초록 ▼

※ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
본 연구는 실내·외 도시생활환경에서 불확실한 지도 기반 기-구축된 내비게이션 지도 등의 정보를 활용하면서 최종 목적지까지 로봇 이동을 가이드할 수 있는 AI 원천기술 개발을 목표로 함

◎ 전체 내용
● 본 연구에서는 1) 로봇 이동환경에 존재하는 Semantic 구성 요소를 기반으로 개별 위치단서를 인식하는 기술, 2) 인식된 위치단서를 융합하여 로봇의 위치를 추정하고 현재 이동상황을 판단하는 기술, 3) 로봇의 인식 실패 등으로 인해 길을 잃었을 경우 이를 극복

※ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
본 연구는 실내·외 도시생활환경에서 불확실한 지도 기반 기-구축된 내비게이션 지도 등의 정보를 활용하면서 최종 목적지까지 로봇 이동을 가이드할 수 있는 AI 원천기술 개발을 목표로 함

◎ 전체 내용
● 본 연구에서는 1) 로봇 이동환경에 존재하는 Semantic 구성 요소를 기반으로 개별 위치단서를 인식하는 기술, 2) 인식된 위치단서를 융합하여 로봇의 위치를 추정하고 현재 이동상황을 판단하는 기술, 3) 로봇의 인식 실패 등으로 인해 길을 잃었을 경우 이를 극복하는 능동적 탐사 기술, 4) 길 안내를 위한 지도 서비스 기술, 5) 지도 정보 및 위치 정보를 바탕으로 사용자 혹은 로봇에게 길을 안내하는 가이던스 기술을 개발하고 실환경 테스트베드를 활용하여 상기 기술을 검증하였으며 이를 통해 다음의 결과물들을 산출함

● 최종 결과물
- (SW) 실내·외 환경 Topological Localization 알고리즘
- (SW) POI 연계 능동적 길 탐사 모듈
- (HW) 로봇 지도 서비스용 환경정보 스캔 장치
- (시스템) 로봇 이동 Guidance 생성/실행 시스템

※ 연구개발성과
● 정성적 연구개발 성과
□ 로봇 이동 가이던스 기술
o 시맨틱 위치단서 인식 기술 (POI 간판/상호명 인식, 길거리 영상매칭, 교차로 인식, 길 방향 인식, 길의 좌우 인식)
o 시맨틱 위치단서를 융합한 topological 위치판단 및 이동 가이던스 기술
o 길 잃음 상황의 POI 복귀 및 우회경로 생성 기술
o 포털지도에 기반한 topological 지도 구축 및 서비스 기술

□ 로봇 이동 가이던스 기술의 실환경 적용을 통한 기술 성능 검증
o 실환경 테스트베드: COEX 실내외 환경, 부천 테크노파크 실내외 환경, ETRI
o 실환경 적용 시험 및 데이터 수집
- COEX: 2021년 10월, 2022년 4월, 6월, 8월, 11월
- 부천 TP: 2022년 8월 이후 수시 수행
- ETRI: 2019년 10월 이후 1~2개월마다 수행
o 적용 시험 결과 분석을 통해 알고리즘 개선 및 성능 향상 진행
o 주요 6개 성능평가 항목에 대한 목표성능 달성 공인인증 완료

□ SW, 데이터셋 공개 및 확산을 통한 연구/산업 생태계 구축 기여
o 연구개발 결과 공개를 위한 리파지토리 (https://github.com/deepguider) 운영
o 보행로 환경에서 수집된 데이터셋 공개
- 1~2개월 간격으로 1년간 수집한 데이터셋 공개
- 계절의 변화에 따른 환경 인식 및 위치추정용으로 활용 가능

o 공개된 주요 SW 목록

o 공개된 주요 데이터셋 목록

□ 입상 및 포상
o Best Poster Presentation Award (The 27th International Workshop on Frontiers of Computer Vision, 2021)

● 정량적 연구개발 성과

□ 주요 연구개발 결과물

□ 정량적 연구개발 성과표

※ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
ㅇ 수요처 및 적용 시스템
ㅇ 활용방안
- 개발된 로봇 이동 가이던스 기술은 전국 어디서나 활용 가능한, 기 구축된 공공 내비게이션 지도를 기반으로 하므로 배달, 순찰, 안내 로봇 등 도시 규모의 로봇 내비게이션 서비스에 적용 가능
- 로봇 이동 가이던스 뿐만 아니라 다양한 환경에서 방문 고객의 길 안내, 시각 장애인의 보행 보조, 보다 정확한 차량 내비게이션 등의 서비스 확대 적용 가능
- 개발된 요소 기술들(상호/간판 인식 기술, 교차로 인식 기술, 길 방향 인식 기술, 길거리 영상 매칭 기술, 길의 좌우 방향 인식 기술 등)은 독립적으로 활용 가능한 단위 기술들로서 다양한 인공지능 시스템 연구 및 개발에 활용 가능
- 연구 과정에서 확보된 도심 환경 데이터셋 및 관련 SW의 공개를 통해 학계 및 산업계의 기술 확보, 응용 제품 개발에 활용
ㅇ 기대 효과
- 본 연구는 정밀 지도에 의존하는 기존의 로봇 내비게이션 기술과 달리 인간과 유사한 방식의 위치판단 및 길찾기에 대한 선도적 연구로서, 본 연구 결과를 기반으로 보다 지능화된 고수준의 로봇 이동지능에 대한 연구 및 관련 기술 발전에 기여
- 데이터셋, SW 등 과제 결과물 공개를 통해 로봇 이동 관련 연구의 효율성을 높이고 고수준의 이동 정보 인식 관련 기술 발전에 기여
- 전국 어디서나 활용 가능한, 기-구축된 공공 내비게이션 지도 정보 등을 활용한 위치 기반 길안내 서비스 제공으로 기술의 사회 기여도 향상 및 사용자의 편의성 도모
ㅇ SW 및 연구결과물 공개
- 과제 수행을 통해 개발된 모든 연구개발 결과물은 Github를 통해 공개하여 누구나 활용 가능하도록 함 (https://github.com/deepguider)
- 공개SW는 비영리적 목적에 활용하는 경우 GPL 라이선스 적용

(출처 : 요약문 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 6
• 목차 ... 10
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 11
• 1) 연구개발 목표 ... 11
• 2) 연구개발 개념 ... 11
• 3) 기술 구성 ... 12
• 4) 연구개발 방법 ... 13
• 5) 연구개발 목표 및 내용 ... 14
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 18
• 1) 위치단서 인식 기술 ... 18
• 2) 위치추정 및 상황판단 기술 ... 55
• 3) 능동적 탐사 기술 ... 79
• 4) 최적 지도 서비스 기술 ... 92
• 5) 가이던스 생성/제공 및 시스템 운영 기술 ... 114
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 143
• 1) 연구수행 결과 ... 143
• 2) 목표 달성 수준 ... 154
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 분석 ... 156
• 1) 목표 미달 또는 미흡한 연구결과에 대한 원인(사유) 자체분석 내용 ... 156
• 2) 미달 또는 미흡한 결과물에 대한 보완 활동 ... 156
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 156
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 157
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 158
• 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동 계획) ... 159
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 160
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 160
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 161
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 162
• 끝페이지 ... 166