특허 개요
본 특허는 보행 로봇이 여러 센서 정보를 결합해 이동 위치를 추정하는 다중센서 융합 위치추정 기술입니다. IMU와 관절 센서로 발·다리의 움직임 및 불확실성을 반영한 키네마틱 인자를 만들고, 라이다 포인트 클라우드와 스테레오 영상 특징을 함께 처리합니다. 이후 라이다-관성-키네마틱 오도메트리(LIKO), 시각-관성-키네마틱 오도메트리(VIKO), 그리고 특징점 일관성 인자를 오차 상태 순환 칼만 필터(ESIKF) 기반으로 강결합하여, 라이다와 영상 간 깊이 불일치를 보정하면서 로봇의 위치를 산출합니다.
- 핵심 기능
관절 센서와 IMU 데이터로 보행 중 발과 다리의 위치·속도 및 불확실성을 산출하고, 라이다에서는 슬라이딩 윈도우 기반 점-평면 정합, 영상에서는 Fast corner와 KLT 광학흐름 기반 특징점 추출을 수행합니다. 라이다·영상·운동학 정보를 강결합하고 슈퍼픽셀 및 라이다 포인트 투영으로 영상 특징점 깊이를 보정해 최종 위치를 추정합니다.
- 차별 강점
기존 카메라·IMU 중심 방식은 영상 특징점의 품질과 스케일 추정 한계로 오차가 누적될 수 있고, 장거리 보행에서는 충격·미끄러짐에 따른 비선형 움직임이 추가적인 문제로 작용합니다. 본 기술은 관절 운동학을 포함한 키네마틱 정보와 라이다의 3차원 거리 정보, 영상 특징을 함께 강결합해 센서별 취약성을 상호 보완하고 라이다-카메라 측정 불일치를 줄이는 데 차별성이 있습니다.
- 활용 범위
기술·연구 측면에서는 4족 보행 로봇 자율주행, 실내외 비정형 환경 탐사, 3차원 지도 생성, 동적 환경 이동지능 소프트웨어 분야에 활용 가능하며, 장거리 이동 중 위치 오차 관리가 필요한 로봇 연구에 적용할 수 있습니다. 사업 측면에서는 자율 순찰 로봇, 시설·인프라 점검 로봇, 물류·보안 로봇, 야외 탐사 로봇의 위치추정 소프트웨어 및 센서 융합 모듈로 확장할 수 있습니다.
연구 개발 단계
Unitree A1 및 Unitree Go1 기반의 Small·Large 이동 시퀀스에서 RTK-GPS 궤적을 기준으로 절대 궤적 오차와 상대 자세 오차를 평가하고, 복수의 비교 알고리즘과 위치추정 오차를 비교했습니다. 제안 방법은 비교 알고리즘 대비 가장 낮은 오차를 나타낸 것으로 제시됐으나, 다양한 로봇 플랫폼·센서 배치와 장기 실환경 운용에서의 재현성 및 내구성 검증은 추가로 필요합니다.
- 시험 플랫폼: Unitree A1 및 Unitree Go1의 Small·Large 이동 시퀀스
- 평가 환경: KAIST 캠퍼스에서 수동 수집한 데이터셋, RTK-GPS 궤적 기준 평가
- 비교 알고리즘: VINSFusion, R2LIVE, LVI-SAM, STEP, Cerberus, Fast-LIO, Fast-LIVO
현재 성과
제안 위치추정 방법은 비교 알고리즘 대비 가장 낮은 오차를 나타낸 것으로 제시됐습니다. 이종 센서의 추정 결과를 상호 보정하고 스테레오 카메라와 라이다 측정의 불일치를 줄이는 접근에 기반합니다. 실내, 개방 환경 및 장거리 운행에서 안정적인 위치추정 결과가 제시됐습니다.
Unitree A1 및 Unitree Go1의 Small·Large 시퀀스를 대상으로 RTK-GPS 궤적을 기준으로 절대 궤적 오차와 상대 자세 오차를 평가했습니다. 비교 대상에는 시각·관성, 라이다·관성 및 복합 센서 융합 기반 위치추정 알고리즘이 포함됐습니다. Small은 총 궤적 길이 750m 미만, Large는 750m 이상으로 구분됐습니다.
관절 운동학 기반 키네마틱 인자를 라이다·관성 오도메트리와 시각·관성 오도메트리에 함께 반영하는 구조가 핵심입니다. 슈퍼픽셀 분류와 카메라 좌표계로 투영한 라이다 포인트 클라우드를 이용해 영상 특징점 깊이를 보정합니다. 이를 통해 시각 특징점 취약성, 발 충격·미끄러짐, 라이다-카메라 측정 불일치에 대응하도록 설계됐습니다.
상용화까지 남은 부분
다양한 보행 로봇 플랫폼과 센서 구성에서 위치추정 성능의 재현성 검증
센서 장착 위치·보정 상태가 달라지는 조건에서의 융합 파라미터 및 정합 성능 검증
장기 실환경 운용에서 충격·미끄러짐·환경 변화에 대한 내구성 및 안정성 실증
기술 이전 형태·도입 과정
도입은 이렇게 진행됩니다.
검토 미팅
귀사 상황·데이터 구조 기준으로 적합성을 논의합니다. 자료 검토만으로 끝나도 됩니다.
PoC 공동 검증
연구팀 동행 하에 귀사 데이터 기준 재학습·성능을 확인합니다.
라이센싱 계약
PoC 결과를 기반으로 희망 형태(실시권·공동연구 등)를 협의합니다.
기술지도·후속
도입 초기 기술지도, 필요 시 후속 공동연구·정부과제 연계까지 진행합니다.
특허 정보
보행 로봇 및 보행 로봇의 위치추정 방법
10-2024-0078852 (2024.06.18)
1020250084833 (2025.06.11)
미등록 (심사 중)
명현, MARSIM, Kevin Christiansen, 오민호, 유병호, 이승재
한국과학기술원