관리번호

2022-서비스로봇-일반-28

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

군중 동화를 위해 사람의 이동을 모방하고 군중 흐름에 순응하는 로봇 자율 주행 기술 개발

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 서비스 로봇의 군중 보행 환경 내 이질감 없는 적용을 위해 사회-물리적인 인간 이동을 모방하고 군중의 흐름을 예측하여 순응하는 로봇 자율 주행 기술 개발

- 인간의 사회-물리적 상호작용을 고려한 이동을 모방 학습한 자율 주행 기술

- 보행자 불편을 최소화하기 위해 주변 군중 흐름에 순응하는 자율 주행 기술

- 공간의 군중 분포와 흐름을 고려한 효율적이고 사회적인 전역 경로 계획 기술

2. 연구목표 및 내용

□ 최종 목표

ㅇ 복잡한 구조물과 주변 보행자들을 동시 고려하는 사회-물리적 인간 이동 모델 기반 주행 기술 및 주변 군중 흐름에 순응하는 주행 기술을 개발하고, 전역적 군중 흐름을 예측하고 반영하는 사회적 전역 경로 계획 기술을 개발

ㅇ 정량적 목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고 수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	인간이동 예측 정확도1)	m	0.45	-	0.47 (미국, The University of Texas at Austin)
2	군중 내 주행 성공률2)	%	90	-	89 (미국, the University of Illinois at Urbana-Champaign)
3	로봇 서비스 테스트3)	종	2	-	-

1) 인간이동 예측 정확도: 과거 시점의 경로 위치를 이용해 미래 시점의 경로 위치를 예측하여 데이터셋의 미래 경로 위치와 비교한 평균 거리 오차

2) 군중 내 주행 성공률: 임의의 목적지와 속도를 갖는 군중이 이동하는 시뮬레이션 환경에서 로봇이 군중 사이를 충돌 없이 통과하는 주행 성공률

3) 예, 실외 라스트마일 배송 로봇 / 실내 안내 로봇 / 실내 서빙 로봇 / 실내 청소 로봇 등

□  개발 내용

ㅇ 인간 이동모델 학습 및 최적화를 통한 로봇의 사회-물리적 자율주행 기술

- 사회-물리적 인간 이동 경로 데이터 수집을 통한 인간 이동모델 학습 기술 개발

- 인간 이동 모델 전이 학습을 통한 로봇의 사회-물리적 자율주행 기술 개발

- 인터랙티브 강화학습을 통한 사회-물리적 자율주행 최적화 기술 개발

ㅇ 주변 군중 흐름을 인식하고 순응하는 로봇 자율 주행 기술

- 로봇 주행 의도와 보행자 이동 특성 인식을 통한 군중 클러스터링 기술 개발

- 동행 그룹 특성 인식 및 추종을 통한 군중 흐름 순응 자율 주행 기술 개발

ㅇ 광범위 공간의 전역적 군중 흐름 예측을 통한 사회적 전역 경로 계획 기술

- 광범위 공간의 군중 흐름 지도 수집 및 통합 관제 기술 개발

- 자기지도 학습기반의 전역적 군중 흐름 지도 예측 기술 개발

- 전역적 군중 밀집과 흐름을 반영한 효율적이고 사회적인 경로 계획 기술 개발

□ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	인간모사 사회-물리적 주행 기술	5	SW 모듈	복수의 서비스 환경(실환경)
2	군중 흐름 순응 주행 기술	5	SW 모듈

3. 국내외 기술 동향

ㅇ (국내) 사회적 보행자 경로 예측 기술이 연구되고 있으나, 주행 환경 정보로 활용이 미비하고 해당 모델을 로봇 주행에 활용하지는 않음. 또한, 학습기반의 로봇 주행 기술에 관한 연구는 부족한 상태이며, 군중 흐름에 순응하는 고수준의 로봇 주행 연구는 전무함

ㅇ (국외) 주변 보행자들과의 상호작용을 고려한 강화학습 기반의 로봇 주행 기술이 연구 단계에 있으나 장기간의 학습이 필요하며 다양한 환경 정보와 주변 군중의 흐름을 동시에 고려하기 어려워 다중로봇을 활용한 시뮬레이션으로 학습 효율을 높이고 있음. 또한, 군중 흐름 경향을 파악해 보행자 경로를 예측하는 연구가 있음

4. 지원 필요성

□ 기술적 지원 필요성

ㅇ 군중 흐름에 순응하여 주변 보행자에게 불편함을 주지 않는 로봇 자율 주행 기술은 실내외 이동 로봇 플랫폼에 범용적으로 적용할 수 있어 기술 개발의 파급효과가 큼. 군중 이동 환경 내 자율주행을 위한 복합적 환경에 대한 학습 데이터와 성능평가 지표가 전무하며, 학습 기반 주행 기술은 낮은 기술 성숙도로 실제 자율주행에 적용되지 않고 있음

□ 경제적 지원 필요성

ㅇ 군중 흐름을 방해하고 낮은 성공률의 로봇 주행 기술은 시장 확장과 산업 발전을 방해함. 군중 이동 환경 내 주행 기술은 다양한 서비스에서 활용되어 시장 확장을 견인할 수 있음. 전 세계 배송 로봇 시장은 2027년에 543억 달러, 서비스 로봇 시장은 1,409억 달러 규모까지 성장할 것으로 전망됨

□ 정부/정책적 지원 필요성

ㅇ 산업융합 규제샌드박스 실증특례를 통해 실외 자율주행 로봇의 운용 범위를 보도 및 횡단보도로 확대함(‘22.4월). 급격히 성장하는 산업 및 시장의 수요를 대비하여, 많은 사람이 이동하는 도심에서 안전하고 원활한 자율주행 원천기술 확보를 위해 선제적인 정부 지원이 필요함

5. 활용방안 및 기대효과

□ 활용방안

ㅇ 실내외 모든 이동 로봇에 적용가능한 로봇 핵심 소프트웨어로 주로 많은 사람이 이동하는 환경에서의 공공 서비스 로봇(청소/안내/배송 로봇 등)에 활용

□ 기술적 기대효과

ㅇ 환경 인식과 자율주행 기술 간의 격차를 줄이고, 학습기반의 자율주행 기술을 성숙시켜 서비스 로봇 기술의 전반적 경쟁력 향상이 기대됨

□ 경제적 기대효과

ㅇ 실환경에 적용할 수 있는 자율주행 기술로 시장을 주도하는 미국과 격차를 좁히고, 급성장하는 중국과의 차별성 확보를 통해 시장 경쟁력 유지가 가능함

□ 기타 사회․문화적 측면의 기대효과 및 파급효과

ㅇ 안전하고 높은 효율의 자율주행 뿐만 아니라, 군중의 흐름에 순응함으로써 사람들의 로봇과의 공존에 대한 거부감을 줄일 수 있을 것으로 기대됨

6. 지원기간/예산/추진체계

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

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

ㅇ 주관기관 : 비영리기관

ㅇ 기술료 징수여부 : 비징수