이동 로봇, 국내 최초로 안전하게 횡단보도 건너기 성공
경찰청·현대차 등 실외 이동로 운행 실증 시연회 개최
이동로봇-교통 신호체계 연동, 실시간 교통신호 정확히 인지
국내 최초로 이동 로봇이 실시간 교통 신호정보를 활용해 안전하게 횡단보도를 건너는 실증 시연이 성공했다.
경찰청은 9일 의왕 부곡파출소 앞 횡단보도에서 의왕시, 한국도로교통공단, 현대자동차 로보틱스랩과 함께 실시간 교통 신호정보를 활용해 실외 이동로봇의 안전 운행을 위한 실증 시연회를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다.
이번 시연은 복잡한 도심지 교통환경에서 로봇이 실시간 교통 신호정보를 활용해 안전하게 횡단보도를 이동할 수 있는지를 확인하기 위해 마련했다.
지난해 도로교통법과 지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법이 각각 개정·시행됨에 따라 운행 안전인증을 받고 보험에 가입한 실외 이동로봇이 보행자와 같은 권리를 갖게 되면서 로봇의 안전한 운행에 관한 관심이 높아졌다.
하지만, 기존 로봇은 자체 센서(카메라 등)만으로 주변 환경을 인식해 횡단보도에서 주변의 차량이나 사람에 시야가 가려지는 갑작스러운 돌발상황에 대처하지 못하는 우려가 제기돼 왔다.
이번 시연에서 선보인 기술은 경찰청의 실시간 교통 신호정보 수집·제공 시스템과 현대자동차의 로보틱스랩 관제 시스템을 연동해 로봇이 실시간으로 신호정보 상태를 정확하게 인지하고 안전하게 횡단보도를 건널 수 있도록 하는 것이다.
기존 로봇 자체 센서를 이용한 신호등 인식 시스템과 더불어, 이번 시연 기술로 이중화 시스템을 구축해 로봇이 더욱 안전하게 운행할 수 있게 된 것이다.
또한, 로봇이 실시간 교통 신호정보를 정확하게 인식해 안전하게 횡단보도를 건너고, 신호등의 점멸 순서와 시간 등 상세정보를 분석해 이동 경로를 최적화해 목적지까지 더욱 빠르게 이동할 수 있게 됐다.
김학관 경찰청 생활안전교통국장은 “실외 이동로봇이 점점 활성화돼 서비스 업계에 빠르게 정착할 것으로 보이며, 편리한 사회 서비스로 자리매김할 것으로 기대한다”면서 “앞으로도 실외 이동로봇과 사람이 안전하게 공존하는 교통환경을 만들기 위해 관련 기술 개발과 제도 개선에 힘쓰겠다”고 강조했다.
문의: 경찰청 생활안전교통국 교통안전과(02-3150-2751)
[출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)
로봇이 실시간 교통 신호 정보를 정확하게 인식하여 안전하게 횡단보도를 건너기 위해서는 여러 가지 기술과 시스템이 필요합니다.
아래는 그러한 로봇이 동작하는 과정을 설명하는 개요입니다.
1. 센서 및 카메라 사용
로봇에는 고해상도 카메라와 LIDAR, 레이더와 같은 센서가 장착되어 있어 주변 환경을 실시간으로 스캔합니다.
카메라는 교통 신호등의 색상(빨강, 노랑, 초록)을 인식하고, 신호등의 모양이나 위치도 감지할 수 있습니다.
2. 신호 인식 및 분석
로봇의 인공지능(AI) 시스템은 실시간으로 카메라와 센서에서 얻은 데이터를 처리합니다.
AI 모델은 신호등의 색상과 패턴을 인식하여 현재 교통 신호 상태를 파악합니다. 예를 들어, 초록불일 때는 진행, 빨간불일 때는 정지하도록 합니다.
3. 횡단보도 인식
로봇은 카메라와 LIDAR 데이터를 사용해 횡단보도의 위치와 모양을 인식합니다.
횡단보도에 있는 보행자 신호등도 인식하여, 초록불일 때 안전하게 횡단을 시작합니다.
4. 경로 계획 및 의사 결정
로봇은 교통 신호와 주변 환경 데이터를 기반으로 최적의 경로를 계획합니다.
만약 횡단 중간에 신호가 바뀌거나 예상치 못한 장애물이 나타난다면, 로봇은 실시간으로 판단하여 안전한 위치에 멈추거나 방향을 변경합니다.
5. 실시간 모니터링 및 적응
로봇의 시스템은 이동 중에도 지속적으로 교통 신호와 주변 환경을 모니터링합니다.
AI는 변화하는 상황에 맞게 즉각적으로 대응할 수 있도록 설계되어 있어, 예기치 못한 상황에서도 안전을 유지할 수 있습니다.
6. 통신 및 협력
로봇은 신호 시스템이나 다른 자율 주행 차량과 통신하여 더 안전하고 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.
또한, 만약 필요하다면 중앙 관리 시스템이나 클라우드와 연결되어 추가적인 데이터나 지침을 받을 수 있습니다.
7. 안전성 테스트 및 학습
로봇은 다양한 환경에서 테스트를 거치며 학습을 통해 더 안전하게 움직일 수 있도록 지속적으로 개선됩니다.
딥러닝과 강화 학습 등의 기법을 통해 새로운 상황에서도 신속하게 대응할 수 있도록 학습합니다.
이러한 기술들이 결합되어, 로봇은 실시간으로 교통 신호를 정확하게 인식하고, 안전하게 횡단보도를 건널 수 있게 됩니다. 이 시스템은 보행자의 안전을 보장하고, 다양한 교통 환경에서 로봇이 원활하게 작동할 수 있도록 지원합니다.