Edge AI for Real-Time Service Robot Perception and Mission Execution
연구 내용
로봇용 엣지 장치에서 딥러닝 기반 인식을 최적화하고 실시간 추론을 수행하여 서비스 로봇의 감시·안내·운용 임무를 안정적으로 수행하는 연구
엣지 컴퓨팅 환경에서 제한된 연산·메모리 조건을 고려해 로봇 탑재형 딥러닝 인식 파이프라인을 구성합니다. 얼굴 검출과 마스크 분류처럼 경량 추론이 필요한 모듈을 분리하고, TensorRT 최적화를 통해 지연을 낮추며 처리량을 확보합니다. 또한 Siamese 구조 기반 re-identification을 이용해 추적-by-detection 패러다임을 강화하여 조명 변화·부분 가림 상황에서도 일관된 타깃 식별을 수행합니다. 이를 서비스 로봇의 순찰 및 작업 환경(OUD/실내 다층)으로 확장해 실험 기반 검증을 수행하는 차별성을 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
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관련 프로젝트
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연구 흐름
초기에는 서비스 로봇에서 실시간 인식이 가능한 엣지 배치 구조와 추론 최적화 접근을 정리하는 데 집중했습니다. 이후 2022년부터 마스크 인식 GuardBot 사례와 같이 다모듈 딥러닝 아키텍처를 구성하고, 모델 변환·최적화를 적용해 실시간 처리 성능을 평가하는 방향으로 확장했습니다. 2023년에는 보행자 추적에서 재식별 기반 학습을 통해 환경 변화에 대한 견고성을 높였습니다. 2022년 이후 자율 수거 차량처럼 센서 기반 인식과 주행 기능을 결합해 실제 작업 효율 검증을 병행하는 흐름으로 이어졌습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Edge Deployment Framework of GuardBot for Optimized Face Mask Recognition With Real-Time Inference Using Deep Learning
SPT: Single Pedestrian Tracking Framework with Re-Identification-Based Learning Using the Siamese Model
Development of an Autonomous Driving Vehicle for Garbage Collection in Residential Areas