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    고가 센서 없이 96% 정확도로 유리벽을 감지하는 PINMAP, 하드웨어 비용 1/10 

 

CSI Lab에서 저가 센서만으로도 유리벽 같은 투명한 장애물을 감지할 수 있는 자율주행 소프트웨어 기술을 개발했다. 자율주행 로봇은 주변 인식을 위해 라이다 센서를 사용하지만, 저가 라이다는 유리 같은 투명 물체를 감지하지 못해 충돌 위험이 있다. 이를 보완하려면 고가의 센서 추가가 필요하며 비용과 시스템 복잡도가 크게 증가한다.

CSI Lab은 하드웨어 의존을 과감히 버리고, 센서는 그대로 둔 채 소프트웨어만 바꿔 문제를 해결하는 알고리즘 PINMAP(Probabilistic Incremental Navigation-based Mapping)을 개발했다. PINMAP은 저가 라이다가 간헐적으로만 감지하는 희소한 포인트 데이터를 삭제하지 않고 누적하여, 시간이 지남에 따라 유리벽의 존재 가능성을 확률적으로 계산하는 방식이다.

PINMAP은 기존 저가 라이다에 소프트웨어만 적용해 유리벽을 96.77%의 정확도로 탐지하는 데 성공했으며, 이는 기존 방식 대비 압도적인 성능 향상을 보여준다. 고가 라이다 수준의 인식 성능을 유지하면서도 비용은 10분의 1 이하로 낮췄다. 본 연구는 국제 학술지 IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement에 2025년 5월 7일자로 온라인 게재되었다.

                [기존 SLAM과 PINMAP 프레임워크의 유리 탐지 성능 비교]                             [LDS-02(저가 2D 라이다)와 UTM-30LX(고가 2D 라이다) 센서의 유리 반사 강도 측정 결과]