KAIST-ETRI 연합팀, 세계적 로봇 AI 챌린지 1·2위 석권

[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 사람의 말을 이해하고 처음 접하는 공간에서도 스스로 판단해 목적지를 찾아가는 로봇 인공지능(AI) 기술로 세계 최고 권위의 로봇 챌린지들을 석권했다.

ECCV 2026 'VLNVerse' 112개 팀 중 1위… CoRe-VLN 기술로 목적지 스스로 재검증

한국전자통신연구원(ETRI) 필드로봇연구실과 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(URL-FRRS 연합팀)은 스웨덴 말뫼에서 열린 ECCV 2026 워크숍의 ‘VLNVerse 챌린지’에서 전 세계 112개 참가팀 중 최종 1위에 올랐다고 16일 밝혔다.

시각-언어 내비게이션(VLN) 능력을 겨루는 이번 대회에서 연구진은 목적지 탐색과 세부 주행 과제 종합 평균 성공률 90.7%를 기록했다.

연구진은 기존 로봇의 주요 실패 원인이 길 탐색 자체보다 목적지가 아닌 곳에서 오판해 정지하는 데 있음을 간파했다.

이에 로봇이 멈춘 지점에서 전후좌우 4방향 영상을 촬영해 멀티모달 AI와 카메라 거리정보로 진짜 목적지인지 단계적으로 다시 확인하고 오류 시 스스로 재탐색하는 ‘CoRe-VLN’ 기술을 개발해 적용했다.

추가 학습 없이 기존 주행 시스템에 즉시 결합할 수 있는 이 기술은 2위 팀과 동일한 성공률 속에서 빠른 제출 시각으로 당당히 우승을 확정 지었다.

RSS 2026 '내비트레이스' 2위…다중 에이전트 PRISM-Nav로 암묵적 공간 규칙 조율

한편 KAIST 연구팀은 호주 시드니에서 개최된 RSS 2026 워크숍의 ‘내비트레이스 챌린지’에서도 2위를 차지하며 연구 역량을 과시했다.

사진 한 장과 짧은 명령만으로 로봇이 사람이 지키는 보이지 않는 공간 규칙과 이동 경로를 추론하는 이번 대회에서 연구팀은 ‘PRISM-Nav’ 기술을 선보였다.

PRISM-Nav는 단일 AI 대신 목표 탐색, 위험요소 판별, 공간 규칙 파악, 경로 통합을 각각 담당하는 4개의 경량 에이전트(Gemini 3 Flash)가 역할을 분담해 이미지 위에 기호로 상호 소통하는 다중 에이전트 프레임워크다.

이 기술은 추가 학습 없이 주최 측이 제시한 고성능 범용 모델의 성적을 뛰어넘으며 가벼운 AI의 협력만으로도 고성능·저비용 로봇 이동 지능을 구현할 수 있음을 증명했다.

시각장애인 안내로봇 및 온디바이스 K-NPU 이동지능 전면 적용

ETRI는 이번에 검증된 기술을 과기정통부 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받는 시각장애인 길 안내 로봇 ‘가이드 독(Guide Dog)’ 연구에 즉시 적용할 예정이다.

또 엔비디아 H200 GPU 지원 사업을 통해 학습 인프라를 확장하는 한편 오는 2029년까지 국산 AI 반도체(K-NPU) 기반 자율행동체 온디바이스 이동지능을 개발하는 국책 과제에 결합해 실시간 자율 복구 및 주행 안정성을 확보할 계획이다.