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코스는 눈과 일반 노면이 혼합된 구조였으며 눈으로 만든 턱 장애물이 포함돼 난이도를 높였다. 단순 위성위치확인시스템(GPS) 기반 주행만으로는 완주가 어려웠으며 라이다(LiDAR) 기반 인지와 실시간 장애물 회피 능력이 요구돼 일부 로봇은 완주에 실패했다.
이번 대회에는 다수의 대학 연구팀이 참가했다. 참가 로봇 대부분은 유니트리(Unitree) 기반이었으며 1위는 딥로보틱스 플랫폼을 활용한 문희창 홍익대 교수 연구팀이 차지했다.
문 교수 연구팀은 제조사 기본 제어 구조 대신 독자 개발 알고리즘과 자체 컨트롤러를 적용했다. 라이다를 직접 장착해 독립형 자율주행 구조를 구현했으며 플랫폼 종속도를 낮춘 설계가 성과로 이어졌다는 설명이다.
뉴로랩 관계자는 “이번 대회 결과는 플랫폼 기능의 제약을 넘어 독립형 알고리즘 기반 확장 가능성을 보여준 사례”라며 “국내 환경에 적합한 자율주행 로봇 생태계 구축 가능성을 확인했다”고 말했다.
이어 “성과가 지속되도록 딥로보틱스와 문 교수 연구팀과의 협력 체계를 강화할 것”이라고 강조했다. 한편 뉴로랩은 코스닥 상장기업 이엠앤아이가 지분 27%를 보유 중이다.

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