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해당 연구 성과는 자동화·제어 시스템과 컴퓨터과학·인공지능 분야 Q1급 SCIE 학술지인 ‘로보틱스 앤 오토노머스 시스템즈(Robotics and Autonomous Systems)’에 게재됐다. 논문 제목은 ‘제한된 시야 라이다(LiDAR) 측정을 갖는 사족보행로봇을 위한 지형 기반 장소 인식(Terrain-Based Place Recognition for LiDAR SLAM of Quadruped Robots with Limited Field-of-view Measurements)’이다. 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging)는 레이저 빛을 발사한 뒤 물체에 반사돼 돌아오는 시간을 계산해 거리와 위치를 측정하는 센서 기술이다. 주변 환경을 3차원 점군(point cloud) 데이터로 인식할 수 있어 로봇의 위치 추정과 지도 작성(SLAM)에 핵심적으로 활용된다. 조명 변화나 어두운 환경의 영향을 상대적으로 덜 받는다는 특징도 있다. 최근 각광받고 있는 고정형(solid-state) 라이다 센서는 전방향 회전형에 비해 경량·저전력이라는 장점이 있어 사족보행로봇과 같은 이동 로봇에 적합하다. 시야가 제한적이라는 구조적 특성으로 인해 장소 인식(place recognition)과 루프 폐쇄(loop-closure) 과정에서 SLAM 성능이 저하되는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 사족보행로봇의 보행 과정에서 획득되는 발 접촉(force/contact) 정보에 주목했다. 로봇이 경사면이나 계단과 같은 특징 지형을 통과할 때 나타나는 보행 패턴과 발 위치 데이터를 활용해 지형 표면을 재구성하고, 이를 장소 인식에 활용하는 새로운 접근법을 제안했다. 센서 시야가 제한된 환경에서도 안정적인 SLAM 성능을 확보할 수 있는 대안으로 평가된다. 이번 연구는 한화시스템과의 산학 협력을 통해 수행됐으며, 계명대학교 대학원 로봇시스템공학과 석사과정 졸업생인 이로운 연구원(현 Riibotics 재직)이 제1저자로 참여했다. 홍성훈 교수가 교신저자, 한화시스템 윤석민 수석연구원이 공동저자로 연구에 참여했다. 홍성훈 교수는 “사족보행로봇의 고유한 보행 정보와 지형과의 상호작용을 활용해 기존 센서 중심 SLAM의 한계를 보완한 연구”라며 “우리 대학교 학석사과정을 졸업한 학생이 제1저자로 국제 저명 학술지에 연구 성과를 게재했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 이번 성과는 사족보행로봇, LiDAR SLAM, 제한된 시야 센서, 장소 인식, 로봇 자율주행 등 관련 연구 분야에서 활용 가능성이 높아, 향후 이동 로봇의 자율성과 환경 인식 기술 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
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