SDAM: Robotic Driving System Integrating Semantic Mapping with End-to-End Driving Networks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710115342
과학기술정보통신부
한국연구재단
한동대학교산학협력단
황성수
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,361만원
6,361만원
기초연구
대학
경상북도 포항시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 의미론적 정보를 담은 경량화된 지도를 실시간으로 생성하고, 이를 end-to-end driving 네트워크에 통합함으로써 기존 SLAM 기반 자율주행 시스템의 한계를 극복하는 새로운 로봇 주행 프레임워크인 SDAM(Simultaneous Driving And Mapping)을 구현하는 데 있다. 본 연구는 ① 차선, 신호, 표지판, ...
... 구현을 위해 세 가지 연구 축을 중심으로 개발을 수행한다. 첫째, 주행에 필수적인 의미론적 정보만을 반영한 경량화된 지도 생성 기술을 개발한다. YOLOv8-Seg 기반의 경량 네트워크를 ... 줄이거나, 영상 기반 주행으로 전환하는 동적 정책 전환 구조를 설계한다. 셋째, 제안된 SDAM 시스템의 실효성을 SLAM 기반 시스템, zero-shot navigation 시스템과 비교 평가한다. ...
SDAM 기술은 복잡하고 정밀한 지도 없이도 안정적인 자율주행을 가능하게 하여, 공공서비스 로봇(순찰, 청소, 감시), 실내 이송 로봇, 물류 자동화 시스템 등에 즉시 적용 가능하다. 지도 구축 및 유지 비용 절감 효과는 상용화를 앞당기며, 스마트시티 구축, 재난 대응, 고령자 보조 시스템 등에도 효과적으로 활용될 수 있다. 과학기술적으로는 SLAM과 end-to-end ...