본 기술은 이동 로봇이 미지 영역이 남아 있는 공간을 점유 격자 지도로 표현하고, 그 지도에서 FFP 경계 검출 알고리즘으로 탐사 후보 경계 포인트를 뽑아낸 뒤 가장 가까운 목표를 스스로 정해 이동하는 자율 탐색 방법과 컴퓨팅 장치입니다. 장애물 필터와 경계 필터로 쓸모없는 후보를 걸러내고, 남은 후보까지의 경로를 병렬로 동시에 계산해 다음 목적지를 결정합니다.
기존의 그리드 지도 기반 탐색은 지도 데이터가 커질수록 경계 탐색과 경로 계산에 걸리는 시간이 지나치게 늘어나는 문제가 있었습니다. 메모리 효율이 좋은 토폴로지 지도를 쓰면 정밀도가 떨어져 노드 내부의 정확한 위치를 파악하거나 세밀하게 이동하기 어려운 한계가 있었습니다.
본 기술은 로봇 시작 위치 기준으로 스캔한 점유 격자 지도를 다운샘플링해 연산량을 줄이고, 경계 포인트 주변 패치의 장애물 존재 확률(비용 맵 점수)이 임계값을 넘거나 미지 셀 비율로 계산한 경계 측정값이 낮은 접근 불가 포인트를 스퓨리어스 포인트로 제거합니다. 이후 분기 조건과 경계 조건을 둔 복수 스레드로 각 경계 포인트까지의 경로를 동시에 탐색하고 경로 거리가 가장 짧은 지점을 최적 경계 포인트로 정하며, 탐사 궤적은 지도 위에 표시합니다. 재난 현장 수색 로봇, 물류창고 초기 매핑 로봇, 실내 청소·순찰 로봇에 적용될 수 있어 사전 지도 없이 투입된 로봇이 막다른 가짜 경계에서 헤매지 않고 짧은 시간 안에 공간 전체의 지도를 완성할 수 있습니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 Simulated Reality 콘텐츠 구현을 위한 핵심기술 연구 및 인력양성 지원을 통해 개발되었습니다.
EP4603937A1, JP2025-534164A, WO2024-080550A1
