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[IT뉴스]“값비싼 라이다 센서→90% 절감” 투명 장애물도 척척…‘자율주행로봇’ 달린다

온카뱅크관리자

2025-05-26 08:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- DGIST 박경준 교수 연구팀, 센서 하드웨어 비용 1/10 낮춰</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7cwGYayjYU">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="09b66f09b5312bbcab7cb128eaf94884e62fae9c9872e1dae78dd407539a0165" dmcf-pid="zkrHGNWAGp" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박경준 (왼쪽 윗줄 반시계방향) DGIST 교수, 채지영·이상훈 석박사 통합과정생, 서현교 석사과정생.[DGIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/26/ned/20250526085527085oedp.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="UwoIOMmeX7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/26/ned/20250526085527085oedp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박경준 (왼쪽 윗줄 반시계방향) DGIST 교수, 채지영·이상훈 석박사 통합과정생, 서현교 석사과정생.[DGIST 제공]
           </figcaption>
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          <p contents-hash="6d230e63ebb70de6b822787fcbd1a3b9754b94d2dbaa64b6c5c3cd6a86fa214d" dmcf-pid="qG59KTBWZ0" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 박경준 교수 연구팀이 저렴한 센서만으로도 유리벽 같은 투명한 장애물을 감지할 수 있는 자율주행 소프트웨어 기술을 개발했다. 별도 장비 추가없이 기존 로봇에 바로 적용 가능하면서도, 기존 고가 장비 못지않은 인식 성능을 확보해 고성능 센서의 대안을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="7424fe03f4a27d63fb517d6e7be6c384f950bab4b995eae9aae670272b43b02f" dmcf-pid="BH129ybYZ3" dmcf-ptype="general">자율주행 로봇은 주변 환경을 인식하고 길을 찾기 위해 일반적으로 ‘라이다 센서’를 사용한다. 이는 빛을 쏘아 반사 시간을 측정해 거리와 구조를 파악하는 방식으로, 일종의 ‘레이저 눈’ 역할을 한다. 하지만 저가 라이다는 유리처럼 투명한 물체를 인식하지 못해 빈 공간으로 오인하고, 이는 충돌 사고로 이어질 수 있다. 이 문제를 해결하려면 고해상도 라이다나 초음파 센서, 카메라를 추가하는 수밖에 없었다. 다만 이 방식은 비용이 수십만~수백만 원까지 증가하고, 시스템도 복잡해지는 단점이 있었다.</p>
          <p contents-hash="9d406bd1dafa66a4584938b7a92c09e3341f98130367772333e6dd8ffb34061c" dmcf-pid="bXtV2WKGZF" dmcf-ptype="general">박경준 교수팀은 이런 하드웨어 의존을 과감히 버리고, 센서는 그대로 두고 소프트웨어만 바꿔 문제를 해결하는 알고리즘 ‘PINMAP(Probabilistic Incremental Navigation-based Mapping)’을 개발했다. PINMAP은 저가 라이다가 간헐적으로만 감지하는 희소한 포인트 데이터를 삭제하지 않고 누적, 시간이 지남에 따라 유리벽의 존재 가능성을 확률적으로 계산하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="76f54e4afee20c9fdb4a5d73c935e2f3e332282ac41929776d1505675e4ed882" dmcf-pid="KZFfVY9Htt" dmcf-ptype="general">이 알고리즘은 ROS 2 생태계에서 널리 쓰이는 오픈소스 도구인 Cartographer(지도 작성), Nav2(경로 설정)를 기반으로 개발됐으며, 기존 시스템 구조를 그대로 유지한 채 손쉽게 적용할 수 있다는 강점도 갖췄다. 결국 센서는 그대로 두고, 데이터를 다루는 방식을 바꿔 소프트웨어만으로 저가 라이다의 인식 성능을 끌어올린 것이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eee7d1cfc08d064b623c268512b248f5aa507e55065cc171217747c3855badca" dmcf-pid="9534fG2XZ1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="연구팀이 개발한 PINMAP을 적용한 로봇이 투명 유리 장애물을 인식하는 실험 모습.[DGIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/26/ned/20250526085527600pafx.png" data-org-width="864" dmcf-mid="ulBeR3xptu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/26/ned/20250526085527600pafx.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            연구팀이 개발한 PINMAP을 적용한 로봇이 투명 유리 장애물을 인식하는 실험 모습.[DGIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b26cc724dd09e066e8885fcfd59b04c00392927d8f864b827f3e46b0e6b4c257" dmcf-pid="21084HVZX5" dmcf-ptype="general">실제 DGIST 건물 내에서 진행한 실험에서는, PINMAP이 유리벽을 96.77% 정확도로 탐지해냈다. 동일한 저가 라이다를 사용한 기존 방식은 탐지율이 거의 0%에 그친 것과 비교해, 단순한 소프트웨어 차이만으로도 압도적인 성능 향상을 보였다.</p>
          <p contents-hash="47399a343efb688327d8e4b0cf91b7ba20e28bbd45bdea6dd7e5733ee8e70d3a" dmcf-pid="Vtp68Xf51Z" dmcf-ptype="general">박경준 교수는 “PINMAP은 하드웨어 성능이 곧 시스템 성능이라는 기존 인식을 뒤집고, 소프트웨어가 센서의 가능성을 끌어올릴 수 있다는 새로운 기준을 제시했다”며 “고성능 장비에 의존하지 않고도, 안정적인 자율주행이 가능하다는 것을 입증한 연구”라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="ebb7e514c9a2581af16fd7c7892e5912b8d7dfac750be7a1bc5138fc6d6e2ff7" dmcf-pid="fFUP6Z41YX" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 알고리즘은 고가 라이다와 유사한 인식 성능을 확보하면서도, 비용은 10분의 1 이하로 줄일 수 있어 경제성 면에서도 큰 장점이 있다. 특히 병원, 공항, 쇼핑몰, 물류창고 등 유리나 투명 아크릴 벽이 많은 실내 공간에서 자율주행 로봇의 충돌 사고를 줄이고, 서비스 로봇의 대규모 보급에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="f7d5e7e7f667e21dc8abb05980606b6bce699bc49179bc7039423659ce383056" dmcf-pid="43uQP58t1H" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement’에 2025년 5월 7일자로 온라인 게재됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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