GIST, 경사진 실내외 환경에서도 정확한 로봇 방향 인식 가능한 'SLOPe' 기술 개발
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San Francisco 월드 구조 모델에 대한 대표적인 도시 장면(위)과 저자가 수집한 데이터셋에서의 이미지 샘플(아래). 저자는 San Francisco의 경사진 지형으로부터 영감을 받아 동일한 경사각을 공유하는 여러 기울어진 Sloping 방향 (cyan)과 세 개의 상호 직교하는 방향 (red, green, blue)을 갖는 San Francisco 월드를 디자인했다/사진=GIST
광주과학기술원(GIST) 기계로봇공학과 김표진 교수 연구팀이 미국 매사추세츠대학교(UMass Amherst), 울산과학기술원(UNIST), 홍콩과학기술대 광저우캠퍼스(HKUST(GZ))와 공동으로 실내외 경사진 환경에서도 정밀한 방향 인식이 가능한 새로운 시각 기반 나침반 기술 '슬로프(SLOPe, Single Line and Plane-based Absolute Orientation Perception)'를 개발했다고 26일 밝혔다.
슬로프는 단 하나의 선분과 평면 정보만으로도 로봇의 3자유도(3-DoF) 회전을 추정할 수 있는 경량 알고리즘이다. 복잡한 구조나 기울어진 지형에서도 안정적으로 방향을 인식할 수 있는 것이 특징이다. 특히 계단, 경사로 등 다양한 회전 동작이 요구되는 환경에서 기존 기술보다 월등한 성능을 보여준다.
기존 시각 기반 로봇 길찾기 기술(Visual Odometry, SLAM)은 대체로 평평한 실내 공간에서 잘 작동했으나 도심의 언덕이나 계단처럼 경사진 공간에서는 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 슬로프는 이러한 한계를 극복해 로봇이 스스로 방향을 판단하고 안정적으로 경사진 공간을 이동할 수 있도록 지원한다는 점에서 주목받고 있다. (왼쪽부터) 기계로봇공학과 김표진 교수, 함중일 학생/사진=GIST이번 기술의 핵심은 새로운 구조 모델인 '샌프란시스코 월드(San Francisco World, SFW)'다. 이는 언덕이 많은 샌프란시스코 지형에서 착안해 설계된 모델로, 하나의 수직 방향과 두 개의 수평 방향, 그리고 동일한 경사각을 가진 네 개의 주요 경사 방향을 포함해 복잡한 도시 지형을 보다 정밀하게 표현할 수 있다.
김 교수 연구팀은 GIST 캠퍼스에서 직접 촬영한 SFW 기반 RGB-D 영상 데이터세트와 텍사스 A&M대학교(TAMU)의 공개 데이터세트를 활용해 실험을 진행한 결과, 기존 최신 기술 대비 회전 추정의 정확도와 정밀도가 모두 뛰어나다는 사실을 입증했다. RGB-D 영상은 색상 정보(RGB)와 함께 거리 정보(Depth)를 함께 제공하는 형태로, 로봇 비전, 증강현실(AR), 3D 공간 인식 등에 활용되는 핵심 기술이다.
김 교수는 "SFW는 단순한 구조 모델을 넘어, 복잡한 지형에서도 정밀하고 효율적인 로봇 비전 시스템을 구현할 수 있는 기반 기술"이라며 "이번 연구를 통해 로봇이 계단이나 언덕도 자유롭게 이동할 수 있는 기술적 기반이 마련됐으며, 향후 자율주행 로봇이나 3D 비전 기반 SLAM 기술 개발로 이어질 것"이라고 설명했다.
연구팀은 앞으로도 층간 이동이 가능한 실외 환경에서의 자율주행 로봇 내비게이션 시스템 개발로 연구를 확장해 나갈 계획이다.
