시연 영상

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 ROS 2 DDS 기반 Leader-Follower 협동 제어 통신 구조 구축 — ROS 2 DDS 기반 Leader-Follower 협동 제어 통신 구조 구축

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 프로젝트 개요 — 프로젝트 개요

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 STM32 기반 모터 제어 및 Jetson ROS 2 시스템 연동 — STM32 기반 모터 제어 및 Jetson ROS 2 시스템 연동

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 RealSense D435 기반 Visual SLAM 및 실시간 3D 환경 지도 생성 — RealSense D435 기반 Visual SLAM 및 실시간 3D 환경 지도 생성

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 AprilTag 기반 구호물품 인식 및 기본 자동 접근 구현 — AprilTag 기반 구호물품 인식 및 기본 자동 접근 구현

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 Tag 중심 정렬의 한계 개선 및 물품 정면 접근 알고리즘 개발 — Tag 중심 정렬의 한계 개선 및 물품 정면 접근 알고리즘 개발

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 Tag 시야 이탈 문제 해결을 위한 Hybrid 정밀 접근 알고리즘 개발 — Tag 시야 이탈 문제 해결을 위한 Hybrid 정밀 접근 알고리즘 개발

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 좌우 진동 및 Tag 시야 이탈 방지를 위한 정렬 안정화 — 좌우 진동 및 Tag 시야 이탈 방지를 위한 정렬 안정화

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 근거리 AprilTag 인식 한계와 실제 파지 거리 보정을 위한 Odometry 기반 최종 접근 구현 — 근거리 AprilTag 인식 한계와 실제 파지 거리 보정을 위한 Odometry 기반 최종 접근 구현

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 AprilTag 자동 접근과 Dynamixel 그리퍼, 리프트 통합 — AprilTag 자동 접근과 Dynamixel 그리퍼, 리프트 통합

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 YOLO 기반 생존자 실시간 인식 구현 — YOLO 기반 생존자 실시간 인식 구현

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 Depth 정보를 이용한 생존자 거리 및 3차원 위치 계산 — Depth 정보를 이용한 생존자 거리 및 3차원 위치 계산

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 생존자 3차원 위치의 Map 좌표 변환 및 RViz 시각화 — 생존자 3차원 위치의 Map 좌표 변환 및 RViz 시각화

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 다중 생존자 구분 및 이동과 시야 이탈에 대응하는 Persistent Tracking 구현 — 다중 생존자 구분 및 이동과 시야 이탈에 대응하는 Persistent Tracking 구현

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 오검출 억제 및 생존자 상태 시각화, 파이프라인 통합 — 오검출 억제 및 생존자 상태 시각화, 파이프라인 통합

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 생존자 의식 상태 판단을 위한 Eye-State AI 분류 모델 개발 — 생존자 의식 상태 판단을 위한 Eye-State AI 분류 모델 개발

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 RealSense D435 기반 얼굴과 눈 자동 검출 및 실시간 Eye-State 인식 — RealSense D435 기반 얼굴과 눈 자동 검출 및 실시간 Eye-State 인식

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 여러 프레임을 이용한 Eye-State 시간 기반 안정화 — 여러 프레임을 이용한 Eye-State 시간 기반 안정화

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 VSLAM 과 nvblox 기반 Nav2 자율주행 시스템 통합 및 경로 생성 검증 — VSLAM 과 nvblox 기반 Nav2 자율주행 시스템 통합 및 경로 생성 검증

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 로봇 자체 구조물의 장애물 인식 문제 분석 및 Depth Self-Filter 적용 — 로봇 자체 구조물의 장애물 인식 문제 분석 및 Depth Self-Filter 적용

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 Self-Filter 및 Footprint 적용 후 Nav2 실물 자율주행 검증 — Self-Filter 및 Footprint 적용 후 Nav2 실물 자율주행 검증

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 물체 결합 구조를 고려한 Leader-Follower 협동 운반 경로 생성 — 물체 결합 구조를 고려한 Leader-Follower 협동 운반 경로 생성

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 독립 Odometry 좌표 변환 및 Follower 역방향 경로 추종 — 독립 Odometry 좌표 변환 및 Follower 역방향 경로 추종

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 협동 주행 진행률 동기화 및 실제 Leader-Follower 협동 운반 구현 — 협동 주행 진행률 동기화 및 실제 Leader-Follower 협동 운반 구현

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 3D 지도 체크포인트 저장 및 시스템 재시작 환경 구축 — 3D 지도 체크포인트 저장 및 시스템 재시작 환경 구축

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 개발 기록 26 — 개발 기록

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 개발 기록 27 — 개발 기록

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 개발 기록 28 — 개발 기록

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반 개발 기록 29 — 개발 기록

Advanced Mobility Global Contest 2026 / MAZE

다중 로봇 재난 탐색과 구호물품 협동 운반

지도를 만들고 생존자를 찾은 뒤 두 로봇이 함께 구호물품을 나르는 시스템

지도가 없는 재난 현장을 가정했습니다. RealSense D435 와 Isaac ROS Visual SLAM, nvblox 로 3차원 지도를 만들고, YOLO 와 깊이 정보로 생존자를 찾아 지도 위에 표시합니다. 생존자가 눈을 뜨고 있는지도 AI 모델로 판별합니다. 구호물품은 AprilTag 로 찾아 정밀하게 다가간 뒤 Dynamixel 그리퍼와 리프트로 들어 올리고, 리더 로봇과 팔로워 로봇이 ROS 2 통신으로 진행률을 맞추며 함께 나릅니다. 지도에서 고른 위치까지는 Nav2 로 스스로 이동합니다.

재난 구조
ROS 2
SLAM
협동 로봇

e4ds 에서 자료 보기

소스 코드, 회로도, 3D 도면 같은 첨부 파일은 e4ds 제출물 페이지에 있습니다.

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