Advanced Mobility Global Contest 2026
콘테스트 프로젝트진행중

Autonomous Security Robot

Advanced Mobility Global Contest 2026
곽
2026.10.01에 시작
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주요 기능

실외 융합측위 알고리즘
GPS 절대 위치를 기준으로 LiDAR 스캔 매칭과 IMU 자세 정보를 결합한 실외 위치 추정 GPS 신호 불안정 시 LiDAR·IMU 가중치를 높이고, GPS 회복 시 전역 위치 재보정
경로주행·장애물 회피
웨이포인트 기반 순찰 경로 추종 및 LiDAR 포인트클라우드 전처리·지면 분리·장애물 클러스터링 최근접 장애물 거리 기반 주행 가능 영역 판단 및 장애물 발생 시 정지·우회·재출발 판단
레그-휠 주행 안정화
IMU 피치·롤 변화와 휠 속도 편차를 활용한 요철·단차 주행 상태 판단 및 주행 속도 제한 단차 구간 레그 관절 자세 보정과 접지 안정성 확보를 통한 안정적인 주행
이벤트 감지·로그 SW
온보드 객체검출 모델 기반 사람·차량·침입 객체 감지 및 위치·시간 정보 연계 이벤트 발생 시 시간·위치·이미지·로그 저장 및 관제 알림 연동, 다중 조건 기반 잘못된 이벤트 감지 감소
Advanced Mobility Global Contest 2026진행중
콘테스트 프로젝트 진행 상황

각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.

1
Quest 1
2
Quest 2
3
Quest 3
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프로젝트 소개

목표 및 제작 동기

This project aims to develop an indoor autonomous patrol and hazard detection service utilizing a quadruped robot and LiDAR sensor. The robot autonomously patrols building interiors during nighttime or unmanned environments, detects intruders using LiDAR-based object detection technology, identifies hazards such as fire and disaster situations, and provides stable patrol services by real-time position estimation through map matching technology with indoor precision maps. Detected hazard information is transmitted to a server to provide immediate alerts to administrators, thereby contributing to rapid response and improved facility safety.

[Expected Effects]
This service can enhance the efficiency of security and safety management by continuously patrolling building interiors in nighttime and unmanned environments, while preventing theft and crime through rapid detection and alerts in case of intrusion, and can contribute to securing the golden time window by early detection of fire and disaster situations. Additionally, it can complement existing CCTV-based fixed surveillance systems to establish mobile surveillance systems, and offers the advantage of potential expansion to various indoor facilities such as factories, laboratories, schools, hospitals, and logistics warehouses in the future.

프로젝트 컨셉

1. Ouster OS1-32 LiDAR를 활용하여 실시간 환경 데이터를 수집합니다.
2. LiDAR 기반 Object Detection 알고리즘을 적용하여 사람 및 장애물을 검출하고, 야간 환경에서도 침입자를 탐지합니다.
3. NDT(Normal Distributions Transform) 기반 맵 매칭 기술을 이용하여 사전에 구축된 실내 정밀지도와 현재 센서 데이터를 비교함 으로써 로봇의 위치를 추정합니다.
4. Unitree Go2-EDU 4족보행 로봇을 활용하여 자율 순찰 기능을 구현하고, 위험 상황 발생 시 해당 정보를 서버로 전송합니다.
5. 서버에서는 수집된 데이터를 기반으로 관리자에게 위험 상황을 실시간으로 알리고, 순찰 기록을 저장 및 관리합니다.

[개발 역량]
* Unitree Go2-EDU 기반 로봇 제어
* NVIDIA Orin 기반 AI 연산 환경 구축
* Ouster OS1-32 LiDAR 센서 활용
* ROS Noetic 기반 로봇 소프트웨어 개발
* LiDAR 기반 객체 검출 및 자율주행 알고리즘 구현
* SLAM 및 NDT 맵 매칭 기반 실내 측위 기술 적용
* 서버 연동 및 실시간 모니터링 시스템 구축

[지원 동기]
최근 무인화·자동화 기술의 발전과 함께 스마트 보안 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 본 프로젝트를 통해 AI, LiDAR, 자율주행 기술을 융합한 실질적인 로봇 서비스를 개발하며 로봇공학 분야의 실무 역량을 향상 시키고자 합니다. 또한 단순한 연구 수준을 넘어 실제 시설 관리에 활용 가능한 서비스를 구현하는 것을 목표로 하며, 대회를 통해 다양한 참가자들과 기술을 공유하고 발전시키는 경험을 쌓고 싶습니다. 향후에는 화재 감지, 이상 행동 분석, 다중 로봇 협업 기능 등을 추가하여 보다 지능적인 자율 순찰 로봇 시스템으로 발전시키고자 합니다.

주요 기능
  • 실외 융합측위 알고리즘 — GPS 절대 위치를 기준으로 LiDAR 스캔 매칭과 IMU 자세 정보를 결합한 실외 위치 추정 GPS 신호 불안정 시 LiDAR·IMU 가중치를 높이고, GPS 회복 시 전역 위치 재보정
  • 경로주행·장애물 회피 — 웨이포인트 기반 순찰 경로 추종 및 LiDAR 포인트클라우드 전처리·지면 분리·장애물 클러스터링 최근접 장애물 거리 기반 주행 가능 영역 판단 및 장애물 발생 시 정지·우회·재출발 판단
  • 레그-휠 주행 안정화 — IMU 피치·롤 변화와 휠 속도 편차를 활용한 요철·단차 주행 상태 판단 및 주행 속도 제한 단차 구간 레그 관절 자세 보정과 접지 안정성 확보를 통한 안정적인 주행
  • 이벤트 감지·로그 SW — 온보드 객체검출 모델 기반 사람·차량·침입 객체 감지 및 위치·시간 정보 연계 이벤트 발생 시 시간·위치·이미지·로그 저장 및 관제 알림 연동, 다중 조건 기반 잘못된 이벤트 감지 감소
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