일본 파나소닉홀딩스가 사람과 로봇이 공존하는 복잡한 환경에서 로봇의 효율적인 주행경로를 계획할 수 있도록 지원하는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.

오피스 빌딩, 건물 내부 등 제한된 공간에서 사람과 다종·복수의 로봇이 공존할 수 있도록 지원함으로써 자율주행 로봇의 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.

파나소닉 그룹은 현재 오피스 빌딩에서 복수 로봇의 관리제어에 관한 실증실험을 진행하는 등 로봇 친화적인 환경의 구축을 목표로 하고 있다.

오피스 빌딩 등 좁은 실내 환경에선 로봇들이 사람 또는 다른 시스템의 제어아래 있는 로봇들과 충돌하지 않으면서 효율적으로 주행할 수 있어야 한다. 하지만 로봇이 충돌을 회피하기 위해 감속 또는 정지를 반복하다 보면 목적지 도착 시간이 늦어진다. 이러한 환경에서 효율적인 주행을 실현하기 위해선 지연 시간을 고려한 높은 난이도의 주행 경로계획 기술이 요구된다.

파나소닉은 로봇 이동 시간에 대한 확률 분포 패러미터를 활용하고, 지연 현상이 관측될 때마다 시스템을 업데이트함으로써 효율적인 주행 경로 계획을 수립할 수 있도록 해주는 인공지능을 개발했다. 실제 상황에선 시간 지연의 확률 분포를 사전에 파악하기 어렵고, 불분명하거나 제한된 사전 정보만 얻을 수 있는 경우가 많기 때문에 로봇 주행 중 관측된 지연 현상을 바탕으로 다음 계획을 수립해야 한다.

파나소닉은 로봇이 특정 경로를 주행할 때 지연을 패러미터가 미지의 감마 분포를 따르는 것으로 정의하고, 주행 중 얻을 수 있는 지연 관측치를 활용해 확률 분포 패러미터를 베이지언 추론으로 업데이트했다. 이를 통해 추정한 패러미터를 기반으로 최적의 주행 경로 계획을 수립하는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술을 시뮬레이션 환경에서 테스트한 결과 기존 기술 보다 목적지까지의 이동시간이 짧은 주행경로를 계획할 수 있다는 것을 실증했다.

파나소닉은 이번 연구 성과를 ‘AAMAS 2023(The 22nd International Conference on Automous Agents and Multiagent Systems)’에서 발표했다.