로비앤트, ‘링봇-뎁스 2.0’ 공개하며 로봇 공간 인지 ‘시각 한계’ 정면 돌파
로봇이 실내 공간에서 유리벽이나 거울 등 투명하거나 반사율이 높은 사물을 마주할 때 겪던 공간 인지 오류를 획기적으로 개선한 차세대 AI 모델이 등장했다. 앤트링보테크놀로지(별칭 로비앤트)의 휴머노이드 로봇 R1 / 사진. 연합뉴스 로봇의 '눈'에 해당하
건설 현장 등 동적 환경에 활용 기대

해당 기술이 탑제된 드론 / 사진. Carnegie Mellon University College of Engineering
미국 카네기 멜런 대학교는 기계공학과 시마다 켄지(Shimada Kenji) 교수 연구팀이 실내 동적 환경에서 자율비행이 가능한 드론 네비게이션 시스템을 개발해 일본 터널 건설 현장에서 실증 테스트를 진행했다고 지난 22일(현지시각) 밝혔다.
최근 드론이 다양한 산업에 활용됨에 따라 수색 및 구조 임무 또는 물류 운송과 같은 분야의 활용 역시 기대되고 있다. 하지만 드론이 개방된 공간이 아닌 움직이는 물체가 존재하는 동적인 실내환경에서 GPS 신호가 없이 장애물을 예측하는 상황에 어려움이 있었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 시마다 교수 연구팀은 드론이 장애물 회피 및 동적 장애물 추적, 맵핑이 가능한 네비게이션 시스템을 개발해 탑재했다. 시마다 연구팀은 해당 기술 실증을 위해 일본 터널 건설 현장을 탐색하는 실증 테스트를 진행했다. 해당 테스트에서 드론은 3D 스캔을 통해 움직이는 작업자와 같은 동적 장애물을 성공적으로 회피했다. 이번 실증 테스트는 토프라이즈(Toprise Co., Ltd)와 오바야시구미 건설회사(Obayashi Corporation)의 협력으로 진행됐다.
카네기 대학교 기계공학과 시마다 교수는 "기업들은 젊은 사람이 위험한 고강도 노동을 기피하고 있다는 것을 인식하고 그 격차를 매우기 위해 로봇공학에 투자하고 있다" 라며, "해당 프로젝트는 공상 과학 영화에서 로봇이 비행하며 지하 구조물을 검사하는 장면에서 아이디어를 얻었다"라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 미국 전기전자공학회(IEEE)가 주최한 2023 로봇공학 및 자동화 국제회의(ICRA)에서 발표됐다.
로봇이 실내 공간에서 유리벽이나 거울 등 투명하거나 반사율이 높은 사물을 마주할 때 겪던 공간 인지 오류를 획기적으로 개선한 차세대 AI 모델이 등장했다. 앤트링보테크놀로지(별칭 로비앤트)의 휴머노이드 로봇 R1 / 사진. 연합뉴스 로봇의 '눈'에 해당하
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