초록 ▼

1. 단계최종목표
본 과제의 목표는 환경인지 및 학습 기술 개발로서 이러한 기술은 인간의 총체적인 지적능력을 지능로봇에 구현하기 위해 반드시 필요하다. 본 단계에서의 최종 목표는 Silver Mate가 다수 물체들로 복잡하게 구성되어 있는 가정환경에서 심부름, 정리정돈과 같은 고 기능 생활지원 서비스를 제공하기 위하여 물체/환경을 실시간으로 인지하고, 인간과 유사한 성능의 감지기반 조작기능을 구현할 수 있는 강인한 실시간 3차원 물체/환경 모델링 및 인식, 그리고 모델링/인식과 조작의 통합을 위한 추론 핵심 기술 개발이다.

1. 단계최종목표
본 과제의 목표는 환경인지 및 학습 기술 개발로서 이러한 기술은 인간의 총체적인 지적능력을 지능로봇에 구현하기 위해 반드시 필요하다. 본 단계에서의 최종 목표는 Silver Mate가 다수 물체들로 복잡하게 구성되어 있는 가정환경에서 심부름, 정리정돈과 같은 고 기능 생활지원 서비스를 제공하기 위하여 물체/환경을 실시간으로 인지하고, 인간과 유사한 성능의 감지기반 조작기능을 구현할 수 있는 강인한 실시간 3차원 물체/환경 모델링 및 인식, 그리고 모델링/인식과 조작의 통합을 위한 추론 핵심 기술 개발이다.
2. 개발내용 및 결과
본 단계에서의 연구 개발한 내용은 삼차원 환경 인지 기반 환경 모델링 및 작업계획 기술, 로봇 주행을 위한 강인 스테레오 비전 센서 및 인식 기술, 정적/동적 지각정보의 Context/Semantics 모델링 및 학습 기술, 로봇기능의 자가 치유, 적응 및 성장 기술로 나누어진다. 상세 연구 개발 결과 내용은 독창적인 Sensor fusion 및 Filtering 기법 (CM Filter)을 세계 최초 개발 및 원천 특허 출원, 다중 특징과 연속영상의 융합에 기반한 고유 인식 기술 개발, 독창적 신호분리 코딩 기법을 세계 최초의 제시/확립/개발 및 원천특허 출원, 센서플래닝과 확률적 동작 계획이 결합된 점진적 동작 계획 기법 개발, 서비스 로봇을 위한 3차원 환경 정보를 표현하는 SRIS를 세계최초로 제시, 강인한 스테레오 비전 센서 및 인식 기술 개발, 모델링 및 학습기술을 위한 ST(Spatio-Temporal) context generator/semantic Map Builder/ontology Database Management System/SPRUS (Spatial Relation Understanding System) 개발, 컴포넌트/커넥터를 이용한 아키텍처 설계 기술 및 아키텍처 재구성 기술, 컴포넌트 간의 mismatch를 측정하고 커넥터 생성하는 기술개발 및 자가 증식 지원을 위한 소프트웨어 컴포넌트 저장소 아키텍처 설계 등이다.
3. 기대효과(기술적 및 경제적 효과)
- 본 과제의 성공적인 수행을 통하여 얻을 수 있는 기대효과는 차세대 서비스 로봇을 위한 직접적인 기술적 파급 효과 이외에 3차원 물체/환경 인식/모델링 관련 원천특허와 표준화를 선도함으로서 지능형 로봇산업에 관한 세계적 경쟁력 확보의 기여이다.
4. 적용분야
본 단계에서 개발된 3차원 물체/환경 인식 및 모델링 모듈은 지능형 교통시스템, 지능형 빌딩, 보안 등 관련 산업에 적용 가능할 뿐 아니라 및 개발된 Middleware나 SoC 구현 결과들은 반도체 시스템 LSI에 사업아이템으로 제공가능하다.