자율주행을 위한 초고속 3D 지면 인식 기술 'FASTSeg3D'
로봇이 길을 걷는 시대. 하지만 그 길이 언제나 평탄하지만은 않다. 자율주행차든 배달로봇이든, 로봇이 스스로 주행하려면 무엇보다 ‘지면’을 정확히 구분할 줄 알아야 한다. 도로와 인도, 장애물, 나무뿌리, 비에 젖은 도로까지—현실은 언제나 복잡하다. 이 복잡한 환경 속에서 로봇의 눈이 되어주는 것이 바로 3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 기술이다.
하지만 이 기술에도 고민이 있다. 너무 많은 데이터를 실시간으로 처리해야 하고, 평평하지 않은 땅이나 잡초, 작은 물체들까지 제대로 인식하기 어렵다. 더군다나 야간이나 비 오는 날에는 정확도가 떨어진다. 여기서 연구자들은 묻는다. “더 빠르고, 더 정확하고, 더 적응력 있는 방법은 없을까?”
남아프리카 공화국 중앙기술대학교 연구팀이 내놓은 해답은 바로 FASTSeg3D다. 이름부터 빠르다. Fast, Efficient, and Adaptive Ground Filtering Algorithm for 3D Point Clouds—줄여서 FASTSeg3D. 번역하자면, "빠르고 효율적이며 적응력 있는 3D 포인트 클라우드 지면 필터링 알고리즘"이다. 이름값을 톡톡히 한다.
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FASTSeg3D는 단순히 속도만 빠른 알고리즘이 아니다. 이 기술은 크게 두 단계로 구성돼 있다.
1. REE (Range Elevation Estimation): 첫 번째 단계에서는 LiDAR로 수집한 3D 점들을 체계적으로 배열하고, 이상한 점(노이즈)을 걸러낸다. 마치 지도를 그리듯 각 점의 위치와 높이를 정리해서, 어떤 점들이 지면일 가능성이 높은지 대략적으로 분류한다.
2. WBMF (Window-Based Model Fitting): 두 번째 단계에서는 ‘창문’처럼 구역을 나누고, 각 구역의 지형 특징을 분석해서 처음에 잘못 판단한 지점을 다시 수정한다. 평탄한 길인지, 경사인지, 혹은 튀어나온 장애물인지까지 고려하는 정밀 작업이다.
이 방식 덕분에 기존 방식보다 10배 빠르면서도, 정확도는 최고 98%에 달하는 놀라운 성과를 냈다.
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FASTSeg3D는 다양한 실제 상황을 가정해 테스트됐다. 주간/야간, 비 오는 날, 보행자 많은 거리, 작은 물체(잔디, 쓰레기, 고깔 등)가 많은 곳, 자동차가 많은 혼잡한 도로 등.
놀랍게도, 이 알고리즘은 대부분의 상황에서 오차율이 7% 이하, 정밀도는 94% 이상을 유지했다. 심지어 비가 오고 밤인 상황에서도 꽤 높은 성능을 유지했다. 이는 기존 알고리즘들이 종종 실패했던 ‘작은 물체’나 ‘복잡한 환경’에서 특히 큰 의미가 있다.
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이 기술은 단지 로봇에만 국한되지 않는다. 자율주행차, 드론, 스마트 시티 인프라, 농업 로봇 등 다양한 분야에서 사용 가능하다. 예컨대 드론이 농작물을 분석할 때, 지면을 정확히 인식해야 작물과 땅을 구분할 수 있다. 자율주행차는 정확한 도로 인식을 통해 안전한 주행 경로를 계산하고, 로봇 청소기는 가정 내에서 카펫과 바닥을 구별해 더 똑똑하게 청소할 수 있다.
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연구팀은 이 알고리즘이 향후 SLAM(동시 위치 추정 및 지도 작성), 객체 인식, 장애물 회피, 3D 재구성 등 다양한 로봇 비전 분야로 확장될 수 있다고 본다. 또, 메모리 효율성과 속도가 뛰어나 임베디드 시스템이나 엣지 컴퓨팅 장비에서도 유용하게 활용될 수 있다.
자율 시스템이 점점 더 실생활로 스며드는 지금, FASTSeg3D 같은 기술은 '빠르고 정확한 눈'으로 로봇과 기계의 세상 이해력을 높여주는 중요한 도구가 될 것이다.
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Oladele, D.A.; Markus, E.D.; Abu-Mahfouz, A.M. FASTSeg3D: A Fast, Efficient, and Adaptive Ground Filtering Algorithm for 3D Point Clouds in Mobile Sensing Applications. AI 2025, 6, 97. [https://doi.org/10.3390/ai6050097](https://doi.org/10.3390/ai6050097)
