협동 로봇 시스템에서는 작업 효율을 향상시키기 위해 인간과 로봇이 작업 공간을 공유할 수 있다. 그러나 작업 공간 내에서 충돌이 발생할 경우 인간이 중상을 입을 위험이 높기 때문에, 로봇은 작업을 수행하는 동안 인간과의 충돌을 회피할 수 있어야 한다. 기존 연구들은 이동하는 사람의 속도가 일정하다고 가정하여 경로를 생성함으로써, 복잡한 인간의 운동 특성을 반영하지 못하는 직선 또는 원호 형태의 경로를 도출하는 한계를 가진다. 본 논문에서는 Gated Recurrent Unit(GRU)를 사용하는 네트워크로 인간의 운동 경로를 예측하고, 예측된 경로를 반영하면서 향후 충돌 가능성을 고려하는 Artificial Potential Field(APF)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 생성된 APF 내에서 목적지에 빠르게 도달하는 충돌 회피 경로를 생성한다.

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