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사회적 이슈의 확산‧망각 원리를 적용한 피지컬 AI 기반 다중 로봇 자율 주행 시스템 개발, 생산성 18% 향상 및 주행시간 30% 감소

CSI Lab에서 사회적 이슈의 확산과 망각 현상을 모사해 다중 로봇의 자율주행 협력 효율을 높이는 피지컬 AI 기술을 개발했다. 자율주행 로봇(AMR)은 물류와 제조 현장에서 자동화의 핵심이지만, 현장에서는 예기치 못한 장애물이 자주 발생해 원활한 이동을 방해한다. 기존 로봇은 눈앞의 상황에만 즉각 반응해 경로를 수정했기 때문에 불필요한 우회와 지연이 잦았고, 이는 생산성 저하로 이어졌다. 

CSI Lab은 사회적 이슈가 급격히 확산되었다가 점차 사라지는 현상을 수학적으로 모델링해, 로봇의 집단지능 알고리즘에 적용했다. 그 결과 로봇들은 불필요한 정보는 자연스럽게 잊고, 중요한 정보만 빠르게 공유하면서 효율적인 협력 주행이 가능해졌다. 제안된 협력형 코스트맵 기반 평생학습 프레임워크는 기존 ROS 2 네비게이션 대비 작업량을 최대 18.0% 향상시키고 평균 주행시간을 최대 30.1% 단축했다. 또한 추가 센서 없이 2D LiDAR만으로 구현 가능하다. 본 연구는 JCR 산업공학분야 상위 2% 국제학술지 Journal of Industrial Information Integration에 9월 10일 온라인 게재되었다. 

[장애물 영향력(Obstacle Influence) 모델의 활성화 및 감쇠 속도의 학습적 업데이트, 그리고 코스트맵 플러그인 적용까지의 경로 계획 워크플로우]

[시뮬레이터에서 제안한 프레임워크가 학습한 구역별 감쇠 속도(λ) 지도]