OOD 객체 검출 기반 지게차 원격 적재 제어 보조 기술

초록

최근 물류 자동화 시스템에 대한 관심이 높아지면서 무인 지게차 연구도 활발히 이루어지고 있다. 기존 무인 지게차 관련 연구는 주로 한정된 실내 공간에서 적용할 수 있는 기술에 집중되어 있다. 하지만, 야외 환경에서는 다양한 외부 요인으로 인해 센서 정보의 신뢰도가 떨어지며 객체 검출의 정확도를 보장하기 어렵다. 본 연구는 야외 환경에 특화된 무인 지게차 기술을 위해 다중 카메라 센서를 활용한 두 가지 기술을 제안한다. 첫째, 상차 작업 중 충돌 방지를 위해 트럭 측면과 포크 높이를 인식해 안전한 적재 높이를 추정하는 기술이다. 둘째, 학습되지 않은 화물의 검출 정확도를 높이기 위해 out-of-distribution 기술의 적용 방안을 제안한다. 제안된 방법론의 현장 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 중장비의 1/20 크기 프로토타입을 제작해 실험을 수행하였다. 적합한 객체 검출 모델을 선정하기 위해 Faster R-CNN, YOLOX, DAMO-YOLO, YOLOv8을 비교 실험하였고, 평균 정밀도(average precision) 기준으로 트럭 옆면 인식률은 각 100, 77.3, 99, 99.5을 획득하였다. 또한, 적재공간 및 화물 인지 성능은 YOLOX 모델을 기준으로 각 95.3와 87.83 성능을 보였다. 본 연구는 야외 무인 지게차의 원격 제어 시 화물 낙하 방지와 작업 효율성 향상에 이바지할 것으로 기대된다.

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