어반 로보틱스랩팀, 위치추정 및 지도작성 기술 선봬
NSS 챌린지는 글로벌 건설회사인 힐티사와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹이 공동 주최하는 행사로, 건설 및 산업환경과 같이 구조적 변화가 빈번한 상황의 다양한 시간대에서 수집된 라이다(LiDAR) 스캔 데이터를 얼마나 정확하고 강인하게 정합할 수 있는지를 중심으로 평가한다. 특히 다수의 시간대에 걸쳐 발생하는 구조 변화에 대응하는 다중 세션 위치 추정 및 지도 작성 기술을 다뤄 기술적 수준이 높은 대회로 손꼽힌다.
KAIST 어반 로보틱스 랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다중 시간대와 공간에서 수집된 라이다 데이터 간 정합 문제를 해결하는 독자적인 위치 추정 및 지도 작성 기술에 기반한 '다중 정합 프레임워크'를 개발해 대만 국립대와 중국 서북 이공대를 큰 점수 차이로 제치고 1위에 올랐다.
이 프레임워크는 변화가 심한 산업 환경에서 고정 구조물을 기반으로 정합 성능을 안정적으로 구현할 수 있어 자율주행차, 자율로봇, 자율보행시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율시스템의 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성)의 핵심 기술로 활용된다.
명현 KAIST 교수는 "복잡한 환경 속에서도 서로 다른 라이다 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화해 학문적 가치와 산업적 응용 가능성을 입증했다는 점에서 높은 평가를 받았다"고 말했다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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