히트컷

목표 및 제작 동기

'Heat-Cut'은 산악 화재 환경에서 열원 코어를 정밀 탐지하고, 제한된 소화 자원을 정확히 투입하는 피지컬 AI 기반 궤도형 소방 로봇 시스템입니다. 기존 대량 방수 방식은 자원 낭비가 심하고 로봇 하중을 증가시켜 험지 기동성을 떨어뜨립니다. 본 서비스는 상부 정찰(카메라) 비전 시스템을 통해 화재 확산의 중심이 되는 코어 좌표를 추출하고, 지상 궤도 로봇이 이 좌표를 추종하여 핀포인트 스마트 쿨링(근접 정밀 투입)을 수행합니다. 특히 산불 현장의 3대 물리적 제약인 '연막(시야 제한)', '돌발 장애물', '급경사 지형'을 능동적인 센서 퓨전과 제어 로직으로 극복함으로써, 인력 투입이 불가능한 극한 환경에서의 차세대 초기 화재 대응 모빌리티를 제안합니다. [기대효과] 가상 공간에서 완벽하게 설계된 소프트웨어 알고리즘이라도, 실제 험지의 궤도 슬립, 경사도, 센서 노이즈 앞에서는 무너지기 마련입니다. 본 프로젝트는 이러한 물리적 제약과 충돌할 때 발생하는 오차를 센서 피드백과 능동적 제어로 극복해 내는 '피지컬 AI(Physical AI)'의 진정한 가치를 증명합니다. 핀포인트 타격 방식을 통해 재난 로봇의 하중 한계를 돌파하여 소화 자원 운용의 새로운 패러다임을 제시하며, 이 아키텍처는 향후 유해물질 누출 현장, 비정형 산업 환경 안전 점검 등 극한의 Sim-to-Real 극복이 필요한 다양한 차세대 로봇 서비스로 확장이 가능합니다.

프로젝트 컨셉

4m × 3m 트랙 특성에 맞춘 상부 고정 카메라 기반의 절대 좌표 추종 및 로컬 코스트맵 제어를 융합합니다. 1. 연막 페일세이프(Fail-safe): 시야 제한 상황 발생 시, 광학 데이터 가중치를 낮추고 거리 센서(초음파/ToF) 기반의 로컬 코스트맵으로 즉각 전환하여 블라인드 네비게이션을 수행합니다. 2. 돌발 장애물 회피: 궤도의 비선형적 스키드 조향 특성을 고려하여 DWA 개념 기반의 로컬 경로를 계획하고, 전방 장애물 감지 시 ACC(적응형 순항 제어) 감속 로직을 병렬 적용해 충돌을 차단합니다. 3. 급경사 전복 방지 (MBD 적용): 로봇이 경사로나 비대칭 지형을 지날 때 IMU 센서가 피치·롤 각도를 실시간 측정합니다. Simulink 기반 가상 환경에서 사전 튜닝된 상태 피드백 안전 필터를 통해 임계 각도 도달 시 모터 출력을 강제 감속하거나 정지하여 전복을 예방하며, 자세 안정성이 확보된 상태에서만 서보모터 기반 캡슐 디스펜서를 작동시킵니다. [개발 역량] 저희 팀은 논리적인 제어 알고리즘을 하드웨어의 물리적 움직임으로 정확하게 포팅(Porting)하는 '기본기'에 강점을 가지고 있습니다. 동역학 및 제어 로직 이해: 수치해석 기반의 ADAS(적응형 순항 제어) 시스템을 직접 모델링하고 구현해 본 경험이 있어, 센서 데이터를 수학적으로 해석하고 차량의 감속/정지 제어에 적용하는 본 프로젝트의 핵심(시나리오 2)을 안정적으로 구현할 수 있습니다. 임베디드 하드웨어 통합: Arduino 기반 4자유도(4-DOF) 로봇팔 프로젝트를 처음부터 끝까지 설계하고 제어해 보며, 모터 드라이버의 특성과 액추에이터(서보/DC)의 물리적 한계를 튜닝하는 노하우를 습득했습니다. 모델 기반 설계(MBD): MATLAB/Simulink를 활용한 제어 블록 설계에 익숙하여, 복잡한 하드코딩 대신 시뮬레이션 환경에서 IMU 자세 제어 파라미터를 1차 검증하고 실제 궤도 로봇에 적용하여 Sim-to-Real 간극을 줄여나갈 역량을 갖추고 있습니다. [지원 동기] 산불과 같은 재난 현장에서는 초기 대응이 매우 중요하지만, 실제 현장은 소방 인력이 즉시 접근하기 어려운 경우가 많습니다. 연기와 열로 인한 시야 제한, 돌발 장애물, 급경사 지형은 현장 대원의 안전을 위협하고, 대형 장비나 인력의 진입 속도에도 제약을 만듭니다. 저희는 이러한 상황에서 로봇이 사람을 완전히 대체하기보다는, 위험 지역에 먼저 접근해 열원 정보를 수집하고 제한된 소화 자원을 정확히 투입하는 초기 대응 보조 수단이 될 수 있다고 보았습니다. 통제된 아스팔트 위를 달리는 것을 넘어, 규칙이 없는 미지의 험지를 개척하는 '탐험'에 도전하고자 합니다. 저희는 머릿속에만 있던 수식과 제어 로직들을 실제 궤도 로봇에 올리고, 물리적 환경의 변수들과 부딪혀 넘어지고 실패하는 과정을 직접 겪고 싶습니다. 그리고 그 실패를 센서 데이터 분석과 MBD 기반의 알고리즘 튜닝으로 다시 극복해 내겠습니다. 거창한 아이디어 제안에 머물지 않고, 제한된 자원 안에서 실패를 딛고 작동 가능한 해결책을 이 대회에서 선보이겠습니다.

팀원 기여도

• 채우진e4ds 회원
• 박관우e4ds 회원
• 변승호e4ds 회원
• 정상현e4ds 회원