배달 로봇의 주변 환경 인지 #우아콘2023 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
배달 로봇은 보도 단차와 좁은 통로, 움직이는 차량, 리드줄이나 오물처럼 학습 데이터에 담기 어려운 장애물, 멀리 있거나 가려진 신호등까지 고려해야 해 주변 환경 인지가 까다롭다. 발표자는 라이다와 카메라를 함께 사용해 지면과 장애물을 파악하고, 라이다의 거리 정보와 카메라의 세그멘테이션·깊이 추정 결과를 결합하는 인지 구성 요소를 소개했다. 장애물은 라이다 기반 검출과 추적을 적용하고, 신호등은 지도 정보와 카메라의 관심 영역을 활용하는 등 문제별로 접근을 달리하고 있다. 아직 통합과 개발이 진행 중인 만큼 불확실성을 고려한 판단과 임베디드 컴퓨터에 맞춘 모델·시스템 최적화가 중요하다는 점을 강조했다.
- 라이다는 거리와 지오메트리 파악에, 카메라는 텍스처와 의미 정보 파악에 강점이 있으므로 상황에 따라 신뢰도를 조정해 결합한다.
- 인도는 울퉁불퉁하고 단차가 불규칙해 평탄한 도로를 전제로 한 지면 추정 기법을 그대로 적용하기 어렵다.
- 리드줄처럼 미리 정한 객체 클래스로 학습하기 어려운 위험물은 깊이와 형상 정보를 활용해 감지하는 접근을 고려할 수 있다.
- 센서 결과는 이진 판정만 전달하기보다 불확실성을 반영한 비용으로 표현하고, 관측을 누적해 판단하는 방법이 유용하다.
- 임베디드 환경에서는 입력 해상도와 거리 범위를 제한하고 모델 경량화, 이기종 컴퓨팅, 파이프라인 최적화를 함께 검토한다.
소개
[WOOWACON2023 세션 다시보기] 👉 세션 설명 배달로봇이 고객의 문 앞에 가는 길은 참 험난하군요? - 자율 주행을 위한 주변 환경 인지ㅤ 👉 발표자 소개 로보틱스LAB실 이희석 컴퓨터 비전 외길 18년 엔지니어입니다. 👍 추천 대상 - 자율 주행의 환경 인지에 관심이 있는 분 - 컴퓨터 비전 기술의 로봇 적용 방법이 궁금한 분 🙋🏻♀️ 세션에 대해 궁금한 점이 있다면 dev_relations@woowahan.com 으로 문의주시기 바랍니다.
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