KAIST·ETRI, 목적지 도착을 재확인하는 로봇 내비게이션으로 국제대회 우승

작성자 · 로봇노드조회수 —추천수 —

KAIST는 명현 교수 연구팀이 참여한 로봇 내비게이션 연구가 ECCV 2026과 RSS 2026 연계 대회에서 각각 1위와 2위에 올랐다고 9월 16일 밝혔다. KAIST와 ETRI가 구성한 URL-FRRS 팀은 9월 9일 스웨덴 말뫼에서 열린 VLNVerse 챌린지에서 112개 팀 중 1위를 차지했다.

자료사진 · 2015년 DARPA 로봇 대회의 KAIST HUBO. 이번 자율주행 대회 로봇과는 다른 KAIST 로봇입니다.사진 · Office of Naval Research from Arlington, United States · 원본 출처 · CC BY 2.0

연구팀의 CoRe-VLN은 로봇이 도착했다고 판단한 순간 주변을 다시 확인한다. 언어와 영상을 함께 처리하는 AI로 목적지의 특징과 실제 위치를 비교하고, 잘못 멈췄다면 경로를 다시 탐색한다. 기존 길 찾기 시스템에 추가 학습 없이 확인·복구 절차를 더하는 방식이다.

대회 두 과제의 평균 성공률은 90.7%였다. 2위 팀과 성공률은 같았으며 제출 시각이 앞서 최종 순위가 결정됐다. 이는 해당 대회 조건에서의 성적이지 모든 실제 환경의 주행 성공률을 뜻하지 않는다.

7월 시드니의 NaviTrace 챌린지에서는 PRISM-Nav로 2위를 기록했다. 여러 AI가 목적지, 위험 요소, 공간의 규칙을 나누어 분석하고 사진 위 표시를 공유해 이동 방향을 정한다. 서로 다른 역할의 판단을 모아 행동하는 접근법이라는 점에서 안내·배송 로봇 연구에 참고할 만하다.