Python으로 영상에서 객체 간 충돌 감지(Collision Detection) 구현

 

충돌 감지(Collision Detection)는 게임 엔진이나 로봇 제어, 산업 자동화에서 널리 사용되는 기술이지만, 최근에는 컴퓨터 비전 기반 영상 처리에서도 중요하게 다뤄지고 있다. 객체들이 서로 가까워지거나 실제로 접촉할 때 이를 자동으로 감지하는 기능은 자율주행 차량, 작업자 안전 시스템, CCTV 분석, 스포츠 경기 분석 등 다양한 분야에서 활용된다. 본 글에서는 Python과 OpenCV 기반으로 충돌 감지 개념을 심층적으로 다루고, 실무 프로젝트에서 겪은 실제 문제 해결 경험을 중심으로 독창적인 시각으로 설명한다.

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객체 간 충돌 감지의 핵심 개념

영상에서 충돌을 감지한다는 것은 결국 “두 객체의 경계가 겹치는 시점을 수학적으로 판단하는 과정”이다. 여기에는 여러 방식이 있으며 상황에 따라 적합한 알고리즘을 선택해야 한다.

 1. 바운딩 박스 충돌(Bounding Box Collision)

가장 기본적인 방식으로, YOLO나 Object Detection 모델이 제공하는 직사각형 박스를 기준으로 겹침 여부를 체크한다.
좌표가 단순하기 때문에 빠르고 실시간 처리에 적합하지만, 정확도가 떨어질 수 있다.

 2. 중심점 기반 충돌(Center Distance Collision)

두 객체의 중심 좌표를 계산해 거리(distance)가 특정 임계값 이하일 때 충돌로 간주한다.
사람, 공, 차량처럼 중심점이 의미 있는 객체에 효과적이다.

 3. 컨투어(Contour) 기반 충돌

객체의 실제 형태를 기반으로 두 컨투어가 닿거나 겹치는지 판단하는 방식이다.
산업용 설비나 불규칙한 형태의 객체에 적용하면 높은 정확도를 얻을 수 있다.

 4. 세그멘테이션 기반 충돌

딥러닝 기반 이미지 분할(Segmentation) 모델을 사용하면 객체의 모양을 정확히 따르게 되므로 충돌 감지가 매우 정밀하다.
하지만 연산량이 크기 때문에 GPU 환경에서 주로 사용된다.

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충돌 감지가 중요한 이유 – 실전 경험을 기반으로

나는 실제 제조 자동화 프로젝트에서 로봇 암(Arm)과 작업자 간 충돌 가능성을 모니터링하는 시스템을 구축한 경험이 있다.
당시 요구사항은 다음과 같았다.

• 로봇이 특정 영역을 벗어나지 않도록 감지
• 작업자의 손이 로봇 동작 범위 내부에 들어오면 즉시 경고
• 실시간 30FPS 이상 처리

이때 딥러닝만으로는 실시간성을 확보하기 어려웠고, 결국 “손 및 로봇 경로 추적 + 거리 기반 충돌 감지”를 결합한 방식이 가장 효율적이었다.
단순한 영상 처리 알고리즘이지만 실제 현장에서는 예측 불가능한 변수가 많았고, 충돌 감지 알고리즘의 안정성이 시스템 품질을 결정했다.

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Python에서 충돌 감지 구현 흐름

이번에는 Python과 OpenCV를 통해 충돌 감지를 구현하는 전반적인 구조를 정리해보자.

 1. 객체 검출(Object Detection)

딥러닝(YOLO, MobileNet-SSD 등) 또는 단순 색상 기반 추적을 이용하여 객체의 위치를 구한다.
각 객체는 바운딩 박스로 표현된다.

 2. 프레임마다 객체 좌표 저장

바운딩 박스의 좌상단(x1, y1)과 우하단(x2, y2) 값 또는 중심점 좌표(cx, cy)를 저장한다.

 3. 충돌 감지 알고리즘 적용

가장 기본적인 방식은 바운딩 박스 겹침 여부 계산이다.
두 박스가 겹치면 충돌로 판정한다.

이때 내가 실무에서 배운 중요한 팁은
“충돌 감지에서는 겹침 직전(near-collision)도 중요한 신호”라는 점이다.
따라서 단순히 겹침뿐 아니라 거리 기반 사전 경고(early warning) 기능이 매우 중요하다.

 4. 충돌 발생 시 이벤트 처리

충돌 감지 시 다음과 같은 처리를 수행할 수 있다.

• 프레임에 경고 메시지 표시
• 서버로 알림 전송
• 특정 동작 자동 정지
• 로그 저장

이러한 후처리는 단순한 이미지 분석이지만 실제 응용에서는 가장 중요한 역할을 한다.

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충돌 감지 알고리즘의 다양한 방식

실제 상황에 따라 어떤 알고리즘을 선택하느냐가 충돌 감지 시스템의 성공을 좌우한다.

 1. AABB 충돌 검사(Axis-Aligned Bounding Box)

가장 단순하지만 가장 널리 쓰인다.
두 박스의 x, y 좌표 범위가 겹치는지 계산한다.
산업 현장에서 시너지가 크다.

 2. 거리 기반 충돌

중심점 간 거리 < 임계값이라면 충돌로 판단한다.
특히 축구공, 야구공, 드론, 로봇 휠 등 “원형 또는 점” 형태의 객체에 가장 적합하다.

내가 로봇 핸드 사이의 간격을 감지할 때 이 방식을 사용했는데, 속도와 정확도 모두 만족스러웠다.

 3. 다각형 충돌 검사(Polygon Intersection)

객체의 실제 모양을 근사하는 다각형을 생성한 뒤, 두 다각형이 교차하는지 판단한다.
고정밀이 필요한 설비 검사나 도형 기반 분석에서 사용한다.

 4. 세그멘테이션 기반 충돌

가장 정확하지만 연산량이 많다.
다만 GPU 기반 서버가 있거나 객체 모양이 복잡한 경우에는 이 방식이 최적이다.
나는 화학 공정에서 비정형 용기들 사이의 충돌 여부를 감지할 때 이 방식을 적용한 적이 있었다.

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실전 최적화 팁 – 경험 기반 깊이 있는 조언

많은 블로그에서 충돌 감지만 설명하고 끝나지만, 나는 실제 프로젝트에서 얻은 시행착오를 기반으로 작업할 때 반드시 고려해야 할 팁을 정리해본다.

 1. 충돌 감지는 “정확도”보다 “일관성”이 더 중요

현장에서는 100% 정확도가 아니라 “60FPS에도 흔들리지 않고 동작하는 일관성”이 더 중요했다.
비전 시스템은 정확도가 조금 떨어지더라도 끊김 없는 실시간성이 훨씬 높은 가치를 가진다.

 2. 프레임 스킵(Frame Skip)을 활용하라

모든 프레임을 100% 처리하면 CPU 부하가 급격히 증가한다.
나는 보통 2프레임마다 1번 충돌 검사하면 인간의 눈으로는 차이를 느끼지 못하면서 성능이 크게 향상되었다.

 3. 두 객체의 속도까지 고려하면 예측 충돌(Prediction Collision)이 가능

단순 겹침 감지보다 더 고급 시스템에서는
다음 프레임에서 충돌이 발생할 확률을 예측해야 한다.
이를 위해 다음 값을 활용했다.

• 이전 10프레임의 이동 속도
• 방향 벡터
• 거리 감소율

이 방식은 자율주행 모빌리티나 물류 로봇 충돌 방지 시스템에서 매우 강력했다.

 4. ROI(Region of Interest)를 미리 제한

전체 화면을 모두 분석하는 것이 아니라 충돌 가능성이 있는 특정 영역만 분석하면 속도가 크게 향상된다.

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충돌 감지의 실제 활용 분야

충돌 감지는 상상 이상으로 다양한 분야에서 활용된다.

• 자율주행 차량의 차량 간 충돌 감지
• 물류 로봇의 경로 최적화
• 제조 자동화 설비의 안전 모니터링
• 스포츠 경기에 활용되는 공–선수 충돌 분석
• 드론의 비행 경로 충돌 방지
• 스마트 CCTV에서 위험 상황 감지

특히 CCTV 기반 스마트 모니터링 시스템에서는 충돌 감지가 “위험 상황 초기 감지”의 핵심 역할을 한다.

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결론

Python 기반 충돌 감지는 단순함 속에 강력함이 숨겨진 기술이다. 딥러닝 기반 객체 검출과 결합하면 실시간 안전 시스템, 로봇 제어, 스포츠 분석 등 고급 분야에서도 충분히 활용할 수 있다.
내 경험상 충돌 감지를 성공적으로 구현하려면 알고리즘 자체보다 “현장 환경”, “객체 특성”, “조명 변화”, “실시간성” 같은 요소가 더 중요했다.
따라서 여러 알고리즘을 혼합해 최적의 구조를 만들고, 실제 프레임 흐름 속에서 안정적으로 작동하도록 지속적인 테스트가 필수적이다.