본 대회는 가상 환경에서 로봇을 위한 체화 인공지능(Embodied AI) 기술의 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 참가자들은 주어진 가상 환경에서 특정 임무를 수행하기 위해 로봇에 적용 가능한 다양한 기술 구성 요소들을 통합해야 합니다. 이러한 기술들은 실제 환경에서 효과적으로 활용되기 전에 시뮬레이션 환경에서 개발되고 테스트될 것입니다.
본 대회는 참가자들이 세종대학교에서 개발한 'Meta-Sejong' 가상 환경에서 로봇을 위한 체화 인공지능 시스템을 학습하고 배포하는 것에 도전하게 합니다.
주요 과제는 로봇 팔이 장착된 자율 이동 로봇을 제어하여 환경 내에 흩어져 있는 다양한 물체를 식별, 분류 및 수집하는 것에 중점을 둡니다.
전체 임무는 3단계의 임무로 구성되며, 이전 단계의 임무 수행 결과가 다음 단계의 입력으로 사용됩니다. 참가자팀은 팀의 역량에 맞춰어 수행 가능한 단계를 선택하여 경진대회에 참가할 수 있습니다. 전체 단계를 수행해야만 하는것은 아니므로 도전이 어렵다고 생각하지 마세요. 임무의 2가지 단계는 다음과 같습니다.
- 1단계: Meta-Sejong 가상환경에 설치된 고정형 카메라(CCTV) 정보와 영상 정보를 분석하여 버려진 쓰레기를 식별하고, 식별된 쓰레기의 위치를 계산
- 2단계: 1단계에서 식별된 쓰레기들을 효과적으로 수거할 수 있는 최적의 이동 경로를 분석하여 로봇에 이동 명령 전송하고, 로봇팔을 이용하여 쓰레기를 집어서 쓰레기 유형에 맞는 쓰레기 컨테이너에 넣는 작업을 수행
이번 섹션은 본 대회를 통해 참가자가 수행해야 하는 임무에 대해 상세한 설명을 제공합니다. 소개 섹션에서 설명된것과 같이 임무는 모두 2단계로 구성됩니다.
임무 단계
1단계
가상환경에 설치된 CCTV 카메라에서 촬영된 영상과 CCTV 카메라에 대한 정보가 ROS2 메시지로 제공됩니다. 참가자는 영상 객체인식 기술을 활용하여 카메라 영상으로부터 가상환경에 버려진 쓰레기의 위치를 식별해야 합니다. 식별된 쓰레기 위치는 카메라 스펙, 설치 위치 등의 정보와 융합하여 가상환경에서의 좌표로 변환할 수 있어야 합니다. 1단계에서는 영상분석 기술을 적용하여 버려진 쓰레기의 위치와 쓰레기의 유형을 정확하게 추론 정확성을 평가합니다.
분석 대상 쓰레기 종류
영상에서 객체 인식
카메라 정보
CCTV 영상을 통해 쓰레기 위치를 파악
2-1단계
1단계를 성공한 참가자만 1단계 추론 결과를 이용하여 2단계 참여가 가능합니다. 1단계에서 추론된 쓰레기 위치 정보를 기반으로 전체 이동 경로를 최소화하는 이동 경로를 설계하고, 제한시간 내에 로봇팔 제어를 통해 물체를 모두 수거하는 과정을 평가합니다.
경로 설계를 위한 occupancy map
SLAM을 이용한 navigation 예시
2-2단계
1단계와 2-1단계를 성공적으로 완료하면 2-1단계에서 설계된 경로를 따라 이동하면서 2-2단계 미션을 수행할 수 있습니다. 201단계에서 설계된 경로를 따라 이동하며 각 노드에 도착하면, 로봇에 탑재된 카메라와 로봇팔을 이용하여 쓰레기를 집어서 분류하는 임무를 수행합니다. 평가는 얼마나 많은 수의 쓰레기를 성공적으로 수거했는지를 평가합니다. 단, 쓰레기의 수거에 소요된 시간이 길수록 감점이 발생할 수 있으니 참고 하세요
로봇 이동 영상
로봇팔로 Pick&place 영상
참가자는 최종 결과물로 개발된 코드와 워크샵 논문을 제출하여야합니다. 최종코드와 학생 챌린지 워크숍 페이퍼를 제출하면 실행을 통한 미션 수행 점수와 제출된 논문 심사를 통하여 합산된 점수로 수상자가 발표됩니다. 수상자는 컨퍼런스에 논문 발표를 해야합니다. 수상자에게는 등수에 따라 대회 상장을 수여합니다.
- 2025년 6월 30일 (24:00 UTC) - 논문 제출
- 2025년 6월 30일 (24:00 UTC) - 최종코드 제출
- 2025년 7월 15일 (24:00 UTC) - 수상팀 발표
