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보행자 안전을 위한 T-CPS 및 자율 로봇/내비게이션 인지·추적 연구

T-CPS for Pedestrian Safety and Autonomous Robot Navigation with Perception and Tracking

연구 내용

보행 환경에서 자율주행·로봇 인지와 추적을 수행하고, 교통약자 안전성과 보행 최적 경로를 확보하는 연구

보행자와 차량이 혼재된 도심 환경에서 안전 제어와 내비게이션을 목표로, 영상·라이다 등 센서 정보를 기반으로 관심영역의 3차원 지도를 구성하고 객체 상태를 추정합니다. 또한 인간 추종 및 주행 경로 생성에서 궤적 정보를 이용해 경로 유지 또는 회피 제어 로직을 구성하며, 횡단보도 상황에서는 신호 상태와 객체 이동을 연동해 동행 제어를 수행합니다. 디지털 트윈 모델에서는 보행 Navigation과 경로 선택 예측을 지원하도록 궤적 데이터 수집·분석과 생성형 AI 기반 모델 구축을 병행합니다.

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연구 흐름

초기에는 실시간 교통 상황에서 사용자 반응과 경로 신뢰도 문제를 다루며 의사결정 기반 교통정보 제공을 연구했습니다. 이후 2018~2023년에는 보행 시뮬레이션과 자율주행 로봇의 경로 방향 전환, 접근 판단 등 제어 중심으로 확장했습니다. 2024년부터는 보행 Navigation을 디지털 트윈으로 구현하고, 교통약자 안전을 위한 T-CPS 모델로 실시간 위험 평가 및 맞춤형 대피 경로 최적화를 수행하는 방향으로 심화되었습니다. 최근에는 로봇 기반 도시 환경 효익 평가와 공공교통 연계를 통해 에너지 효율 및 혼잡 완화까지 연구 범위를 확장하고 있습니다.

활용 가능성

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

  • 교통약자 맞춤형 대피 경로
  • 보행 내비게이션 로봇 제어
  • 횡단보도 안전 동행 시스템
  • 인간 추종 서비스 로봇
  • 보행자 음성 길 안내
  • 자율주행 회피 제어
  • 실시간 위험 평가 기반 안전제어
  • 영상·라이다 융합 3D 지도 생성
  • 드론 기반 환경 인식 전처리
  • 보행 궤적 기반 디지털 트윈 운영

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