SSIRN

사회적 신호 상호작용 로봇 네트워크

SSIRN

Social Signal Interaction Robot Network

사회적 신호와 상호작용이 가능한 로봇 네트워크

SSIRN은 4족 보행 로봇 WebRTC-ROS2 시스템을 기반으로, 사회적 맥락을 이해하는 지능형 다중 로봇 네트워크입니다. 기존의 ArUco 마커 인식과 YOLOv11 객체 탐지를 사회적 신호로 확장하고, MQTT 기반 다중 로봇 협업을 통해 보다 효과적인 위험 예측 및 관리 시스템을 구현합니다.

MQTT Broker
중앙 AI 예측 엔진
Robot 1
ArUco 감지
Robot 2
인구 밀도 분석
Robot 3
이상 행동 감지
Robot N
확장 가능

하드웨어 구성

구성요소 사양 용도
4족 보행 로봇 Unitree GO2 Edu (70×30×40cm, 15kg) 자율 순찰 플랫폼
컴퓨팅 모듈 NVIDIA Jetson Orin (40-100 TOPS) 엣지 AI 처리
4D LiDAR 360°~90° 초광각 스캐닝 3D 환경 인식
RGB 카메라 1280×720p, 30fps 객체 탐지 / 스트리밍
Depth 카메라 Intel RealSense 깊이 인식 / 장애물 회피

소프트웨어 스택

ROS2 Humble
SLAM/Nav2 기반 자율 네비게이션, 다중 로봇 분산 네트워크
WebRTC
저지연 실시간 영상 스트리밍 (145ms), 원격 제어 (112ms)
YOLOv11
96% 정확도의 실시간 객체 탐지, TensorRT 최적화
MQTT
다중 로봇 협업을 위한 발행-구독 메시징 (50ms 이하 지연)
Transformer AI
다변량 시계열 예측, 6시간 미래 위험 예측 (85% F1-score)
Discord Integration
실시간 이벤트 알림, 다중 채널 기반 역할 할당

사회적 신호 데이터 플로우

위치 정보
인구 밀도
이상 행동
AI 분석
위험 예측
데이터 유형 입력 소스 처리 결과
위치 정보 ArUco 마커 + GPS 사회적 공간 맵핑
인원 탐지 YOLOv11 'person' 객체 인구 밀도 및 이동 패턴
이상 행동 'fallen_person' 탐지 응급 상황 알림
환경 위험 'fire', 'smoke' 탐지 재난 상황 대응
외부 데이터 일정, SNS, 교통, 기상 종합 위험 예측

목표 성과

기술적 목표

  • 다중 로봇 협업: 5-10대 동시 운영
  • 예측 정확도: 85% (F1-score)
  • 엣지 AI 응답: 200ms 이내
  • 네트워크 지연: MQTT 50ms 이내

사회적 목표

  • 선제적 대응: 70% 이상 예측 기반 조치
  • 자원 효율: 30% 이상 불필요 순찰 감소
  • 사용자 만족도: 4.0/5.0 이상
  • 공공 안전 향상: 선제적 위험 예방

성능 지표

96%

AI 정확도

YOLOv11

100%

네비게이션

ROS2 SLAM/Nav2

145ms

영상 지연

WebRTC

26.3

FPS

실시간 처리

4계층 아키텍처

응용 계층

WebRTC + Discord

사회 신호 처리

Transformer AI

다중 로봇 조정

MQTT 협업

엣지 AI

YOLOv11 + ArUco