음향·비전 기반 비가시 환경 로봇 위치추정 및 장소 인식

Acoustic-and-Visual Robot Localization and Place Recognition in Non-Line-of-Sight Conditions

연구 내용

음향·비전·3D 소나 데이터를 활용해 가시선 차폐와 GPS 부재 환경에서 로봇의 위치를 추정하고, 장면 변화에 강인한 장소 인식을 구현하는 연구

본 연구는 비가시선 조건과 환경 변화에 따른 위치추정 성능 저하 문제를 해결하는 데 초점을 둡니다. 음향을 이용해 NLoS 상황의 차량 위치를 추적하기 위해 음향·공간 정보를 함께 활용하는 추론 구조를 설계합니다. 3D 소나 포인트클라우드에서는 투영과 키포인트 검출 없이 기하 기반 구조 유사도를 통해 루프를 탐지합니다. 또한 언어 구동 시맨틱 세그멘테이션과 장면 그래프를 활용해 장면 변화에도 견고한 VPR과 스케일러블 야외 인식을 구현합니다.

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5건

연구 흐름

초기에는 2024년 NLoS 상황에서 음향 신호를 이용해 접근 차량의 위치를 추정하는 연구를 수행했습니다. 이어서 2025년에는 시각 장소 인식을 위해 저샷 언어 기반 시맨틱 디스크립터를 구성하고, 맥락 그래프 기반 검색으로 학습 의존성을 낮추는 방향으로 확장했습니다. 동시에 수중 SLAM에서는 3D 소나 포인트클라우드를 직접 사용해 투영·전처리 없이 구조 유사도로 루프 검출 성능을 확보했습니다. 이후 2025년 야외 환경에서는 텍스트 기반 장면 그래프와 OpenStreetMap을 결합해 지도 저장 효율을 높이는 연구로 이어졌습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

NLoS 기반 비상제동 위치추정
GPS 부재 실내 로봇 내비게이션
수중 SLAM 루프 클로저
장면 변화 강인 VPR
언어 구동 시맨틱 지도 구축
장면 그래프 기반 스케일 확장
음향-시각 멀티모달 위치추정
특징 결핍 환경의 재현 가능한 루프 탐지
지형별 소나 포인트클라우드 매칭
오픈 데이터 기반 야외 인식 시스템