사회
"제로샷으로 계단 넘고 틈 건넌다" 한기대 로봇, 깊이 영상 노이즈에 강한 파쿠르 기술 개발
뉴스보이
2026.06.23. 16:25
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간단 요약
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한기대 로봇은 노이즈 섞인 영상도 학습하는 DAWN 프레임워크로 실제 환경에 강인합니다.
별도 학습 없이 18cm 계단, 70cm 틈, 45cm 단차를 넘는 파쿠르 기술을 개발했습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 한연희 교수 연구팀이 깊이 영상의 센서 노이즈에 강인한 사족보행 로봇 파쿠르 기술 개발에 성공했습니다. 이 기술은 로봇공학·자율주행·지능형 시스템 분야 국제학술대회인 ‘IROS 2026’에 논문으로 채택되었습니다. 논문은 2026년 9월 27일부터 10월 1일까지 미국 펜실베이니아주 피츠버그에서 발표될 예정입니다.
연구팀은 실제 환경에서 발생하는 깊이 영상의 노이즈 영향을 줄여 로봇이 계단, 단차, 장애물 등을 안정적으로 통과하도록 했습니다. 기존 로봇은 깨끗한 깊이 영상을 가정하고, 실제 운용 시 발생하는 센서 노이즈는 후처리 필터에 의존하여 환경 변화에 따라 필터값을 재조정해야 하는 한계가 있었습니다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 인식 프레임워크 ‘DAWN’을 제안했습니다. DAWN은 노이즈가 섞인 영상과 깨끗한 영상을 함께 학습하여 로봇이 불완전한 영상 정보에도 흔들리지 않고 주변 지형을 안정적으로 인식하게 합니다. 이 기법은 학습 단계에서만 적용되어 실제 로봇 동작 시 추가 연산 비용이 발생하지 않으며, 다양한 실제 환경에 적용할 수 있는 장점이 있습니다.
개발된 기술을 사족보행 로봇 Unitree Go1에 적용한 결과, 높이 18cm 계단, 폭 70cm 틈, 높이 45cm 단차를 별도 추가 학습 없이 통과했습니다. 한연희 교수는 불완전한 센서 데이터와 다양한 환경 변화에 대응해야 하는 실환경에서 로봇 인식 기술의 안정성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다고 밝혔습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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