[연구개발과제의 내용] 항법 시스템은 1) 지각 및 인지 2) 위치 추정 3) 경로 계획 그룹으로 구성되어 있으며, 기하학적 특징에 의존하는 기존의 항법 시스템에 스마트 항법 지능을 추가하거나 대체함. 스마트 자율 항법의 핵심기술 별 그룹 간 상관관계를 규명하여 연구 내용을 수립함 가. [지각 및 인지 ↔ 위치 추정] Semantic(의미론적) 정보 기반 강인한 위치 추정 기술 개발 ▸ 일반적 창고 환경에서는 기하학적 정보가 충분하지 않기 때문에 주변 환경을 의미론적으로 이해하여 상황 인식 정보를 추가로 추출함 ▸ 기하학적 정보와 의미론적 장소·상황 인식 정보를 통합하여 주변 움직임을 예측하고 이동한 특징점의 추적을 중지하여 이상치를 지능적으로 검출 및 제거함 ▸ 동적으로 변화하는 환경에서 전통적인 위치 추정 방법이 취약하다는 문제점을 해결하여 위치 추정의 강인성을 향상시킴 나. [위치 추정 ↔ 경로 계획] Active(능동적) 위치 추정 및 자율적 탐험 기술 개발 ▸ 위치 추정 성능은 항공 로봇의 움직임에 따라 크게 좌우되기 때문에 위치 추정 백엔드에서 능동적 지각 및 시스템 관측성 척도를 경로 계획 전략에 통합함 ▸ 사전 할당된 목표 지점에 대한 항법은 변화하는 실내 창고 환경에서 성공을 보장할 수 없기 때문에 시스템 관측성 척도를 바탕으로 항공 로봇이 탐색할 새로운 목표를 지능적으로 결정하는 자율적 탐험이 잠재적 솔루션임 ▸ 정보가 충분하지 않은 환경에서 더 많은, 더 나은 시각적(또는 센서) 정보를 얻기 위한 경로 계획의 강화 방법임 [기존 기술/연구 및 동일 분야 선두 연구그룹과의 비교를 통한 차별성] 아래 선행 연구는 동일 분야 주요 연구그룹에서 최근 출판한 저널의 내용을 기준으로 함 가. 선행 연구 수준 및 한계점 ▸ 별도의 Marker로 April Tag를 부착. 주변 인프라 변화 필요로 확장성 불가 ▸ 바닥 Lane에 의존한 항법. 바닥 Lane의 유무 또는 형태는 창고마다 상이 ▸ 2D LiDAR 와 바코드 리더기를 탑재하여 무게적, 전력적으로 부하 ▸ 센서 퓨전 방식이 Loosely Coupled되어 정확도와 일관성이 떨어짐 나. 제안 연구의 차별성 ▸ 주변 인프라 변화 없이 실내 창고에서 자율 비행 가능 ▸ 모든 물류 창고에 존재하는 Rack 구조의 Semantic 정보를 직접 인식하여 항법하기 때문에 확장성에 용이 ▸ Active 위치 추정을 위한 최소한의 센서만 사용하여 경량화, 소형화 가능 ▸ 보유하고 있는 Tightly Coupled VINS 기술에 제안 연구를 통합하여 정확도 및 일관성 향상