무인 자율 이동 로봇은 산업 현장에서 자동화를 위해 활용되고 있으며, 선박 분야에서는 기관실 순찰 및 화재 감시를 위한 연 구가 진행되고 있다. 선박 적용 연구에 사용되는 대부분 로봇은 Ackermann 주행 방식을 기반으로 하고 있어, 협소하고 구조가 복잡한 기 관실 환경에서 기동성과 주행 정확도를 확보하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Ackermann, Mecanum 그리고 Track의 세 가지 대표적 인 주행 방식을 동일한 조건에서 비교·평가하여 주행 성능을 분석하였다. 주행 방식 변경이 가능한 자율 주행 로봇을 제작하고, 이론적 운동학 모델을 기반으로 최소 회전반경을 산출하였으며, 직선 및 직선-곡선 혼합 경로에서 반복 주행 실험을 수행하여 도착 성공률과 도 착 지점 오차를 정량적으로 평가하였다. 그 결과, 직선 경로에서는 세 주행 방식 모두 높은 도착 성공률을 보였으나, 곡선이 포함된 경로 에서는 Mecanum 구동이 가장 낮은 평균 도착 오차와 안정적인 주행 특성을 나타냈다. 반면 Track 구동은 곡선 구간에서 미끄럼에 따른 편 향으로 오차가 증가하는 경향을 보였으며, Ackermann 구동은 조향 구조의 특성으로 인해 최소 회전반경이 0.346 m로 제한되었다. 본 연구 는 기관실 같은 협소하고 복잡한 환경에서 자율 주행 로봇의 구동 방식 선정에 대한 정량적 근거를 제시하고, 선박 무인 감시 로봇의 설 계 및 운용 전략 수립에 기초 자료를 제공한다.
Autonomous mobile robots are used for automation in industrial environments, and have been studied for their application to monitoring and fire surveillance in ship engine rooms. Most robots used in shipboard application studies are based on the Ackermann driving method, which limits maneuverability and driving accuracy in a narrow and structurally complex engine room environments. Accordingly, this study conducts a comparative evaluation of the driving performance of three representative driving methods, namely Ackermann, Mecanum, and Track, under identical conditions. A reconfigurable autonomous mobile robot was developed, the minimum turning radius was derived from theoretical kinematic models, and repeated experiments on straight and mixed straight-curved paths were conducted to quantitatively evaluate arrival rates and distance of target. As a result, all driving modes demonstrated high arrival rates on straight paths; however, on curved paths, the Mecanum drive achieved the lowest mean distance of target and the most stable performance. In contrast, the Track drive exhibited increased errors due to slip-induced bias in curved path, while the Ackermann drive was limited to a minimum turning radius of 0.346 m due to its steering structure. This study provides quantitative evidence for selecting appropriate driving mechanisms for autonomous mobile robots in narrow and complex environments, and serves as a foundation for the design and operation of unmanned surveillance robots.