관리번호

2022-서비스로봇-일반-25

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제유형

■ 원천기술   □ 혁신제품

로봇/자동화기계

융합유형

□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  ■ 해당없음

해당여부

□ IP연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형  □ 복수형    □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동    □ BM형  □ 원스톱형  □ 챌린지형  □ 통합형  □ 실증형

R&D

샌드박스유형

■ R&D 샌드박스(일반)  □ R&D 샌드박스(지정)

과제명

대규모 실내업무공간에서 동작하는 다중 이동로봇을 위한 협력적 지도작성, 환경인식 및 자율주행 기술개발

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

(TRL :  [시작] 3단계 〜 [종료] 5단계)

8

4

7

9

5

0

9

0

0

0

1. 개념 및 정의

ㅇ 대규모 실내업무공간에서 협력적으로 지도작성 및 인식을 하며 자율적으로 주행하는 다중 이동로봇을 제어 및 운용할 수 있는 자율주행 기술 개발

- 다중로봇이 취득한 환경정보를 활용한 개별지역지도 작성 기술

- 다중로봇이 취득한 환경정보를 활용한 대규모 공간 전역지도 작성 기술

- 대규모 전역지도 상 각 로봇의 현재 개별전역위치 파악 기술

- 개별로봇의 강인한 위치파악을 위한 환경변화 검지 및 지도 업데이트 기반 지도 정확성 유지 기술

- 대규모 전역지도 작성을 위한 복수의 독립적인 지역지도의 이미지 매칭

- 대규모 공간에서도 빠른 공간인식 기술

- 다중로봇 간 교착 및 충돌 방지를 위한 전체주행경로계획 기술

- 로봇의 실환경 동작특성을 반영한 작업할당 및 운용 기술

2. 연구목표 및 내용

□ 최종 목표

ㅇ 상업 및 업무시설 등 대규모 실내업무공간에서 다중 이동로봇이 협력적으로 지도를 작성하고 업데이트하며 대용량 공간인식을 통해 빠르게 공간을 인식하고 다중로봇에 전체경로계획과 작업을 할당함으로써 효율적으로 다중로봇의 운용이 가능한 자율주행 기술개발

- 다중로봇의 협력에 의한 지도작성 및 업데이트 기술개발

- 다중로봇의 협력을 위한 공간인식 기술개발

- 다중로봇의 제어 및 운용 기술개발

ㅇ 정량적 목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고 수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	SLAM 및 위치 인식 오차	m	0.1	-	0.11 (중국, Hong Kong University of Science and Technology)
2	Visual Place Recognition (VPR) 성공율	%	70	-	67.1 (중국, Institute of Artificial Intelligence and Robotics)
3	실제 로봇의 움직임을 모사한 시뮬레이션 환경에서의 다중로봇의 경로생성 성공률 (다중로봇 30대 기준)	%	70	-	70 (미국, Carnegie Mellon University
4	실환경주행시험 로봇대수 (시험환경 20m X 20m, 교행불가능 구간포함)	대	4	-	4 (프랑스, ONERA)

□  개발 내용

ㅇ 다중로봇의 협력에 의한 지도작성 및 업데이트 기술개발

- 다중로봇으로 취득한 환경정보를 활용하여 동적 장애물에 의한 가려짐(occlusion)에 강인한 학습기반의 대규모 업무공간의 3차원 전역지도작성기술

- 파노라마 영상 생성 및 전역공간의 학습에 기반하여 루프 폐쇄 (loop-closing)와 환경변화에 강인한 다중로봇의 위치 추정

- 실시간 지도의 정확성 유지를 위하여 점진적 학습 (incremental learning) 기법 등에 기반한 환경변화검지 및 고속 지도 업데이트

ㅇ 다중로봇의 협력을 위한 공간인식 기술개발

- 다중로봇이 개별적으로 작성한 복수의 독립적인 지역지도로부터 대규모 업무 시설의 전역지도 작성을 위한 이미지기반 매칭 기술

- 대규모 공간에서 로봇 기동 시 빠른 위치 인식을 위한 대용량 공간검색/공간인식 기술

- 다중로봇의 안전한 주행을 위한 강인한 주행가능영역 인식기술

ㅇ 다중로봇의 제어 및 운용 기술개발

- 상업 및 업무시설 등 대규모 실내공간에서의 로봇간 충돌 및 교착을 방지하고 이동효율을 극대화할 수 있는 다중로봇의 전역경로계획

- 로봇의 실환경 동작특성을 반영하고 전체 시스템의 효율을 극대화할 수 있는 다중로봇의 작업할당 및 운용기술

□ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	다중로봇을 활용한 지도작성 및 위치인식	5	다중로봇을 활용한 대규모 전역지도작성 및 전역위치인식 기술	전문가 입회하 실내환경시험주행구간
2	다중로봇의 제어 및 운용	5	다중로봇의 전체경로계획 및 작업할당 기술	전문가 입회하 실내환경시험주행구간

3. 국내외 기술 동향

ㅇ 다중 로봇 협업 SLAM

- KAIST 연구팀은 실내외 다양한 환경에서 영상 관성 센서를 사용하여 이동로봇의 자율주행을 위한 위치인식 및 지도작성 기술을 개발함

- KAIST 연구팀은 비용이 적은 초광대역 센서를 이용한 다중로봇 상대 측위 기술을 개발함

- 취리히 대학 연구팀은 영상 센서 데이터와 딥러닝을 이용하여 군집 드론 간 상대 위치추정 및 다중 지도 정합 기술을 개발함

- 홍콩과기대 연구팀은 영상 관성 초광대역 센서와 딥러닝을 이용하여 군집 드론 간 강인한 상대 위치추정 기술인 Omni-Swarm을 개발함

ㅇ 대규모 공간의 뉴럴 지도작성

- MIT에서 개발한 NeRF-SLAM의 경우, 기존 단안카메라를 이용한 SLAM 기술과 NeRF를 합친 SLAM 프레임워크를 제시함. 깊이 추정이 어려운 단안 카메라의 단점을 NeRF 학습으로 보완하는 방식으로 실시간 동작이 가능함.

ㅇ 점진적 학습 기법을 활용한 고속 지도 업데이트

- ETH 취리히 연구팀은 학습 데이터에 포함되지 않은 클래스에 대해서 점진적 학습 기반으로 환경변화를 학습하고 실시간 지도의 정확성을 유지하는 SCIM (Simultaneous Clustering, Inference, and Mapping) 기술을 개발함

- ETH 취리히 연구팀은 semantic consistency를 활용하여 구축된 맵의 변화 감지 및 업데이트를 수행하여 맵 정확성을 유지함

ㅇ 다중로봇의 제어 및 운용 기술개발

- 다중로봇의 교착 및 충돌 방지를 고려한 전역경로생성 기법의 경우, 충돌 기반 검색(Conflict-Based Search), PBS(Priority-Based Search) 등의 기법을 기반으로 하여 다중로봇의 전역경로생성과 스케줄링을 수행하는 기술들이 개발되고 있음

- CMU 연구팀은 단일 목표 다중개체에 대해 충돌 기반 검색과 다중 목적 최적화를 활용하여 다목적 충돌 기반 검색 기술을 개발함

- USC 연구팀은 긴 시간 동안의 다중개체의 경로탐색을 위해 경로탐색 문제를 일련의 인스턴스로 분할하여 제한된 시간 범위 내에서 개체의 충돌문제를 해결하는 기술을 개발함.

4. 지원 필요성

□ 기술적 지원필요성

ㅇ 대규모 업무공간에서의 다수의 로봇에 대한 효율적인 운용기술의 필요성이 높아짐

ㅇ 기존의 개별로봇 직접관리 운용에 따른 비효율과 로봇 간 교착 및 충돌 문제를 해결하여 안전성과 효율성을 극대화함

□ 경제적 지원필요성

ㅇ 다수의 로봇을 활용한 다양한 비지니스 기회와 로봇 서비스 시장을 창출할 수 있도록 공통핵심기술을 활용한 신제품개발과 시장 선점이 시급함

□ 정부/정책적 지원필요성

ㅇ 로봇서비스 모델에 있어 다수의 이동로봇을 활용하고자 하는 요구가 늘어남에 따라 다중로봇관련 원천기술을 선제적으로 확보하기 위한 정책적 지원이 필요함

ㅇ 고령화 및 저출산에 따른 고용시장에서의 인력난을 해소할 수 있도록 대규모 실내업무공간에서 활용 가능한 다중로봇기술의 확보가 절실함

5. 활용방안 및 기대효과

□ 활용방안

ㅇ 다중로봇의 지능적 자율주행기술은 배달/배송, 순찰, 길안내, 청소, 군집, 물류, 국방 로봇 등 다양한 분야에 활용될 수 있음

□ 기술적 기대효과

ㅇ 대규모 실내공간에서의 다중로봇을 활용한 지도작성 및 업데이트 기술개발

ㅇ 다중로봇의 공간인식 및 자율주행의 미해결 문제 극복 및 효율적인 다중로봇 운용기술 개발

□ 경제적 기대효과

ㅇ 고용시장에서의 인력난 해소

ㅇ 다중로봇 운용 비용 절감 및 서비스 품질 향상

□ 기타 사회․문화적 측면의 기대효과 및 파급효과

ㅇ 근로 환경 개선

□ 규제개선 요구사항(규제개선 과제 해당되는 경우)

ㅇ 해당사항 없음

6. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 45개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2~4차년도 : 각 12개월)

ㅇ 정부출연금 :  ‘23년 10억원 이내(총 정부출연금 50억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 비영리기관

ㅇ 기술료 징수여부 : 비징수