다중센서 융합을 활용한 무인 주행 로봇 기반 3차원 객체 탐지 및 추적용 데이터셋 구축

Abstract

인공지능 기반의 로봇 기술은 사회에 빠르게 통합되며, 우리의 일상생활에 더욱 깊숙이 들어오고 있다. 이러한 로봇들은 복잡하고 보행자로 붐비는 환경에서 빠르고 효과적인 주행을 요구하며, 이를 위해 주변 보행자들의 움직임을 정확히 인식하고, 이들의 경로를 예측하는 능력이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 요구사항을 발맞춘 새로운 로봇 주행 기반의 보행자 경로 데이터셋을 제안한다. 기존의 보행자 경로 데이터셋들은 고정된 위치에서 수집된 보행자 경로 데이터만 제공하거나 실외 또는 실내에서 보행자와의 상호작용이 부족한 데이터를 제공하여 로봇 자율주행에 필요한 보행자 경로 예측 작업 수행이 어려우며 다양한 보행자와의 상호작용을 포함하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 실외와 실내 모두에서 로봇을 주행한 데이터와, GPS 사용이 불가능한 실내 환경에서는 LiDAR 및 IMU 센서를 활용한 SLAM 기법을 사용하여 로봇의 자세 및 위치 정보를 제공하여 전역 좌표 기반의 보행자 경로 추적 및 예측이 가능한 데이터셋을 제공하고자 한다. 또한 보행자와 로봇이 실내 및 실외의 서로 다양한 상황에서 상호 작용하는 장면들을 포함한다. 또한, 본 연구에서는 기존 자율주행 데이터셋에서 활용된 다중 센서 간 동기화 기법을 로봇 주행 데이터셋에 적용하였으며 객체 검출, 경로 추적, 그리고 경로 예측 작업을 한 번에 학습 가능한 End-to-End 모델 개발이 가능한 학습 데이터를 제공한다. 이를 활용 하여 3차원 보행자 검출 (3D Object Detection), 3차원 다중 객체 경로 추적 (3D Multi-Object Tracking) 및 보행자 경로 예측 (Pedestrian Trajectory Prediction) 모델을 기반으로 한 기준 성능을 제공하며, 이를 통해 본 데이터셋의 활용에 대한 기초를 제공하고자 한다. 앞으로 이렇게 제안된 데이터셋과 기초 정보를 바탕으로 로봇 기술의 발전과 사회적 상호작용에 대한 연구 확장에 기여할 것으로 기대된다.