KAIST, 국제 로봇 학술대회 '챌린지' 우승…중국 및 대만 제쳐

힐티·스탠퍼드대학 공동 주최…"동시 위치추정·지도제작 능력 탁월"

KAIST 연구팀이 로봇 자동화 국제대회에서 종합1위를 차지했다.

KAIST는 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 어반 로보틱스 랩 팀이 지난 주 미국 애틀랜타에서 열린 '2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)'의 'NSS 챌린지 2025'에서 종합 1위를 차지했다고 30일 밝혔다.

NSS 챌린지는 리히텐슈타인 국적 글로벌 건설회사인 힐티(HILTI)와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹이 공동 주최한다.

국제 로봇 챌린지서 우승한 KAIST 김대범(팀장), 이승재, 서연 연구생(이상 박사과정)과 공제이 연구생(석사과정), 명현 교수(왼쪽부터)

지난 2021년 힐티 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도작성) 챌린지 확정 버전이다.

이번 챌린지에서는 건설 및 산업 환경과 같이 구조적 변화가 빈번한 상황에서, 다양한 시간대에 수집된 라이다 스캔 데이터를 얼마나 정확하고 강인하게 정합할 수 있는지를 평가했다. 다중 세션 위치추정 및 지도작성 기술이 평가 핵심이다.

종합 1위를 차지한 어반 로보틱스랩팀은 다중 시간대와 공간에서 수집된 라이다 데이터 간 정합 문제를 독자적이고 탁월한 위치 추정 및 지도작성 기술로 해결했다. 상금은 4천 달러를 받는다.

2위인 중국 서북 이공대와 3위인 대만국립대학교를 큰 점수 차이로 제쳤다는 것이 KAIST 측 설명이다.

어반 로보틱스랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 다중 정합 프레임워크를 자체 개발했다. 

이 프레임워크는 스캔 내 특징점을 요약하고 대응점을 찾아내는 알고리즘, 찾아낸 대응점을 기반으로 전역 정합을 수행하는 알고리즘, 그리고 변화 감지 기반 결과 정제를 위한 알고리즘으로 구성했다.

연구팀은 "이러한 기술 조합을 통해 변화가 심한 산업 환경에서도 고정 구조물 기반으로 정합 성능이 안정적으로 구현하도록 설계했다"고 말했다.

라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템에서의 SLAM 핵심 요소다.

다수의 스캔을 정합하는 다중 정합(multiway-registration) 예시 그림.(그래픽=KAIST)

명현 전기및전자공학부 교수는 “복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화했다는 점에서 학문적 가치와 산업 응용 가능성을 동시에 입증한 사례"라고 평가했다.

한편, 어반 로보틱스랩팀은 지난 2022년 처음 SLAM 챌린지에 출전해 학계 2위를 수상했다. 2023년에는 라이다 부문 전체 1위, 비전 부문 학계 1위를 수상한 바 있다.