연구원, 그림자 변화 감지 가능한 자율 시스템 개발

MIT의 엔지니어는 자율 주행차와 그 안전성을 위한 새로운 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 지면의 그림자 변화 감지能力을 가지고 있으며, 코너周辺에 움직이는 물체가 있는지 판단할 수 있습니다.

자율 주행차를 개발하는 회사들의 주요 목표 중 하나는 안전성의 향상입니다. 엔지니어들은 다른 차량이나 보행자와의 충돌을 피하는 능력을 향상시키기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.

새로운 시스템은 또한 병원에서 навиг하는 로봇에 사용될 수 있습니다. 이러한 로봇은 병원 내에서 약물이나 물자를 전달할 수 있으며, 시스템은 사람들과의 충돌을 피하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

다음 주에 열리는 국제 로봇 및 시스템 회의(IROS)에서 연구 결과가 발표될 예정입니다. 이에는 자율 주행차가 주차장 주변을 운행하며 다른 차량에 접근할 때 정지하는 실험 결과가 포함되어 있습니다.

현재 시스템은 주로 LIDAR를 사용하며, 가시적인 물체를 0.5초 이상으로 감지할 수 있습니다. 연구원들은 분数초의 차이가 빠르게 움직이는 자율 주행차에서 큰 차이를 만들 수 있다고 말합니다.

“로봇이 다른 물체나 사람과 함께 환경을 돌아다닐 때, 우리의 방법은 로봇에게 코너周辺에 누군가가 다가오고 있음을 조기에 경고할 수 있습니다.这样으로 차량은 속도를 줄이고, 경로를 조정하며, 충돌을 피하기 위해 미리 준비할 수 있습니다.”라고 공동 저자 다니엘라 러스(Daniela Rus)는 말합니다. “큰 꿈은 차량에 ‘X-ray 비전’을 제공하는 것입니다.”

새로운 자율 시스템은 아직 실내 환경에서만 테스트되었습니다. 이러한 환경에서는 조명 조건이 낮으며, 로봇의 속도가 더 느립니다. 자율 시스템은 이러한 환경에서 그림자 변화를 분석하고 감지하기가 더 쉽습니다.

연구 결과는 다니엘라 러스, 펠릭스 나서(Felix Naser), 알렉산더 아미니(Alexander Amini), 이고르 길리첸스키(Igor Gilitschenski), 크리스티나 리아오(Christina Liao), 가이 로스만(Guy Rosman), 세르타크 카라만(Sertac Karaman) 등이 공동으로 작성했습니다.

ShadowCam 시스템

새로운 개발 이전에, 연구원들은 이미 “ShadowCam”이라는 시스템을 가지고 있었습니다. 이 시스템은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 지면의 그림자 변화를 식별하고 분류할 수 있습니다. 이전 버전의 시스템은 MIT의 윌리엄 프리먼(William Freeman)과 안토니오 토랄바(Antonio Torralba) 교수가 개발했습니다. 두 교수는 IROS 논문에 공동 저자로 참여하지 않았으며, 그들의 연구는 2017년과 2018년에 발표되었습니다.

ShadowCam은 특정 카메라의 비디오 프레임을 사용하며, 시간에 따른 광도 변화 감지能力을 가지고 있습니다.这样으로 시스템은 물체가 더遠く 이동하거나 가까이 다가오는지를 판단할 수 있으며, 정보를 분석하여 각 이미지를 정지 물체 또는 움직이는 물체로 분류할 수 있습니다.

ShadowCam은 자율 주행차에 사용하기 위해 수정되었습니다. 원래 버전은 증강 현실 레이블인 “AprilTags”를 사용했으며, 이는 QR 코드와 유사합니다. ShadowCam은 이러한 레이블을 사용하여 특정 픽셀 클러스터에 초점을 맞추어 그림자가 있는지 판단했습니다. 그러나 이러한 시스템은 실제 환경에서 사용하기 어렵다는 것이 밝혀졌습니다.

따라서 연구원들은 새로운 프로세스를 개발했습니다. 이는 이미지 등록과 시각적 오도메트리 기술을 함께 사용합니다. 이미지 등록은 여러 이미지를 겹쳐서 변화를 식별할 수 있습니다.

연구원들이 사용하는 시각적 오도메트리 기술은 “직접 희박 오도메트리(Direct Sparse Odometry)”라고 불리며, AprilTags와 유사하게 작동합니다. DSO는 3D 프린트 클라우드를 사용하며, 환경의 다양한 특징을 플로팅합니다. 컴퓨터 비전 파이프라인은 관심 영역을 찾습니다.

ShadowCam은 DSO-이미지 등록을 사용하여 로봇의 동일한 관점에서 모든 이미지를 겹쳐서 그림자 변화를 분석할 수 있습니다.这样으로 로봇은 움직이거나 정지하고 있든, 그림자가 있는 동일한 픽셀 패치에 초점을 맞출 수 있습니다.

다음 단계

연구원들은 이 시스템을 계속 개발할 예정이며, 실내와 실외 조명 조건의 차이를 집중적으로 연구할 것입니다. 궁극적으로 팀은 시스템의 속도를 높이고 자동화 프로세스를 목표로 합니다.