| 박대진 교수 연구팀, 물류로봇 자율주행 시스템 개발성과 IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (JCR 2% 최상위 저널) 논문 게재 | |||||
| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2025-06-24 | 조회수 | 191 |
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 경북대학교 전자공학부 박대진 교수 연구팀 (AI Software-on-Chip 연구실)이 자체적으로 개발한 자율주행 로봇의 물류 자동화를 위한 머신 러닝 기반 도킹 시스템에 대한 연구결과가 JCR 2%이내 최상위 저널 IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems에 게재되었다. 본 연구는 2D LiDAR를 사용하는 자율주행 로봇의 물류 운송 자동화를 위해 다양한 타겟에 대한 머신 러닝 기반 빠르고 정확한 객체 검출 및 도킹 알고리즘을 제안한다. 물류 창고와 같이 주위의 환경이 자주 변하는 동적환경에서 강건한 물류 운송을 위해서는 객체 검출 및 도킹 기능이 중요하다. 또한 물류 자동화를 위해 사용되는 타겟에 대한 규격이 다르기 때문에 동일한 알고리즘으로 다양한 타겟에 대해서도 정밀한 도킹이 가능해야 한다. 배터리를 사용하는 자율주행 로봇의 특성상 전력이 제한되기 때문에 주행 시간을 늘리기 위해서는 CPU 자원을 줄이는 것도 도움이 된다. 본 논문은 임베디드 시스템의 구조를 고려한 머신 러닝 알고리즘 개선 및 도킹 지점까지 정밀한 제어를 위해 고정밀 위치 추정과 경로 추정에 대한 연구이며 CPU 자원을 절약할 뿐만 아니라 검출 속도와 도킹에 대한 위치 정확도를 향상시켰다. 박대진 교수 연구팀은 AI 소프트웨어, 제어 미들웨어, 시스템 소프트웨어, 및 칩레벨 하드웨어까지 풀스택을 수직적으로 통합한 단일 임베디드 시스템을 모두 개발 구현해볼 수 있도록 지도하고 있으며 향후에도 이러한 교육/연구방향을 강화하여 모든 기업에서 원하는 최고의 실무/구현능력을 갖춘 실력자를 양성할 수 있는 전문 연구실을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문들은 엣지용 자가지도학습 Flexible SW/HW 통합 솔루션 개발, PIM 반도체 설계 연구 센터, 자율 군집 소프트웨어 연구 센터, BK21 과제, 디지털 레이더 피드백을 활용한 인간 사고 방식 기반 자가 복원력 있는 초장기 위험 예측 자율주행 기술개발 과제의 지원을 받아 수행되었다. |
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