Visual SLAM과 객체 분할 기법의 결합을 통한 무인 로봇의 실내 순찰 기능 강화

초록

실내 순찰 업무의 보완과 부담 완화를 위해 무인 로봇이 도입되어 보안 및 방범, 시설물 관리 등에 활용되고 있다. 순찰 로봇이 자율적으로 경비 임무를 수행하기 위해서는 위치 추정 기술과 자동 객체 인식 기술이 필요하며, 특히 실내 환경에서는 보안과 안전관리를 위해 사람 자동 인식 기능이 요구된다. 순찰 로봇은 주변 상황을 파악하기 위해 다양한 센서를 탑재하지만, 다중 센서 시스템은 높은 비용과 대용량 데이터의 실시간 처리를 고려해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 경제적이고 효율적인 실내 순찰 로봇 운용을 위해 객체 분할 기법과 결합된 visual simultaneous localization and mapping(SLAM) 기법을 개발하였다. 개발 기법은 YOLOv8n-seg를 이용하여 사람 탐지 및 거리 측정을 수행하도록 하였다. 또한, S-PTAM을 이용하여 로봇의 궤적을 추정하였고, 보행자가 있는 동적 환경에서 위치 추정 정확도를 향상시키기 위해 사람 자동 인식 결과를 활용하였다. 실내 순찰 실험 수행 결과, 밝은 구역과 어두운 구역 모두에서 높은 사람 탐지 정확도를 보였고, 동적 환경에서 위치 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다.

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