Autonomous Driving Research for Unstructured Terrain Using UGVs

지능시스템연구실은 무인지상차량(UGV, unmanned ground vehicle)의 비정형 지형에서의 자율주행을 연구하고 있습니다.   UGV은 국방, 농업, 산업, 물류 등 다양한 분야에서 임무를 수행하는 자율주행 차량으로, 일반적으로 다중센서를 이용하여 환경을 인식하고 주행 경로를 계획합니다. 기존의 자율주행 시스템은 주로 잘 정비된 도로 환경을 기반으로 개발되어 비정형 환경, 특히 도시 외곽의 야지나 험지, 터널, 협곡 등에서는 기존의 지도 데이터나 GNSS 신호를 활용할 수 없어 자율주행이 어려운 상황이 발생하며, 기존 지도 데이터가 없고 GNSS 신호를 사용할 수 없는 환경의 비평지 지형에서  UGV이 효율적으로 자율주행하는 방안을 연구하고 있습니다. 

비정형 환경에서 UGV의 경로 계획 수립과 주행을 위하여 3D 깊이 카메라를 사용하여 지형의 3차원 형상 정보를 획득하고, 이를 기반으로 기울기, 곡률, 단차(step) 등 지형 표면 특성 정보를 추출하여 3D 지도와 함께 자율주행을 위한 경로 계획 수립에 활용하는 방안을 연구합니다. 3D 지형 특성 정보를 분석하여 UGV가 주행 가능한 영역을 추출하고, UGV의 동력 성능, 등판 능력 등을 함께 고려한 경로계획을 실시간 수립하여 UGV가 비정형 환경에서도 안정적으로 주행할 수 있는 경로를 도출하며, 주행 성능 범위 내에서 효율적이고 신뢰성 높은 자율주행 성능을 확보할 수 있습니다. 

지능시스템연구실의 연구를 통하여 기존의 지도나 GNSS 신호에 의존할 수 없는 비평지 환경에서 자율주행 차량의 비평지 환경에서의 주변 인식 능력 향상뿐만 아니라, 지도 생성 및 전반적인 자율주행 성능 개선 등의 실용적인 해결책을 제공함으로써 다양한 분야에서 UGV의 활용 가능성을 높이는 데 기여할 것입니다.

The Intelligent Systems Laboratory is conducting research on autonomous driving of unmanned ground vehicles (UGVs) in unstructured terrains. UGVs are autonomous vehicles capable of performing missions across a wide range of fields, including defense, agriculture, industry, and logistics. These vehicles typically rely on multiple sensors to perceive their surroundings and plan driving paths.

Conventional autonomous driving systems have primarily been developed for well-maintained road environments. However, in unstructured environments—such as off-road areas on the outskirts of cities, rugged terrain, tunnels, and canyons—existing map data and GNSS signals are often unavailable or unreliable, making autonomous navigation extremely challenging. Our research focuses on enabling UGVs to drive efficiently and autonomously in such environments, where map data and GNSS signals cannot be used. To support path planning and navigation in unstructured terrain, we utilize non-contact optical 3D depth cameras to acquire detailed 3D terrain shape information. Based on this data, we extract surface features such as slope, curvature, and step height to generate 3D maps, which are then used for autonomous path planning. By analyzing these terrain features, we identify drivable areas and establish real-time path planning strategies that consider the UGV’s driving power, climbing capabilities, and other vehicle performance factors. This enables UGVs to navigate safely and reliably even in complex, off-road environments, while maintaining efficient and robust autonomous driving performance.

Through this research, the Intelligent Systems Laboratory aims to enhance the environmental perception capabilities of UGVs operating in GPS-denied and mapless unstructured terrains. Additionally, our work contributes to practical solutions in autonomous mapping and overall driving performance, ultimately expanding the potential applications of UGVs across various industries.