英 맨체스터대, 어둠 속에서도 물체 식별하는 로봇 비전 기술 개발

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英 맨체스터대, 어둠 속에서도 물체 식별하는 로봇 비전 기술 개발

하이커뮤니티매니져 0 4 20:20






적외선과 머신러닝 기술 결합…'아카이브'에 논문 발표











빛이 전혀 없는 어둠 속에서도 물체를 명확히 인식하고 탐색할 수 있는 로봇 비전 기술이 개발됐다.



23일(현지시간) 테크엑스플로어 보도에 따르면, 영국 맨체스터대 연구팀은 머신러닝 알고리즘과 적외선(IR) 카메라 기술을 결합해, 조명이 없는 환경에서도 로봇이 높은 정확도로 물체를 식별할 수 있는 시스템을 개발했다고 밝혔다.



연구팀에 따르면, 저조도 환경에서 IR 스트림은 가시광선(RGB) 방식보다 노이즈의 영향을 덜 받는다. 하지만 IR 방식은 ‘활성 이미터 패턴(Active Emitter Patterns)’의 영향을 크게 받는다. 이는 물체 탐지, 추적 및 위치 추정 등 고수준의 작업을 방해하는 요소로 작용한다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 이미터 패턴이 포함된 입력 데이터로부터 깨끗한 IR 이미지를 재구성하는 ‘U-넷(Net) 기반 아키텍처’를 제안했다.



이번 연구 성과는 출판전 논문 공개 사이트인 ‘아카이브’에 공개됐다. (논문 제목:CLEAR-IR: Clarity-Enhanced Active Reconstruction of Infrared Imagery).



연구팀에 따르면, 기존 로봇 비전 시스템은 대부분 가시광선 카메라에 의존해 왔다. 하지만 카메라는 조명이 어두운 야간이나 연기가 자욱한 재난 현장, 지하 터널에선 로봇의 인식 능력이 현저히 떨어진다.



연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘적외선-가시광선 변환 머신러닝 모델’을 도입했다. 이 기술은 로봇이 적외선 카메라로 촬영한 열 정보를 단순히 받아들이는 데 그치지 않고, 머신러닝을 통해 낮에 가시광선으로 보는 듯한 고해상도 이미지 데이터로 실시간 재구성한다.



이 기술은 기존의 로봇 시각 알고리즘을 그대로 활용할 수 있다. 연구팀이 개발한 모델이 적외선 데이터를 기존 로봇이 이해할 수 있는 시각 정보로 변환해 주기 때문에, 기업이나 연구소는 고가의 센서를 새로 교체하거나 복잡한 소프트웨어를 처음부터 다시 설계할 필요가 없다.



연구팀 관계자는 “이번 기술은 조명 시설 설치가 어려운 험지나 극한 환경에서의 로봇 활용도를 획기적으로 높일 수 있다”고 했다. 이 기술은 향후 지진·화재 등 재난 현장의 수색 및 구조 로봇, 심야 시간대의 자율 주행 보안 감시 로봇 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.



백승일 기자 [email protected]



https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=44115



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