국내 최대 로봇 학술대회 KRoC 2026서 자율주행 알고리즘·시스템 완성도 인정받아 최종 우승

본교 기계시스템디자인공학과 연구팀이 국내 최고 권위의 로봇 학술대회에서 4족 보행 로봇 자율주행 기술을 선보이며 대상을 수상하는 성과를 거뒀다. 본교 ROMODOG 팀은 최근 열린 한국로봇종합학술대회(KRoC 2026) 4족 보행 로봇 자율주행 부문에서 안정적인 주행 알고리즘과 높은 시스템 완성도를 인정받아 최종 우승을 차지했다. 이번 수상은 자율주행 로봇 기술을 실제 환경에서 구현하고 검증했다는 점에서 의미 있는 성과로 평가된다.

한국로봇종합학술대회(KRoC, Korea Robotics Conference)는 한국로봇학회가 주관하는 국내 최대 규모의 로봇 학술 행사로, 로봇공학·인공지능·자율주행·로봇 제어 등 다양한 분야의 연구자와 학생들이 참여하는 대표적인 로봇 학술대회다. 매년 수백 편의 논문 발표와 기술 세션이 진행되며, 실제 로봇 시스템을 활용한 다양한 기술 경진대회도 함께 개최된다. 특히 4족 보행 로봇 자율주행 부문은 실제 환경에서 로봇이 스스로 경로를 판단하고 장애물을 회피하며 이동하는 능력을 평가하는 경기로, 센서 융합과 자율주행 알고리즘, 시스템 통합 능력까지 종합적으로 검증되는 분야로 알려져 있다.

이번 대회에서 우승을 차지한 본교 ROMODOG 팀은 기계시스템디자인공학과 ROMOMO 연구실(지도교수 문희창)을 중심으로 구성된 연구팀이다. 팀은 김동건 팀장(산업융합협동과정 지능로봇·자율주행 석사과정)을 비롯해 백승태, 이상희(이상 산업융합협동과정 지능로봇·자율주행 석사과정), 최영민, 정규태(IDAS 스마트디자인엔지니어링 석사과정) 등 총 다섯 명의 대학원생으로 구성됐다. 팀원들은 로봇 플랫폼 설계와 센서 통합, 자율주행 알고리즘 개발, 시스템 테스트 등 연구 전 과정에 직접 참여하며 대회를 준비했다.

ROMODOG 팀은 대회 준비 과정에서 상용 로봇 플랫폼을 기반으로 하되, 외부 센서와 자율주행 알고리즘을 직접 통합하는 방식으로 독자적인 자율주행 시스템을 구축했다. 팀은 DeepRobotics사의 4족 보행 로봇 Lite3 Pro를 기본 플랫폼으로 활용하고, 여기에 RPLidar 라이다 센서, u-blox사의 ZED-F9P GPS 센서, 그리고 LattePanda사의 IOTA 소형 PC를 상위 제어기로 결합해 실제 환경에서 운용 가능한 자율주행 로봇 시스템을 직접 설계·구현했다. 이러한 시스템 통합 과정은 단순한 로봇 제어를 넘어 센서 데이터 처리, 위치 추정, 제어 시스템 구성 등 다양한 공학적 요소가 결합되는 작업으로, 로봇 시스템 전반에 대한 이해와 높은 기술적 완성도를 요구한다.

특히 ROMODOG 팀은 기성 플랫폼의 구조와 기능을 훼손하지 않으면서도 로봇 외형과 연결되는 별도의 외관 디자인을 적용해 공학과 디자인의 융합이라는 본교의 교육적 목표를 로봇 플랫폼에 반영했다. 이러한 시도는 단순히 성능 중심의 로봇 개발을 넘어 기술과 디자인을 동시에 고려한 연구라는 점에서 다른 참가팀과 차별화된 요소로 작용했다.

ROMODOG 팀의 핵심 전략은 ‘기본에 충실한 자율주행’이었다. 팀은 GPS에서 획득한 Waypoint 기반 항법주행을 중심으로 안정적인 경로 추종 성능을 확보하고, 라이다 센서에서 얻은 Point Cloud 데이터를 활용해 정적 장애물뿐 아니라, 대회 중 동시에 주행한 다른 로봇을 인식하고 회피하는 알고리즘을 구현했다. 특히 GPS 기반 전역 경로(Global Path)와 GPS·LiDAR 기반 로컬 경로(Local Path)를 동시에 생성·운용하는 알고리즘을 구축해 실제 주행 환경에서 보다 유연한 장애물 회피가 가능하도록 했다.

전역 경로는 전체 코스를 안정적으로 따라가기 위한 기준 경로로 활용됐으며, 로컬 경로는 주변 장애물과 주행 가능 공간을 실시간으로 반영해 생성됐다. LiDAR로 전방 장애물을 인식한 뒤 장애물 사이의 상대적으로 넓은 공간을 회피 경로로 판단해 주행에 활용하는 방식으로 안정적인 주행을 구현했다.

또한 GPS 좌표계와 LiDAR 좌표계를 통합해 서로 다른 센서에서 획득한 정보를 하나의 주행 판단 체계 안에서 활용하도록 한 점도 중요한 기술적 특징이다. 이는 단순한 센서 병렬 사용을 넘어 센서 데이터를 상호보완적으로 결합해 보다 신뢰도 높은 주행 판단을 가능하게 했다는 점에서 의미가 있다.

대회 코스에 포함된 눈 언덕 구간에서도 팀의 기술력이 발휘됐다. ROMODOG 팀은 GPS 경로상의 특정 지점에 이벤트 트리거(Event Trigger)를 설정해 로봇이 해당 구간에 진입하면 H-step 모드가 자동으로 작동하도록 설계했다. 이를 통해 보행 높이를 높여 경사 지형에서도 안정적으로 이동할 수 있도록 했으며, 이러한 환경 대응형 제어 전략을 통해 난코스 구간에서도 안정적인 주행을 유지할 수 있었다.

ROMODOG 팀은 이번 대회 성과를 계기로 자율주행 연구 범위를 더욱 확장할 계획이다. 향후 차량형 플랫폼 자율주행 대회 등 다양한 연구 분야에 도전하며 실제 환경에 적용 가능한 자율주행 기술을 발전시키는 것을 목표로 하고 있다. 특히 현재의 GPS 기반 항법주행과 장애물 회피 기술을 더욱 고도화해 GPS 정보를 활용해 보정된 LiDAR SLAM 기반 자율주행 기술로 발전시키는 연구를 진행할 계획이다. 이를 통해 보다 정밀한 위치 추정과 안정적인 환경 인식을 구현하고 복잡한 실외 환경에서도 높은 수준의 자율주행 성능을 확보하는 것을 목표로 하고 있다. 또한 2027년 로봇학회 학술대회에서 열릴 차기 4족 보행 로봇 자율주행 대회에도 참가해 더욱 향상된 기술을 선보이며 2년 연속 우승에도 도전할 예정이다.

ROMODOG의 김동건 팀장(지능로봇·자율주행 석사과정)은 “오랜 기간 팀원들과 함께 준비해온 연구가 좋은 결과로 이어져 매우 뜻깊게 생각한다”며 “이번 수상은 연구한 자율주행 기술이 실제 환경에서도 충분한 경쟁력을 가질 수 있음을 확인한 계기였다”고 말했다. 이어 “앞으로는 다양한 플랫폼을 활용해 실제 환경에서 안정적이고 정교하게 동작하는 자율주행 기술을 지속적으로 연구하고, 단순한 대회 성과를 넘어 실전성과 확장성을 갖춘 기술로 발전시키고 싶다”고 밝혔다.

이번 수상은 학생들이 직접 로봇 플랫폼 설계와 센서 융합, 자율주행 알고리즘 개발, 시스템 통합까지 수행하며 실전형 엔지니어링 역량을 입증했다는 점에서도 의미가 크다. 로봇공학과 자율주행 기술이 빠르게 발전하는 가운데, 본교 대학 연구팀이 실제 환경에서 검증된 기술력을 바탕으로 국내 최고 수준의 학술대회에서 성과를 거두었다는 점에서 향후 본교의 로봇 연구 경쟁력에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.

온라인커뮤니케이션실 안도현 기자