본 논문은 위성 항법 또는 카메라가 없는 상황에서도 정확한 이동 로봇 내비게이션을 가능하게 하는 물리 정보 신경망(PINN) 기반의 새로운 방법, MoRPI-PINN을 제안합니다. 관성 센서만을 사용하는 경우 발생하는 내비게이션 솔루션의 드리프트 문제를 해결하기 위해, 뱀과 같은 구불구불한 움직임을 통해 관성 신호 대 잡음비를 높이고 모바일 로봇의 위치를 회귀하는 방식을 채택합니다. 물리 법칙과 제약 조건을 학습 과정에 통합하여 정확하고 강력한 내비게이션 솔루션을 제공하며, 실제 실험을 통해 기존 방식에 비해 85% 이상의 정확도 향상을 보였습니다. 경량화된 접근 방식으로 에지 디바이스에서도 구현 가능하며, 일반적인 모바일 로봇 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.