초록 ▼

□ 연구개요
• 조명, 날씨, 동적 객체 등 다양한 환경 변화에 대처하기 위해 현재 센서 정보의 의미론적 분할 (Semantic Segmentation) 기술을 이용하여 강인한 Visual Localization 기술을 개발함
• 다양한 지능 로봇 플랫폼에서 사용하기 위해 클라우드 서비스와 연동하여 위치 추정 결과를 제공함

□ 연구 목표대비 연구결과
• Visual Localization의 벤치마크 데이터셋 및 실환경 데이터셋 구축
- 실환경 모바일 로봇을 이용한 추가 데이터셋 구축
- Sem

□ 연구개요
• 조명, 날씨, 동적 객체 등 다양한 환경 변화에 대처하기 위해 현재 센서 정보의 의미론적 분할 (Semantic Segmentation) 기술을 이용하여 강인한 Visual Localization 기술을 개발함
• 다양한 지능 로봇 플랫폼에서 사용하기 위해 클라우드 서비스와 연동하여 위치 추정 결과를 제공함

□ 연구 목표대비 연구결과
• Visual Localization의 벤치마크 데이터셋 및 실환경 데이터셋 구축
- 실환경 모바일 로봇을 이용한 추가 데이터셋 구축
- Semantic Segmentation을 위한 Ground Truth 생성
• 딥러닝 기반 Visual Localization 학습 모델 설계
• 시멘틱 정보 기반 위치인식을 위한 segmentation 학습 모델 설계
• 딥러닝 기반 Visual Localization을 위한 3D Feature Map 생성 기술 개발
• RGBD Semantic Segmentation을 활용한 Semantic 3D Map 생성 기술 개발
• Visual Localization과 클라우드 연동을 통한 기술 고도화 완료

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
• 가까운 미래에 본격적인 시장이 열릴 것으로 기대되는 스마트 모빌리티 Autonomous Mobile Robots (AMR) 및 UAV(무인비행체) 등의 자율 주행 원천 기술로 활용 가능함
• 가이드, 청소 등을 주행하는 자율 주행 로봇을 넘어 스마트폰 AR 내비게이션, 물류 창고 로봇, 재난 로봇, 협동 로봇 등에서 활용 가능함
• 특히, Semantic Segmentation 결과를 활용하여 낮과 밤, 계절 변화에 강인한 위치인식 기술을 개발하고 이를 사계절 운용 가능한 실내외 모바일로봇에 적극 활용할 예정임

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
• 3) 목표 달성 수준 ... 10
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 10
• 1) 연구의 중요성 ... 10
• 2) 연구개발성과 활용 ... 10
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 11
• 1) 연구개발과제의 활용방안 ... 11
• 2) 연구개발과제의 기대효과 ... 11
• 3) 기업화 추진 방향 ... 11
• 6. 자체점검표 ... 11
• 7. 참고문헌 ... 12
• 끝페이지 ... 14