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초록·키워드
자율추종 로봇은 실내 동적 환경에서 특정 사용자를 지속 인식·추종해야 하는 서비스 로봇의 핵심 요소이나, 카메라 기반 인식은 거리 정보를 잃어 외형이 유사한 타인을 오인식하는 타겟 모호성 문제를 겪는다. 본 논문은 이를 완화하고자 LiDAR 거리 정보로 만든 가우시안 마스크를 OSNet Re-ID 유사도와 결합해 후보를 재순위화하는 공간 주의집중 메커니즘을 실제 로봇에 통합하여 실증한다. 실험 결과 오인식률은 26.7%에서 8.9%로 17.8%p 감소하였으나 경계선 수준의 유의성(p=0.051)에 그쳤고, ID 스위칭은 12에서 4회(-66.7%), FPS는 8.2% 저하되었다. 본 논문은 이론 수준에 머물렀던 메커니즘이 저전력 임베디드 환경 속에서 실시간으로 동작하며 오인식을 감소시킨다는 것을 실증하였다는 점에서 의의가 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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