LLM-Based Indoor Autonomous Navigation and Guidance system using Pepper Robot

본 연구는 페퍼 로봇을 활용해 LLM 기반 음성인식과 자율주행 기능을 결합한 교내 안내 시스템을 개발하였다. 로봇의 자율주행을 위해 SLAM 알고리즘으로 Gmapping을 선정하고, A*(Global Planner), DWA(Local Planner), AMCL(Localization)을 적용하였다. 성능 테스트 결과, 1바퀴와 2바퀴 주행 시 Cross Track Error가 0.12로 누적 오차가 작았으며, ChatGPT-4o 기반 대화 시스템은 평균 3.38초의 응답 시간을 보였다. 음성 명령과 터치 기반 NUI 인터페이스를 통합하여 사용자 접근성을 높였으며, 정해진 경로 이동이나 고정된 위치에서만 작동하는 기존 안내 로봇의 한계를 개선한 실내 서비스 로봇 시스템을 구현하였다.