UNIST 주경돈 교수팀이 로봇이 낯선 공간에서도 빠르고 정확하게 위치를 파악하도록 돕는 AI 슬램(SLAM) 기술 '유니심 슬램(UniSim-SLAM)'을 개발했다고 16일 밝혔다. 위치 추적은 두 시점만 비교하고 오차 보정에는 여러 시점을 함께 분석하는 방식을 적용해 속도와 정확도를 동시에 높였다. 실내 벤치마크(7-Scenes) 검증 결과 카메라 이동 경로 예측 오차가 기존 최고 수준 기술보다 최대 45.9% 감소했고, 처리 시간도 기존 3.41초에서 0.197초로 크게 단축됐다. 이번 연구는 유럽 컴퓨터 비전 학술대회(ECCV) 2026에서 발표됐으며, 로봇·자율주행·증강현실(AR) 등에 활용될 수 있다.
- •위치 추적은 두 시점 비교, 오차 보정은 다중 시점 분석을 결합해 속도·정확도 동시 확보
- •실내 벤치마크(7-Scenes)에서 카메라 이동 경로 예측 오차 기존 대비 최대 45.9% 감소
- •처리 속도가 기존 기술(VGGT-SLAM) 3.41초에서 0.197초로 대폭 단축
- •유럽 컴퓨터 비전 학술대회(ECCV) 2026에서 발표, 로봇·자율주행·AR 등에 응용 가능
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로봇이 낯선 공간도 헤매지 않는다... 정확도·속도↑ 공간 인식 AI 기술 개발
- 1.UNIST 주경돈 교수팀, 위치추적·정밀 3D 지도 결합한 'UniSim-SLAM' 개발
- 2.카메라 두 시점 비교로 빠른 위치추적, 다중 시점 분석으로 오차 보정 병행
- 3.7-Scenes 벤치마크서 경로 예측 오차 기존 최고 기술 대비 최대 45.9% 감소
- 4.처리 속도도 기존 VGGT-SLAM 3.41초→0.197초로 대폭 단축, ECCV 2026 발표
왜 중요한가?
SLAM은 로봇·자율주행·증강현실의 핵심 기술로, 정확도와 속도를 모두 높인 알고리즘 구조 변경은 실시간 처리가 필요한 이동형 로봇 상용화에 실질적으로 기여할 수 있다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
로봇이 카메라로 주변 공간을 파악하고, 그 안에서 자신의 위치를 알아내게 하는 인공지능 기술이 새롭게 개발됐다. 낯선 공간에서도 로봇이 길을 잃지 않고 이동할 수 있게 도움을 주는 기술이다.UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 정확도와 속도를 동시에 높인 인공지능 슬램 기술인 ‘유니심 슬램(UniSim-SLAM)’을 개발했다고 16일 밝혔다.AI 슬램(Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 로봇 등에 달린 카메라 영상을 AI가 시점별로 분석해 3차원 주변 지도를 만들면서 그 안에서 자신의 위
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