Spatial AI and SLAM
- Multi-session and multi-robot SLAM
- Topometric and semantic mapping
- Communication-efficient map representation
- Robust localization in degraded environments
Join SPARO Lab
SPARO Lab at Inha University focuses on building spatial intelligence for real-world robotics. Our goal is to enable robots to understand, navigate, and collaborate in complex and dynamic environments beyond controlled laboratory settings.
We are particularly interested in robust and scalable robot autonomy, where perception, mapping, and decision-making are tightly integrated under real-world constraints such as noise, uncertainty, and limited communication.
Our research spans from fundamental algorithms to real-world deployment, with a strong emphasis on field validation and system-level integration.
Research Areas
Robust Robot Perception
- Multi-modal sensing including LiDAR, Radar, RGB, and Thermal
- All-weather perception
- Uncertainty-aware perception
- Underwater and maritime vision
Multi-Robot Systems
- Collaborative mapping and localization
- Distributed spatial intelligence
- Communication-aware coordination
- Heterogeneous robot collaboration
Physical AI and Robot Learning
- Learning-based navigation
- Sim-to-real transfer
- Traversability estimation
- Perception-action coupling
Field Robotics
- Maritime robotics
- Autonomous delivery robots
- Service robots in real environments
- Large-scale deployment scenarios
Research Environment
SPARO Lab provides a strong experimental and collaborative environment, including an indoor home-like testbed with motion capture system, simulation environments such as Isaac Sim and MuJoCo, and various robotic platforms including mobile robots, legged robots, and service robots.
Students are encouraged to work on both theoretical research and real-world systems.
What We Expect
- Strong interest in robotics and AI
- Motivation to solve challenging real-world problems
- Willingness to work on both theory and systems
- Experience with, or willingness to learn, Python or C++
- Experience with, or willingness to learn, ROS or ROS2
- Basic background in machine learning, deep learning, or robotics
What You Will Gain
- Hands-on experience with real robotic systems
- Opportunities to publish in top-tier venues such as ICRA, IROS, and RA-L
- Experience with large-scale research projects
- Collaboration opportunities with industry and international research groups
Open Positions
- M.S. students
- Ph.D. students
- Integrated M.S./Ph.D. students
- Undergraduate interns
How to Apply
Please apply using the Google Form below.
If you have questions, please contact the lab by email.
Email: [lab-email-placeholder]
학생 모집 안내
연구실 소개
SPARO Lab은 인하대학교 로봇 연구실로, 실세계 환경에서 동작하는 공간지능 Spatial Intelligence을 연구합니다.
단순한 실험실 환경이 아니라, 다양한 센서 노이즈와 환경 변화, 제한된 통신 조건이 존재하는 상황에서도 로봇이 스스로 인지하고, 이동하고, 협력할 수 있는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다.
본 연구실은 알고리즘 수준의 연구뿐만 아니라 실제 로봇 시스템 구현과 현장 검증까지 포함하는 시스템 중심 연구를 지향합니다.
주요 연구 분야
공간지능 및 SLAM
- 멀티 세션 및 멀티 로봇 SLAM
- 토포메트릭 및 시맨틱 맵
- 통신 효율 기반 맵 표현
- 열악 환경에서의 강건한 위치추정
강건한 로봇 인지
- 멀티모달 센싱 LiDAR Radar RGB Thermal
- 악천후 및 저가시 환경 인지
- 불확실성 기반 인지
- 수중 및 해양 환경 비전
멀티 로봇 시스템
- 협업 맵핑 및 위치추정
- 분산형 공간지능
- 통신 제약 기반 협력
- 이기종 로봇 협업
Physical AI 및 로봇 학습
- 학습 기반 네비게이션
- Sim-to-Real 전이
- 주행 가능성 추정
- 인지 행동 통합 학습
필드 로보틱스
- 해양 로봇
- 자율 배송 로봇
- 서비스 로봇
- 대규모 실환경 로봇 시스템
연구 환경
SPARO Lab은 모션캡처 기반 실내 테스트베드, Isaac Sim 및 MuJoCo 등의 시뮬레이션 환경, 그리고 다양한 로봇 플랫폼을 바탕으로 연구를 수행합니다.
학생들은 이론과 실제 시스템을 함께 다루는 연구를 수행하게 됩니다.
지원 자격
- 로봇 및 인공지능에 관심 있는 학생
- 실제 문제 해결에 흥미가 있는 학생
- 이론과 시스템을 함께 다루고 싶은 학생
- Python 또는 C++ 활용 가능자 또는 학습 의지가 있는 학생
- ROS 또는 ROS2 경험자 또는 학습 의지가 있는 학생
- 머신러닝 딥러닝 로봇공학 기초 보유자 우대
학생이 얻게 될 경험
- 실제 로봇 시스템 개발 경험
- ICRA IROS RA-L 등 국제 학술대회 및 저널 논문 연구 경험
- 대형 연구 프로젝트 참여 경험
- 산업체 및 해외 연구기관과의 협업 기회
모집 대상
- 석사과정
- 박사과정
- 석박통합과정
- 학부 인턴
지원 방법
아래 구글 폼을 통해 지원해 주세요.
문의 사항은 이메일로 연락 바랍니다.
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