CILAB 연구실은 자율주행 차량의 핵심 기술인 3D LiDAR 센서를 활용한 객체 인식 및 추적 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 3D LiDAR는 정밀한 거리 측정이 가능하여, 도로 위의 다양한 객체(차량, 보행자, 장애물 등)를 실시간으로 탐지하고 추적하는 데 필수적인 센서입니다. 연구실에서는 저가형 3D LiDAR를 활용한 차량 바운딩 박스 추적, 다중 객체 추적(MOT), 그리고 움직이는 객체의 실시간 인식 및 분류 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, LiDAR 데이터의 희소성과 가림(occlusion) 문제를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 대조 학습(contrastive learning)과 강화학습을 결합한 새로운 추적 방법론을 제안하였으며, 실제 도로 환경에서의 다양한 시나리오에 적용하여 높은 추적 정확도와 낮은 ID 전환 오류를 달성하였습니다. 또한, LiDAR와 카메라 등 이종 센서 융합을 통한 인식 성능 향상, 라이다 포인트 클라우드의 초해상도(super-resolution) 및 드라이버블 영역 완성(drivable region completion) 등 다양한 응용 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 실제 산업체와의 공동 프로젝트 및 특허 출원 등 실용화에도 적극적으로 기여하고 있습니다. 앞으로도 CILAB은 3D LiDAR 기반 객체 인식 및 추적 기술의 한계를 극복하고, 차세대 자율주행 시스템의 핵심 원천기술을 선도적으로 개발해 나갈 계획입니다.

CILAB은 머신 비전과 딥러닝 기술을 융합하여 실내외 로봇의 환경 인식 및 자율주행에 필요한 핵심 기술을 연구하고 있습니다. 실내 청소로봇을 위한 장소 분류, 실내외 환경에서의 의미론적 분할(semantic segmentation), 비지도 도메인 적응(unsupervised domain adaptation) 등 다양한 머신 비전 문제에 대해 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반의 혁신적인 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 청소로봇이 실내에서 촬영한 연속 이미지를 활용하여 공간의 카테고리를 인식하는 문제를 확률적 접근과 딥러닝을 결합한 방식으로 해결하였으며, 실내외 환경 변화에 강인한 의미론적 분할 네트워크, 비디오 객체 분할, 영상 기반 위치 인식 등 다양한 연구 성과를 국제 학회 및 저널에 발표하였습니다. 또한, 실내외 지도 작성(SLAM), RGB-D 센서 및 ToF 센서를 활용한 3차원 환경 재구성, 모바일 로봇의 글로벌 로컬라이제이션 등 실제 로봇 플랫폼에 적용 가능한 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 물류 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있으며, 실제 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 기술의 현장 적용성과 실용성을 높이고 있습니다. 앞으로도 CILAB은 머신 비전과 딥러닝 기반의 로봇 환경 인식 기술을 고도화하여, 미래 지능형 로봇의 자율성과 지능을 한 단계 더 발전시키는 데 기여할 것입니다.

CILAB은 이동로봇과 자율주행 시스템의 핵심인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성) 및 위치 인식 기술 분야에서 오랜 기간 축적된 연구 경험과 다양한 성과를 보유하고 있습니다. RGB-D 카메라, 3D LiDAR, IMU 등 다양한 센서를 융합하여 실내외 환경에서의 정밀한 위치 추정과 실시간 지도 작성 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 서펠-포인트(Surfel-Point) 기반 SLAM, 피처 기반 SLAM, 파티클 필터 및 베이지안 필터를 활용한 위치 추정, 지도와 센서 데이터의 효율적 매칭, 잡음 환경에서의 강인한 SLAM 등 다양한 알고리즘을 제안하였으며, 실제 로봇 플랫폼과 자율주행 차량에 적용하여 그 성능을 검증하였습니다. 또한, 대규모 실내외 환경에서의 협력적 지도 작성, 다중 로봇 간의 지도 공유 및 통합, 실시간 글로벌 로컬라이제이션 등 최신 연구 트렌드에도 적극적으로 대응하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행 차량, 물류 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 응용 분야에서 필수적인 기반 기술로, 산업체와의 공동 연구 및 정부 과제 수행을 통해 실질적인 기술 이전과 상용화에도 기여하고 있습니다. 앞으로도 CILAB은 SLAM 및 위치 인식 분야의 세계적 연구 허브로서, 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 자율주행 및 로봇 시스템 구현을 목표로 연구를 지속할 것입니다.