개미의 시각적 귀소 본능을 모방하여 제한된 감각 정보와 몇 번의 학습 경험만으로 자율 주행을 가능하게 하는 시스템을 소형 로봇에 구현한 연구입니다. 버섯체(Mushroom Body, MB) 아키텍처를 활용하여, 로봇이 학습 과정에서 얻은 파노라마 이미지를 '목표 지점이 왼쪽' 또는 '목표 지점이 오른쪽' 메모리 뱅크에 저장하고, 각도 경로 통합(PI) 신호의 부호를 이용하여 귀소 행동을 수행하도록 했습니다. 시뮬레이션과 실제 환경에서의 실험을 통해, GPS-RTK를 이용한 노이즈가 있는 PI 신호를 사용한 무작위 경로 학습 후에도 목표 지점을 효과적으로 찾아가는 것을 검증했습니다. 추가적인 MB 출력 뉴런(MBON)을 통해 목표 지점의 시각 정보를 이용, 정확하게 목표 지점에 정지하는 기능까지 구현하여 개미의 정확한 귀소 행동을 모방했습니다. 라즈베리 파이 4에서 8Hz로 작동하며, 32x32 픽셀의 이미지와 9KB 미만의 메모리를 사용하는 자원 효율적인 시스템입니다.
