# Reconnaissance Robot for Disaster Response Situations This appears to be a title/heading referring to a robot designed for surveillance or reconnaissance operations during emergency or disaster scenarios. The robot would be deployed to gather information and assess situations in dangerous environments where human presence might be risky.
주요 기능
콘테스트 프로젝트 진행 상황
각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.
Quest 1: 아이디어 기획 및 초기 구조 선정
2026.07.24붕괴 재난 현장의 좁은 잔해 틈을 탐색하는 로봇을 주제로 선정하였다. 일반적인 바퀴형 로봇보다 불규칙한 지형에서의 주행성을 높이기 위해 뱀 형태의 모듈형 구조를 기획하고, 초기 구동 방식으로 SAW 형태와 무한궤도 트랙 구조를 검토하였다. 또한 향후 센서를 활용한 장애물 인식과 탐사 기능을 추가할 수 있도록 전체 시스템 구성을 계획하였다.
Quest 2: 초기 구동 구조 모델링 및 시제품 제작
2026.08.14초기 설계한 SAW 형태의 부품을 3D 모델링한 뒤 출력하여 조립을 진행하였다. 그러나 출력물 간 결합과 조립 과정에서 안정적인 구조를 확보하기 어렵다고 판단하여 무한궤도 트랙 방식으로 설계를 변경하였다. 이후 무한궤도 부품도 직접 모델링·출력하여 구동 구조를 검토하였다. 제작 과정에서 웜과 웜기어의 공차 및 맞물림 문제가 발생했으며, 하나의 모터로 여러 축에 동력을 전달하는 구조 또한 제한된 예산과 제작 환경에서 구현 부담이 크다고 판단하였다.
Quest 3: 바퀴형 모듈·관절 결합 구조 제작 및 하드웨어 구성
2026.09.21세 개의 바퀴형 주행 모듈 사이에 관절부를 결합한 최종 구조를 모델링하고 3D 프린팅하였다. DC 모터와 L298N 모터드라이버를 이용해 각 모듈의 구동계를 구성하고, 고토크 서보모터와 PCA9685를 이용해 좌·우 조향 및 상하 자세 제어가 가능하도록 관절부를 제작하였다. Raspberry Pi를 메인 제어기로 구성하고 LiDAR와 ToF 센서, 전원 변환 및 분배 회로를 연결하였다. 이후 모터 방향, 관절 중심각, 출력 편차 등을 시험하며 기본 주행이 가능하도록 하드웨어와 제어값을 조정하였다.
Quest 4: LiDAR·ToF 기반 주행 제어 기능 개발 및 테스트
2026.10.05먼저 키보드 수동조작 코드를 이용해 전진·후진, 속도 조절, 좌·우 관절 조향 등 기본 주행 기능을 테스트하였다. 모터별 회전 방향과 출력 차이, 관절 중심각 및 조향 범위를 확인하고, 주행 과정에서 출력되는 로그와 동작 결과를 비교하며 GPIO 설정, 모터 방향, 출력 보정값과 서보 중심각 등을 수정하였다.
기본 주행 및 조향 성능을 확인한 이후에는 LiDAR 데이터를 이용해 전방 장애물 거리와 좌·우 여유 공간을 판단하고, 장애물이 감지되면 상대적으로 공간이 넓은 방향으로 관절을 조향하는 자동 회피주행 기능을 개발하였다. 이후 ToF 센서의 거리 분포를 활용해 높은 장애물과 관절부를 통해 등판 가능한 낮은 장애물을 구분하고, 판단 결과에 따라 회피주행 또는 장애물 등판 동작을 선택하도록 기능을 확장하고 있다. 본선까지는 LiDAR로 획득한 장애물 정보를 기록·시각화하고, 음향 센서를 활용한 생존자 신호 탐지 기능까지 확장할 예정이다.
최종 정리
최종 요약
■ Project Completion Overview
We have developed a disaster reconnaissance robot for exploring confined spaces by combining three wheel-type driving modules with two articulated joints. Centered on a Raspberry Pi, we integrated DC motors, high-torque servo motors, LiDAR, ToF sensors, and a power system, with a structure enabling left/right steering and chassis attitude adjustment through the articulated joints.
Through manual operation code, we implemented forward/reverse movement, speed control, and articulated steering functions, and adjusted motor direction, output variance, and articulation center angles through iterative testing. Subsequently, utilizing LiDAR and ToF sensor data to determine front obstacles and left/right clearance space, we developed an automatic obstacle avoidance driving function capable of navigating around obstacles.
■ Key Achievements and Features
We initially modeled and 3D-printed SAW structure and track-driven structures, reviewed assemblability and operational feasibility, and improved the design to a final structure combining wheel-type modules with articulated joints based on tolerance and power transmission issues identified during manufacturing.
The final structure features not only basic driving using wheels but also the capability to change the direction of travel and chassis attitude through articulation. We implemented functionality to determine front obstacles and left/right clearance space by linking LiDAR sensor information with driving control, and to automatically determine the avoidance direction.
Additionally, based on the distance distribution of the ToF sensor, we implemented logic to distinguish between high obstacles and low obstacles that can be traversed through articulated joint actuation, and to generate avoidance or climbing commands according to the determination results. Currently, we have confirmed that climbing commands are properly transmitted for low obstacles, and actual climbing operation is undergoing additional refinement due to insufficient torque in the driving unit.
In particular, we conducted the project in an End-to-End manufacturing approach where the team directly performed the entire process from idea planning through 3D modeling and printing, hardware assembly, sensor and actuator integration, control code development, and driving testing. We iteratively corrected mechanical, electrical, and software issues occurring during manufacturing to enhance the completeness of the overall system.
■ Future Improvement Plans
Going forward, we plan to improve the torque and mechanical structure of the vertical articulated driving unit so that when the ToF sensor determines a low obstacle, the robot can stably perform actual climbing operation. Additionally, we plan to expand functionality by recording and visualizing obstacle information acquired by LiDAR, and adding an acoustic sensor to collect and transmit signals such as human voice and tapping sounds from within the disaster space.
프로젝트 소개
목표 및 제작 동기
This robot is a disaster reconnaissance robot designed to explore the interior of narrow and dark debris crevices at collapsed disaster sites where direct human access is difficult. At collapse sites, entrances may be narrow or internal pathways may be curved, and with uneven floors and scattered debris, it is challenging for conventional mobile robots to enter stably. Additionally, the interior is dark and visibility is limited, making it difficult for rescue teams to immediately confirm the internal situation from outside. To address this, a low-profile crawler-based robot first enters narrow openings that are difficult for people to access. When lightweight debris obstacles block the path inside, a front pusher is utilized to remove obstacles and attempt further entry. Subsequently, when internal space exists but the entrance is narrower than the robot body itself, making direct entry difficult, a foldable rod-type camera probe mounted on the robot is deployed to confirm the internal situation beyond the narrow entrance. At this time, internal video is captured by the camera at the probe tip, and candidate thermal information from survivors is simultaneously confirmed through a thermal imaging sensor positioned at the midpoint of the probe. The robot transmits internal conditions and candidate heat source information from survivors to an external monitor using general camera video, LED lighting, and thermal imaging sensors. This service aims to help rescue teams pre-confirm the internal state before directly entering hazardous spaces by switching between the robot's direct entry, obstacle removal, and extended probe exploration based on the situation. [Expected Effects] This robot can be utilized to pre-confirm the internal situation of narrow and dark spaces at collapsed disaster sites where rescue teams find it difficult to directly enter. Sections accessible by direct robot entry are explored with the crawler, sections with obstacles are handled by attempting removal with the pusher, and sections with narrow entrances where the main body cannot fit are confirmed using the extended camera probe, enabling response to various debris environments. In particular, by utilizing a thermal imaging sensor in dark interior spaces that are difficult to confirm with a general camera alone, heat source candidates with potential survivor presence can be transmitted to external rescue teams. Rather than the robot directly determining survivors, it provides additional information that enables rescue teams to make judgments, which is meaningful as a disaster site reconnaissance support system. Furthermore, even within a confined 4m × 3m space, key constraints of disaster sites—narrow access routes, curved passages, debris obstacles, ultra-narrow entrances, and low-visibility environments—can be implemented step-by-step. Through this, the robot's entry feasibility, obstacle removal success rate, probe deployment distance, heat source candidate detection presence, and backward retreat feasibility can be quantitatively validated. Consequently, this service can contribute to assisting rescue teams' initial decision-making and enhancing the possibility of pre-exploration of hazardous spaces.
프로젝트 컨셉
4m × 3m 이내의 공간에 붕괴 재난 현장의 좁은 통로와 잔해 장애물을 모사한 환경을 구성합니다. 로봇은 세 개의 바퀴형 모듈과 모듈 사이의 관절부로 구성되며, 평탄한 구간에서는 바퀴를 이용해 주행하고 불규칙한 환경에서는 관절을 활용해 주행 자세를 변화시키도록 설계했습니다.
전방의 2D LiDAR를 이용해 장애물의 거리와 좌·우 공간을 확인하고, 진행 경로가 막힌 경우 상대적으로 여유가 있는 방향으로 조향하여 자동 회피주행을 수행합니다. 또한 전방 ToF 센서를 통해 장애물의 높이 특성을 확인하고, 센서 시야 전체가 막히는 높은 장애물은 회피하는 반면 위쪽 공간이 열려 있는 낮은 장애물은 관절을 구동하여 차체를 들어 올리고 등판하는 방식으로 대응하고자 합니다.
관절부에는 조향을 위한 서보모터와 차체의 상하 자세를 변경하기 위한 서보모터를 적용합니다. 이를 통해 평상시에는 관절을 좌우로 움직여 진행 방향을 조절하고, 낮은 장애물을 만났을 때에는 상하 관절을 이용해 앞쪽 모듈을 들어 올린 상태에서 저속으로 전진하여 장애물 위로 올라갈 수 있도록 개발합니다.
향후에는 탐사 중 LiDAR로 획득한 장애물 정보를 저장하고 시각화하여 로봇이 주행한 환경을 확인할 수 있도록 할 계획입니다. 또한 음향 센서를 추가해 재난 공간 내부의 사람 목소리나 두드림과 같은 신호를 수집하고 외부로 전달하는 기능까지 확장하고자 합니다.
개발 역량이 로봇을 개발하기 위해서는 기구 설계, 하드웨어 통합, 센서 데이터 처리, 모터·관절 제어, 자율주행 로직 구현 역량이 필요합니다.
먼저 세 개의 주행 모듈과 관절부를 제작하기 위해 3D 모델링과 3D 프린팅을 기반으로 차체와 동력전달 구조를 설계해야 합니다. 실제 제작 과정에서는 부품 간 공차, 기어 맞물림, 관절 가동범위와 같은 기구적 요소를 반복적으로 확인하고 수정하는 과정이 필요합니다.
하드웨어 측면에서는 Raspberry Pi를 중심으로 DC 모터와 모터드라이버, PCA9685 기반 서보모터, LiDAR, ToF 센서 및 전원부를 통합해야 합니다. 각 구동부의 전압과 전류 조건을 고려하고, 센서와 제어보드 간 통신이 안정적으로 유지되도록 배선과 전원 구조를 구성하는 역량이 요구됩니다.
소프트웨어 측면에서는 LiDAR 데이터를 기반으로 전방 장애물과 좌·우 여유 공간을 판단하고, 이에 따라 회피 방향을 결정하는 주행 로직을 구현합니다. 이후 ToF 센서의 거리 분포를 활용해 낮은 장애물과 높은 장애물을 구분하고, 높은 장애물은 회피하고 낮은 장애물은 관절을 이용해 등판하도록 행동을 선택하는 제어 로직으로 확장할 계획입니다.
따라서 이 프로젝트는 단순한 원격 주행 로봇 제작이 아니라, 실제 센서 정보를 기반으로 환경을 판단하고 상황에 따라 주행 행동을 변경하는 로봇 시스템을 구현하는 과정이라고 볼 수 있습니다.
지원 동기이번 프로젝트는 정해진 형태의 로봇을 제작하는 것이 아니라, 팀이 직접 문제 환경을 정의하고 이를 해결할 수 있는 구조와 기능을 반복적으로 설계한다는 점에서 의미가 크다고 생각합니다. 저희 팀은 붕괴 재난 현장의 좁고 불규칙한 공간을 문제 상황으로 설정하고, 일반적인 바퀴형 로봇보다 다양한 지형에 대응할 수 있는 탐사 로봇을 개발하고자 했습니다.
초기에는 험지 주행에 적합한 SAW 형태와 무한궤도 구조를 검토했지만, 실제 제작 과정에서 조립성과 기어 맞물림, 동력전달 구조의 한계를 확인했습니다. 이에 기존 설계를 그대로 유지하기보다 구현 가능성과 주행 안정성을 고려하여 바퀴형 모듈과 관절부를 결합한 구조로 설계를 변경했습니다. 이를 통해 바퀴형 구조의 단순한 구동 방식은 유지하면서도 관절을 이용해 불규칙한 환경에 대응할 수 있도록 했습니다.
또한 단순히 장애물을 감지하는 것에 그치지 않고, LiDAR와 ToF 센서를 활용해 장애물의 형태와 주변 공간을 판단하고 회피할지, 관절을 이용해 올라갈지를 로봇이 선택하도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.
제작 과정에서는 기구 설계 변경, 모터 및 서보 제어, 센서 통신 문제 등 여러 시행착오가 발생했지만, 이러한 문제를 하나씩 확인하고 수정하면서 실제 로봇의 완성도를 높여가고 있습니다. 본선까지 반복적인 주행 실험과 기능 개선을 통해 좁고 불규칙한 재난 환경에서 안정적으로 탐사할 수 있는 로봇을 구현하고자 합니다.
주요 기능
- LiDAR·ToF 기반 장애물 인식 및 주행 — LiDAR를 통해 전방 장애물의 거리와 좌·우 여유 공간을 확인하고, ToF 센서를 활용해 장애물의 높이 특성을 추가로 판단합니다. 이를 통해 일반 주행으로 통과하기 어려운 높은 장애물과 관절부 구동을 통해 넘어갈 수 있는 낮은 장애물을 구분하고, 판단 결과에 따라 높은 장애물은 여유 공간이 있는 방향으로 자동 회피주행을 수행하며, 낮은 장애물은 상하 관절을 구동해 차체 자세를 변경한 뒤 저속으로 전진하여 장애물 등판을 수행하도록 합니다.
- 장애물 정보 기록 및 시각화 — 탐사 과정에서 LiDAR로 획득한 장애물 거리 및 위치 정보를 기록하고 시각화하여 로봇 주변 환경과 장애물 분포를 외부에서 확인할 수 있도록 합니다.
- 음향 기반 생존자 신호 탐지 — 마이크 및 음향 센서를 활용하여 재난 공간 내부의 사람 목소리나 두드림 등의 신호를 수집하고 외부로 전달하여 구조대의 생존자 탐색을 보조합니다.
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