨다. 따라서 의도적으로 유연하게 설계된 로봇뿐 아니라 광범위한 로봇이, 빠르고 정밀한 모션을 달성하기 위해서는 유연 관절 로봇（flexible joint robot, FJR）으로 모델링되고 제어되어야 한다. 이는 까다로운 요구인데, FJR의 동역학이 로봇 자세에 따라 크게 변하여 반영 링크 관성과 공진 주파수가 작업 공간 전반에서 이동하기 때문이다. 따라서 작업 공간 전반에서 강인 안정성을 유지하면서 높은 제어 대역폭을 달성하는 것이 본 학위논문이 다루는 핵심 문제이며, 본 논문은 이를 전용 하드웨어 플랫폼과 주파수 응답 데이터 기반 제어 방법론을 통해 해결한다. 첫째, 본 논문은 학위논문의 실험 플랫폼이 되는 7자유도 유연 관절 매니퓰레이터인 ExSLeR（Expertise Skill Learning Robot） 암을 제시한다. 핵심 설계 원칙은, 관절 유연성을 모터측 측정만으로는 식별할 수 없으며, 이를 특성화하려면 모터와 링크의 운동을 각각 분리하여 측정하는 다중 센싱이 필요하다는 것이다. 따라서 이 암은 모든 관절에 모터측·링크측 이중 엔코더와 관절 토크 센서를 장착하여 관절 변형과 유연 관절 동역학을 직접 측정할 수 있도록 하였으며, 이는 본 논문의 데이터 기반 기법이 의존하는 바로 그 능력이다. 인간 숙련 기술 학습을 위한 작업 기반 사양으로 설계되고 실시간 제어 구조 위에 구축된 이 플랫폼은 고가반하중 모션 추종 및 컴플라이언트 상호작용 실험을 통해 검증된다. 둘째, 본 논문은 이 플랫폼의 관절 유연성이 유발하는 진동과 외란을 다루기 위해 모델 기반 외란 관측기（disturbance observer, DOB）를 도입한다. DOB는 이러한 영향을 억제하여 강인한 모션을 회복하는 원리적 수단이지만, 기존 관절 공간 DOB는 작업 공간에서 벗어나 동작하여 FJR의 작업 공간 위치 제어에는 효과적이지 못하다. 이에 본 논문은 회전 작업공간 비선형 외란 관측기（Rotating Workspace Nonlinear Disturbance Observer, RWNDO）를 제안한다. 회전 작업공간에서 FJR의 모터측·링크측 동역학에 기반해 정식화된 RWNDO는 관절 간 동적 결합을 분리하고 통합 외란을 억제하며 특이 자세에서도 강인성을 유지하고, 리아푸노프 해석을 통해 폐루프 안정성이 엄밀하게 보장된다. 이로써 RWNDO는 기존 관절 공간 DOB를 결합 분리, 특이점 강인성, 증명 가능한 안정성을 동시에 갖춘 하나의 작업 공간 설계로 발전시킨다. 셋째, 본 논문은 주파수 응답 데이터 기반 제어 프레임워크를 개발한다. RWNDO를 비롯한 모델 기반 설계는 결국 정확한 공칭 모델에 의존하는데, FJR에서는 감쇠가 작은 유연 모드와 자세 의존적 동역학이 저차 파라미터 모델로 포착되지 않아 그러한 모델을 얻는 것 자체가 어렵다. 이 의존성을 제거하기 위해, 제안하는 프레임워크는 플랜트의 실제 공진과 자세 의존적 거동을 담아내는 실험적으로 측정된 주파수 응답 함수（frequency response function, FRF）로부터 제어기를 직접 합성한다. 제어기 합성은 폐루프 안정성을 보장하면서 제어 대역폭을 최대화하고 진동을 억제하는 볼록 최적화（convex optimization） 문제로 정식화되며, 이 원리에 따라 피드백 제어기와 외란 관측기를 모두 측정된 FRF로부터 설계한다. 큰 관성 변화를 수반하는 고속 드러밍 및 해머링 작업을 포함한 7자유도 유연 관절 로봇 실험을 통해, 제안한 방법이 기존 설계 대비 제어 대역폭, 추종 정확도, 외란 제거 성능에서 상당한 향상을 달성함을 보인다. 이들 세 기여, 즉 하드웨어 플랫폼, 모델 기반 관측기, 데이터 기반 제어 프레임워크는 하드웨어에서 제어로 이어지는 일관된 흐름을 이룬다. ExSLeR 플랫폼이 유연 관절 동역학을 직접 측정 가능하게 하고, RWNDO가 그로 인한 외란과 결합을 증명 가능한 모델 기반 설계로 억제하며, FRF 데이터 기반 프레임워크가 정확한 모델에 대한 의존을 걷어내 유연 관절의 고대역폭 제어를 오랫동안 제약해 온 모델링 장벽을 극복한다. 본 논문은 이러한 흐름을 통해 유연 관절 로봇의 빠르고 정밀한 모션 제어를 가능하게 한다.|Most robotic manipulators transmit power through harmonic drives or other mechanical transmissions, and no such transmission is perfectly rigid. The resulting joint flexibility— whether an unavoidable byproduct of the transmission or deliberately introduced through elas- tic elements—produces lightly damped resonant and anti-resonant modes that excite structural vibration, couple the motor- and link-side dynamics, and degrade motion accuracy. Conse- quently, a broad class of robots, not only those designed to be compliant, must in fact be mod- eled and controlled as flexible joint robots （FJRs） if fast and precise motion is to be achieved. This is a demanding requirement, because the dynamics of an FJR vary substantially with the robot configuration as the reflected link inertia and the resonance frequencies shift across the workspace. Achieving high control bandwidth while preserving robust stability across the workspace is therefore the central problem addressed by this thesis, which is pursued through a dedicated hardware platform together with model-based and frequency-response data-driven control methods. First, the thesis presents the ExSLeR （Expertise Skill Learning Robot） arm, a seven- degree-of-freedom flexible joint manipulator that serves as the experimental platform of the thesis. A central design principle is that joint flexibility cannot be identified from motor-side measurements alone: characterizing it requires redundant sensing that resolves the motion of the motor and of the link separately. The arm is therefore instrumented at every joint with dual motor- and link-side encoders and a joint torque sensor, making the joint deflection and the flexible-joint dynamics directly measurable—the very capability on which the data-driven methods of this thesis rely. Designed from task-driven specifications for human skill learning and built on a deterministic real-time control architecture, the platform is validated through high-payload motion tracking and compliant interaction. Second, to suppress the vibration and disturbances caused by this joint flexibility, the thesis develops a model-based disturbance observer （DOB）. While a DOB is a principled means of re- jecting these effects, conventional joint-space DOBs operate away from the task space and lose effectiveness for workspace position control of FJRs. The thesis therefore proposes a Rotating Workspace Nonlinear Disturbance Observer （RWNDO）. Formulated on the nonlinear motor- and link-side FJR dynamics in a rotating workspace, the RWNDO decouples the inter-joint coupling, attenuates lumped disturbances, and remains robust at singular configurations, with closed-loop stability rigorously established through Lyapunov analysis. It thereby advances the conventional joint-space DOB into a single workspace design that is decoupling-capable, singularity-robust, and provably stable. Third, the thesis develops a frequency-response data-driven control framework. While model-based designs such as the RWNDO ultimately rest on an accurate nominal model, ob- taining one for an FJR is itself difficult, as the lightly damped flexible modes and configuration- dependent dynamics resist low-order parametric modeling; the proposed framework therefore attains high control bandwidth without this model dependence. Controllers are synthesized directly from experimentally measured frequency response functions （FRFs）, which capture the true resonant and configuration-dependent behavior of the plant. The synthesis is cast as a convex optimization that maximizes control bandwidth and suppresses vibration while guaranteeing closed-loop stability; following this principle, both a feedback controller and a disturbance observer are designed from the measured FRFs. Experimental validation on a seven-degree-of-freedom FJR, including high-speed drumming and hammering tasks under large inertia variation, demonstrates substantial improvements in control bandwidth, tracking accuracy, and disturbance rejection over conventional designs. Together, the hardware platform, the model-based robust control, and the data-driven con- trol framework constitute a coherent advance toward fast and precise motion of flexible joint robots. In particular, the thesis demonstrates that synthesizing controllers directly from mea- sured frequency response data is a practical and theoretically grounded means of overcoming the modeling barrier that has long limited the high-bandwidth control of flexible joints. Keywords: Flexible joint robot; Robust Motion control; Disturbance observer; Frequency response data-driven control; Convex optimization; Linear matrix inequality; Humanoid robot Description: Flexible joint robot, Robust Motion control, Disturbance observer, Frequency response data-driven control, Convex optimization, Linear matrix inequality, Humanoid robot arm Wed, 31 Dec 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60740 2025-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60739 Title: Study on Degradation of Autonomous Driving Performance in Adverse Weather Conditions and Deep Learning-based Improvement Author(s): Hyeonjae Jeon Description: Autonomous driving, Rainy condition, Sensor blockage, Rainy image generation, Image restoration Wed, 31 Dec 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60739 2025-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60738 Title: 1-Dimensional Soft Bioelectronic Sensors for Healthcare Applications Author(s): Hwajoong Kim Abstract: 의료 수요의 급격한 발전은 신체의 생리적 신호를 모니터링 하기 위한 첨단 기술 개발을 이끌어 왔습니다. 특히, 유연 생체전자장치는 기존의 단단한 재료 기반 장치들이 가진 한계를 극복할 수 있는 유망한 대안으로 주목받고 있습니다. 유연 생체전자 센서는 그들 고유의 유연성, 금속이나 플라스틱에 비해 상대적으로 높은 생체 적합성, 복잡한 인체 곡률에 대한 적응성을 활용하여 장기적인 생체 신호 모니터링, 적절한 치료적 개입, 환자들을 위한 편의성 향상을 가능하게 합니다. 이러한 특징들은 유연 생체전자 센서를 차세대 의료 시스템의 필수 구성 요소로 자리매김하게 하며, 이식형 장치의 이물 반응 문제와 개개인의 생체 신호에 기반한 맞춤형 치료와 같은 주요 의료 과제에 대한 해결책을 제공합니다. 이러한 유연 생체전자 센서들 중, 특히 유망한 하위 센서 그룹은 1차원 （1D） 구조를 가진 유연 생체전자 센서입니다. 1D 유연 생체전자 센서는 가볍고 적은 부피를 가진 구조, 우수한 유연성, 섬유 기반 시스템과의 높은 호환성을 포함한 독특한 장점들을 제공합니다. 구체적으로, 1D 센서의 얇은 기하학적 구조는 복잡한 생체 환경으로의 원활한 통합을 가능하게 하며, 최소 침습 수술을 용이하게 합니다. 또한, 센서의 매우 작은 표면적으로 인해 이물 반응을 최소화할 잠재력을 가집니다. 따라서 생체 적합성이 높은 섬유 기반 전극과 센서를 발전시키는 것은 필수적입니다. 본 학위 논문은 1D 유연 생체전자 센서의 개발 및 응용에 초점을 맞추고 있으며, 의료 모니터링 및 치료 분야에서 이 센서가 지닌 잠재력을 조명하고자 합니다. 먼저, 첫 번째 주제（III장）에서는 in-situ formation이라 알려진 화학적 환원기법을 통해 전도성 섬유 전극을 제작하는 다양한 접근법을 다룹니다. 이 연구의 기여는 기존 연구에서 사용된 유독성 물질을 배제하고 오직 무해한 물질만을 사용하는 제작 공정에 있습니다. 또한, 전도성 섬유 전극 제작과 관련된 다양한 파라미터에 대한 영향을 체계적으로 조사하였습니다. 제작된 전도성 섬유 전극은 저항식 혹은 정전식 유연 센서로 활용되었으며, 이는 다양한 의료 응용 분야에서의 잠재력을 입증했습니다. 두 번째 주제（IV장）에서는 변형 감지 기능과 필요에 따른 약물 전달 기능을 통합한 전자 봉합사 시스템을 소개합니다. 전자 봉합사는 전도성 섬유 지지대와 열 반응성 폴리머 쉘로 구성되어 있으며, 전도성 섬유 지지대를 흐르는 전류에 의해 생성되는 줄 열을 이용하여 폴리머 쉘 내부에 포함된 약물을 방출합니다. 개발된 전자 봉합사 시스템은 상처 부위에 직접 봉합되어 상처의 개방 정도를 모니터링합니다. 이후, 상처 벌어짐을 감지하는 즉시 약물을 방출하여 상처 치유 과정을 가속화합니다. 세 번째 주제（V장）에서는 상처 치유 과정을 모니터링하기 위해 설계된 섬유 기반 생체전자 pH 감지 봉합사를 설명합니다. 이 pH 감지 봉합사는 상처 건강의 중요한 바이오 마커인 pH 수준의 변화를 추적하여, 감염을 조기에 감지하고 치유 진행 상황을 평가할 수 있도록 합니다. 또한, 생체전자 봉합사의 지속적이고 안정적인 모니터링 기능은 마우스 모델에서 수행된 생체 내 실험을 통해 입증되었습니다. 마지막 주제（VI 장）에서는 체내 염증 부위에 직접 봉합되어 무선 전기 자극을 통해 염증 반응을 조절하는 봉합사형 전자약 시스템을 소개합니다. 이 봉합사형 전자약은 전도성 섬유 기반 구조와 유도 결합 방식의 무선 전력 전달 시스템을 활용하여, 외부 배선 없이 안정적인 전기 자극 인가가 가능하도록 설계되었습니다. 또한 목표 조직에 직접 봉합되어 국소 부위에 선택적으로 자극을 전달함으로써 염증 반응을 감소시키고 조직 회복을 유도합니다. 이를 통해 장기적이고 효과적인 치료가 가능한 차세대 치료 플랫폼으로서의 가능성을 제시합니다. 본 논문에서 연구된 다양한 1D 유연 생체전자 센서는 높은 유연성, 우수한 전기적 성능 및 높은 생체 적합성을 보여주며, 생체전자 분야 및 의료 분야에서의 실용적인 응용 가능성을 제공합니다. 이러한 시스템들은 미래 의료 기술 발전과 환자들의 치료 성과 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.|The rapid evolution of healthcare demands has driven the development of advanced technologies for monitoring the physiological signals of the body. Especially, soft bioelectronics have emerged as a promising alternative to overcome the limitations of traditional rigid material-based devices in healthcare applications. Soft bioelectronic sensors leverage their intrinsic flexibility, relatively high biocompatibility compared to the metals or plastics, and adaptability to complex human body curvatures, enabling long-term biosignal monitoring, adequate therapeutic interventions, and improved patient comfort. These features facilitate soft bioelectronic sensor as essential components of next-generation healthcare systems, offering solutions to critical challenges such as foreign body reaction of implantable devices and individual treatment based on the detection of biological signals. A particularly promising subset of soft bioelectronic sensors is 1-dimensional （1D） structured soft sensors. These 1D soft bioelectronic sensors provide unique advantages, including lightweight structure, excellent flexibility, and compatibility with fiber-based systems. Their thin geometries enable seamless integration into complex biological environments and facilitate minimally invasive surgeries. Moreover, they have the potential to minimize foreign body reactions due to the tiny surface area of the sensor. Consequently, advancing biocompatible fiber-based electrodes and sensors is essential. This dissertation focuses on the development and applications of the 1D soft bioelectronic sensors, highlighting their potential in healthcare monitoring and treatment. Here, the first topic （Chapter III） presents different approaches for fabricating conductive fiber electrodes via a chemical reduction method known as in-situ formation. The contribution of this work lies in the fabrication process that exclusively uses harmless materials, avoiding the use of toxic substances found in previous studies. Additionally, various parameters related to the fabrication process of conductive fiber electrodes have been systematically investigated. These conductive fiber electrodes were utilized in resistive or capacitive soft sensors, highlighting their potential in diverse healthcare applications. The second topic （Chapter IV） introduces a versatile electronic suture system that integrates strain sensing with on- demand drug delivery capability. The electronic suture, composed of a conductive fiber scaffold and a thermoresponsive polymer shell layer, utilizes Joule heat generated by the electrical current flowing through the conductive fiber scaffold to release the drug contained within the polymer shell. This system is directly sutured onto the wound site, where it monitors the degree of wound opening. Subsequently, it releases the drug, thereby accelerating the wound healing process. The third topic （Chapter V） describes a fiber-based bioelectronic pH-sensing suture designed for monitoring wound healing process. By tracking changes in pH levels, a critical biomarker of wound health, the pH-sensing suture enables early detection of infection and healing progress assessment. Furthermore, the continuous and reliable monitoring capability of the bioelectrical suture was demonstrated through in-vivo tests conducted on mouse models. The final topic （Chapter VI） presents a suture-type electroceutical system that is directly sutured onto inflamed tissue sites to modulate inflammatory responses through wireless electrical stimulation. This electroceutical suture is based on a conductive fiber architecture integrated with an inductive coupling-based wireless power transfer system, enabling stable electrical stimulation without the need for external wiring. The device is directly sutured onto the target tissue, where it delivers localized and selective stimulation to reduce inflammatory responses and promote tissue recovery. This approach demonstrates the potential of a next-generation therapeutic platform capable of providing effective and long-term treatment. The various 1D soft bioelectronic sensors studied in this dissertation demonstrate high flexibility, outstanding electrical performance, and high biocompatibility, providing potential for practical applications in bioelectronics and medical fields. These systems are anticipated to contribute significantly to advancing healthcare technologies and improving patient outcomes. Description: Soft electronics, Fiber-based sensors, 1-dimensional soft bioelectronic sensors, Bioelectronic sutures, Biocompatible sensors Wed, 31 Dec 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60738 2025-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60737 Title: Morphology-Aware Motion Planning and Visual Navigation for Heterogeneous Mobile Robots Author(s): Seunghyun Lim Abstract: 본 학위논문은 이종 모바일 로봇을 위한 모션 플래닝 및 시각 기반 내비게이션을 연구한다. 특히 로봇의 형태, 센서 제약, 구동 방식에 따라 시각 정보가 어떻게 다르게 해석되어야 하는지에 초점을 둔다. 최근의 시각 기반 내비게이션 모델은 다양한 로봇에 재사용 가능한 목표 지향 정보를 제공할 수 있지만, 하나의 내비게이션 정책을 바퀴형 로봇, 다리형 로봇, 무지형 로봇에 그대로 전이하는 것은 여전히 어렵다. 각 로봇 형태는 서로 다른 병목을 만든다. 저가형 바퀴 로봇에서는 효율적인 주행 가능성 처리가 중요하고, 거북이 모사 다리형 로봇에서는 형태 의존적인 로컬 플래닝과 stuck recovery가 중요하며, 뱀형 무지 로봇에서는 머리 진동으로 인한 시각 입력 불안정성이 핵심 문제가 된다. 첫째, 본 논문은 저가형 RGB-D 바퀴형 모바일 로봇 플랫폼과 MORP 기반 주행 가능성 인식 내비게이션 파이프라인을 개발한다. 제안한 표현은 시각 및 깊이 정보를 차선 형태의 compact한 주행 가능성 단서로 압축하여, 제한된 센서와 연산 자원에서도 효율적인 로컬 플래닝을 가능하게 한다. 이 연구는 본 논문 전체에서 사용되는 시각 기반 주행 가능성 인식 모션 플래닝의 출발점이 된다. 둘째, 본 논문은 주행 가능성 인식 플래닝을 생체모사 다리형 로봇으로 확장한다. 거북이 모사 로봇을 설계하고, diagonal belly-dragging 보행을 기반으로 검증하였다. RGB-MORP-IL의 초기 적용은 MORP-style 플래닝이 다리형 로봇에도 전이될 수 있음을 보였지만, 동시에 형태 의존적인 명령 실행 특성 때문에 한계가 발생함을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 단안 카메라 기반 주행 가능성 표현인 mono-MORP를 제안하고, 시각 내비게이션을 위한 강화학습 기반 로컬 플래너인 mono-MORP-RL을 개발하였다. 시뮬레이션 동적 장애물 환경에서 mono-MORP-RL은 충돌률을 0.80에서 0.03으로 낮추고 성공률을 0.07에서 0.97로 향상시켰다. 실제 로봇 실험에서도 동적 및 out-of-distribution 장애물 조건에서 충돌률을 0.93에서 0.00으로 낮추고 성공률을 0.07에서 0.93으로 향상시켰다. 또한 MORP-style 부분 관측 환경에서 stuck recovery 문제를 해결하기 위해 A* 기반 privileged expert와 rmGAIL을 결합한 mono-MORP-IL을 제안하였다. 제어된 시뮬레이션 벤치마크에서 rmGAIL은 PPO baseline의 성공률을 0.882에서 0.911로 향상시키고 timeout rate를 0.105에서 0.067로 감소시켰다. 추가적인 시각 내비게이션 태스크 비교에서는 rmGAIL 기반 mono-MORP-IL 정책이 동일한 위상적 시각 내비게이션 파이프라인에 통합될 수 있음을 보였으며, 시뮬레이션 및 짧은 실제 로봇 실험의 동적/OOD 장애물 조건에서 성능을 향상시켰다. 특히 실제 로봇 실험에서 mono-MORP-IL은 충돌률 0.00, 도착률 0.97, 성공률 0.97을 달성하였다. 셋째, 본 논문은 뱀형 무지 로봇의 모션 플래닝 및 시각 내비게이션을 연구한다. 바퀴가 없는 뱀형 로봇의 머리 방향은 실제 이동 방향을 안정적으로 나타내지 못하므로, 로봇 몸체 형상에 PCA를 적용하여 안정적인 이동 방향을 추정하였다. 이 방향 추정은 고전적 경로 추종과 카메라 안정화에 모두 사용된다. 이후 본 논문은 무지형 뱀 로봇의 슬리더링 운동으로 인한 머리 진동이 시각 내비게이션의 핵심 장애물임을 분석하였다. 이를 해결하기 위해 CSPM 기반 3자유도 머리 안정화 장치를 제안하였다. 직진 슬리더링 조건에서 제안한 안정화 장치는 roll, pitch, yaw 표준편차를 각각 95.6%, 88.0%, 70.7% 감소시켰다. 위상적 시각 내비게이션 시뮬레이션에서는 CSPM이 없을 때 20회 모두 실패하였지만, CSPM 기반 카메라 안정화를 적용했을 때 20회 모두 성공하였다. 이는 바퀴 없는 뱀 로봇에 시각 내비게이션을 적용하기 위해서는 안정적인 시각 입력이 필수적임을 보여준다. 하드웨어 구현 결과에서도 CSPM은 실제 뱀 로봇의 직선 이동 중 대역통과 필터링된 영상 회전 RMS를 감소시켰으며, 뱀 로봇 프로토타입에서 시각 내비게이션 수행이 가능함을 보였다. 종합하면, 본 학위논문은 형태 및 운용 조건에 의해 유발되는 병목을 적응 모듈을 통해 내비게이션에 활용 가능한 인터페이스로 변환하는 morphology-aware navigation 관점을 제시하며, 이를 compact traversability representation, 실행 가능한 local planning 및 recovery, 그리고 stabilized visual observation의 형태로 구체화하였다.|This thesis investigates motion planning and visual navigation for heterogeneous mobile robots, with a focus on how visual information should be interpreted according to robot morphology, sensing constraints, and locomotion characteristics. Although recent visual navigation models provide reusable goal-directed guidance, directly transferring a single navigation policy across wheeled, legged, and limbless robots remains difficult. Each robot morphology introduces a different bottleneck: low-cost wheeled robots require efficient traversability processing, tortoise-inspired legged robots require morphology-aware local planning and recovery, and snake-like limbless robots require stable visual perception under head oscillation. First, this thesis develops a low-cost RGB-D wheeled mobile robot platform and a MORP-based traversability-aware navigation pipeline. The proposed representation compresses visual and depth information into compact lane-wise traversability cues, allowing efficient local planning under limited sensing and computation. This study establishes the initial form of visual traversability-aware motion planning used throughout the thesis. Second, the thesis extends traversability-aware planning to a bio-inspired legged robot. A tortoise- inspired robot is designed and evaluated using diagonal belly-dragging locomotion. The initial application of RGB-MORP-IL shows that MORP-style planning can be transferred to a legged robot, but also reveals limitations caused by morphology-dependent command execution. To address these limitations, mono-MORP is introduced as a monocular traversability representation, and mono-MORP-RL is developed as a reinforcement-learning-based local planner for visual navigation. In simulation, mono-MORP-RL reduces the collision rate in dynamic environments from 0.80 to 0.03 and improves the success rate from 0.07 to 0.97. In real-world experiments with dynamic and out-of-distribution obstacles, it reduces the collision rate from 0.93 to 0.00 and improves the success rate from 0.07 to 0.93. Furthermore, mono-MORP-IL with an A*-guided expert and rmGAIL is introduced to address stuck recovery under MORP-style partial observability. The rmGAIL policy improves the PPO baseline success rate from 0.882 to 0.911 and reduces the timeout rate from 0.105 to 0.067 in controlled simulation benchmarks. Visual navigation task comparison shows that the rmGAIL- based mono-MORP-IL policy can be integrated into the topological visual navigation pipeline and improves dynamic and OOD obstacle performance in the tested real-world setup. Third, this thesis studies motion planning and visual navigation for a snake-like limbless robot. Since the head orientation of a wheel-less snake robot does not reliably represent its locomotion direction, PCA-based body-shape estimation is used to estimate a stable direction of motion. This direction is used for classical path following and for camera stabilization. The thesis then identifies locomotion-induced head oscillation as a major obstacle to visual navigation. To address this problem, a CSPM-based 3-DoF head stabilizer is introduced. The stabilizer reduces the standard deviations of roll, pitch, and yaw by 95.6%, 88.0%, and 70.7%, respectively, during straight-line slithering. In topological visual navigation simulation, the robot fails in all 20 trials without CSPM but succeeds in all 20 trials with CSPM-based camera stabilization, showing that stable visual input is a prerequisite for applying visual navigation to a wheel-less snake robot. A preliminary hardware implementation further shows that CSPM reduces band-pass image-rotation RMS during physical straight locomotion and enables short-course visual navigation on a snake robot prototype. Overall, this thesis demonstrates that morphology-aware navigation for heterogeneous mobile robots can be organized as a bottleneck-adaptation structure, in which platform-specific sensing, locomotion, and deployment bottlenecks are converted into navigation-ready interfaces through compact traversability representation, executable local planning and recovery, and stabilized visual observation. Description: Heterogeneous Mobile Robots, Bio-inspired Robots, Morphology-aware Navigation, Visual Navigation, Traversability-aware Motion Planning Wed, 31 Dec 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60737 2025-12-31T15:00:00Z