배민 배달로봇 '딜리'를 달리게 하는 기술은? 작성일 10-30 214 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">'슬램' 통한 점군지도 생성으로 로봇 위치 추적...'최적화 기반 플래닝' 사용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Kbz1mAFOUO"> <p dmcf-pid="9Yysd6Iius" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조수민 기자)"딜리가 배달하는 그날을 꿈꾸며 열심히 개발하고 있습니다."</p> <p dmcf-pid="2U0GkoXD0m" dmcf-ptype="general">30일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '우아한테크콘퍼런스2024'의 '자율주행 로봇을 위한 위치 인식 및 동작 계획 기술' 세션에서 우아한형제들 김동혁 로보틱스 소프트웨어 엔지니어는 이같이 말했다.</p> <p dmcf-pid="Vq75rjtsFr" dmcf-ptype="general">이날 김 엔지니어와 강제원 엔지니어는 우아한형제들이 개발 중인 자율주행 배달 로봇 '딜리'에 활용한 기술에 대해 소개했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="fKBFOk0C3w" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우아한형제들 강제원 로보틱스 소프트웨어 엔지니어" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/30/ZDNetKorea/20241030160254281svem.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZqSwMfmeu5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/30/ZDNetKorea/20241030160254281svem.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우아한형제들 강제원 로보틱스 소프트웨어 엔지니어 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="4KBFOk0CzD" dmcf-ptype="general"><strong>달리 위치 추적 위한 자체 개발 기술 '슬램(SLAM)'</strong></p> <p dmcf-pid="8onP3HxpuE" dmcf-ptype="general"><span>강 엔지니어는 "로봇이 배달 음식을 목적지까지 안전하게 배달하기 위해서는 로봇의 위치 추적이 필요하다"며 "우아한형제들은 달리의 위치 추적을 위해 점군지도를 사용한다"고 말했다. </span><span>이어 "</span><span>점군지도의 </span><span>오차는 </span><span>약 </span><span>0.2m로</span><span> 지도 앱에 사용되는 GPS 등에 비해 오차가 적</span><span>다"고 강조했다.</span></p> <p dmcf-pid="6ANe7tJqzk" dmcf-ptype="general">우아한형제들은 점군지도 생성에 자체 개발한 '슬램(SLAM)' 기술을 이용한다. 슬램은 임의의 공간에서 로봇이 이동하며 주변 환경에 대한 지도를 만드는 동시에 그 지도에서의 위치를 추정하는 작업을 수행한다. 입력된 센서 데이터가 오도메트리(odometry) 모듈에 전달되고, 모듈이 로봇의 위치 변화를 매 순간 추정한 후 옵티마이제이션(optimization) 모듈이 오차를 교정해 점군지도를 생성하는 방식이다.</p> <p dmcf-pid="P5XloRvaFc" dmcf-ptype="general">로봇의 현재 위치 추정은 우아한형제들이 자체 개발한 '로컬라이제이션(localization)' 기술을 통해 수행한다. 로컬라이제이션은 오도메트리 모듈과 대부분의 기능이 흡사하다. 다만 로컬라이제이션은 사전에 생성된 점군지도를 사용한다는 점에서 오드메트리 모듈과 차이가 있다.</p> <p dmcf-pid="QYysd6Ii0A" dmcf-ptype="general">강 엔지니어는 로컬라이제이션을 보완하기 위해 다양한 기술을 개발했다고 밝혔다. <span>대규모 지도에서의</span><span> 로봇의 초기 위치 파악이 어려운 문제를 해결하기 위해</span><span> '리로컬라이저(relocalizer)' 모델을 마련했다. 또 점군지도가 나타내는 지역이 확장됨에 따라 지도 용량이 늘어나는 문제에 대응하기 위해 '서브맵 매니저(submap manager)' 기능을 개발했다. 위치 추적 실패 시 로봇이 위험한 곳으로 향하는 상황을 방지하기 위해 경고를 보내는 '로컬라이저빌리티 에스티메이터(localizability estimatior)' 기능도 마련했다.</span></p> <p dmcf-pid="xdRVZT410j" dmcf-ptype="general">강 엔지니어는 "향후 대규모 지도를 생성하고 지도를 부분적으로 업데이트할 것"이라며 "더 적은 계산량과 메모리에도 강인하게 동작할 수 있도록 연구를 이어갈 것"이라고 포부를 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="y5XloRva0N" dmcf-ptype="general"><strong>'최적화 기반 플래닝'으로 로봇 경로 계획</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="W0FWAnGkUa" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우아한형제들 김동혁 로보틱스 소프트웨어 엔지니어" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/30/ZDNetKorea/20241030160255497eaph.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bmWOJPCnzI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/30/ZDNetKorea/20241030160255497eaph.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우아한형제들 김동혁 로보틱스 소프트웨어 엔지니어 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="YyvrR4sdpg" dmcf-ptype="general"><span>김 엔지니어는 모션 플래닝 문제를 풀기 위한 도구로 최적화 기반 플래닝</span><span>을 언급했다. </span></p> <p dmcf-pid="GQ6BWCKGpo" dmcf-ptype="general">강 엔지니어는 "최적화 기반은 계산량 상한을 예측할 수 있다는 장점이 있다"며 "문제가 복잡하다고해서 과도한 계산량이 들어가면 안정적으로 운영할 수 없기 때문에 이러한 측면에서 최적화 기반이 강점을 갖고 있다고 생각했다"고 말했다.</p> <p dmcf-pid="HEciB0LKuL" dmcf-ptype="general">또 "배달이 너무 느리면 음식이 식기 때문에 로봇이 어느 정도는 고속으로 달려야 할 필요가 있는데, 인도에서는 여러 위험 상황이 있을 수 있다"며 "이러한 것들을 고려해 경로 계획 범위가 길어야 하고 최적화 기반이 적합하다고 판단했다"고 설명했다.</p> <p dmcf-pid="XonP3HxpUn" dmcf-ptype="general">강 엔지니어는 국소 최적만을 만족하는 최적화 기반의 약점 극복 방안에 대해 다양한 연속 변형류에 속한 초기 경로를 찾아 최적화하는 것이 핵심이라고 짚었다. 구체적으로 ▲기하 공간 분석 ▲다수의 초기 경로 일정하게 샘플링 ▲학습 기반 통한 초기 경로 생성 등을 통해 다양한 연속 변형류에 속한 초기 경로를 찾고 있다고 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="ZaoxpZRuui" dmcf-ptype="general">학습 기반 플래닝에 대해서는 "학습 기반은 확장성이 크기 때문에 잘 설계하고 학습한다면 어느 케이스든 다 다룰 수 있을 것으로 생각한다"면서도 "반드시 우리 경로가 갖춰야 하는 제약 조건을 만족시키려면 학습 기반 플래닝 결과를 바로 쓸 수는 없고 최적화 기반에 물려서 한 번 더 검증하고 더 최적화하는 방향으로 보고 있다"고 말했다.</p> <p dmcf-pid="5hIc6KEQ3J" dmcf-ptype="general">조수민 기자(blue@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 지금까지 알려진 '갤럭시S25'의 모든 것 10-30 다음 [이슈플러스]LG, 안정 속 미래성장 추진 10-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
