지도 생성 모델 구축 장치 및 이를 이용한 지도 생성 장치

로봇 촬영 공간 지도 데이터 생성

본 기술은 이동 로봇이 촬영한 이미지의 RGB 및 깊이 정보를 인코더 모듈을 통해 임베딩 데이터로 변환하고, 이를 로봇의 위치 정보와 매핑하여 그리드 기반의 공간 지도 데이터로 구축하는 것이며, 이후 디코더 모듈이 해당 지도에서 랜더링 이미지를 생성하고, 손실 함수를 통해 원본 촬영 이미지와의 차이를 학습함으로써 신경망 기반 지도 생성 모델을 최적화하는 것입니다.

기존 격자 기반 지도 작성 방식은 로봇 위치 오차 누적에 따른 지도 정확도 저하 문제가 발생하며, 시각적 정보의 저장 시 메모리 점유가 크고 데이터 처리 속도가 느려 실제 로봇 운영 환경에 적용하기 어려운 문제점이 있었습니다.

본 기술은 심층신경망 인코더-디코더 구조를 도입하여 촬영 이미지의 특징을 그리드에 임베딩하고, 위치 정보 기반의 효율적인 데이터 기록 및 렌더링 과정을 통해 실시간 환경 인지와 위치 정확도를 개선할 수 있는 탁월한 기술입니다.

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Key Features:

• 학습 공간을 이동하는 이동 장치에 의해 촬영된 촬영 이미지를 인코더 모듈에 적용하여 임베딩 데이터를 생성
• 위치정보를 기초로 임베딩 데이터를 지도 베이스 데이터에 기록하여 공간 지도 데이터를 생성
• 지도 베이스 데이터는, 임베딩데이터가 기록되는 복수의 그리드를 포함하고, 임베딩 데이터는, 상기촬영 이미지의 각 픽셀에 대한 RGB 정보 및 깊이 정보를 포함
• 손실함수를 통해 랜더링 이미지와 촬영 이미지를 비교하여 인코더 모듈 및 디코더 모듈을 업데이트해 지도 생성 모델을 학습

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본 기술은 정보통신기획평가원의 (SW 스타랩) 로봇학습: 효율적이고 안전한, 사회친화적기계학습 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.

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