네이버랩스 로봇, 뛰고 나르고 누빈다

데뷰 2017서 생활환경지능 로봇 9종 공개

인터넷입력 :2017/10/16 13:42    수정: 2017/10/16 13:57

네이버가 사람들의 일상을 바꾸고 산업 전반에 널리 활용될 다양한 로봇을 깜짝 선보여 로봇 전문개발사로의 진화를 알렸다.

네이버 기술 전문 회사인 네이버랩스(대표 송창현)는 16일 열린 네이버 개발자 컨퍼런스 '데뷰(DEVIEW) 2017'에서 자체 연구개발 중인 '생활환경지능' 기반 로봇 9종을 공개했다.

생활환경지능이란 생활에서 사람과 상황, 환경을 인지하고 이해함으로써 필요한 정보나 액션을 예측해 자연스럽게 적시에 제공해주는 기술을 뜻한다.

네이버랩스는 생활환경지능을 비전으로 '공간'과 '이동'에 대한 연구를 진행하며 실제 삶의 공간에 스며드는 자연스럽고 유용한 서비스 제공을 목표로 하고 있다.

네이버랩스 석상옥 리더.

회사는 데뷰 2017에서 ▲업그레이드된 'M1'을 비롯해 ▲실내 자율주행 서비스 로봇 '어라운드' ▲전동카트 '에어카트' ▲세계 최초 4륜 밸런싱 전동 스케이트보드 ‘퍼스널 라스트마일 모빌리티’ ▲코리아텍과의 산학협력으로 개발한 로봇팔 ‘앰비덱스’ ▲MIT와의 산학협력 '치타로봇' ▲UIUC와 산학협력 중인 '점핑 로봇' ▲계단을 올라가는 바퀴 달린 로봇 '터스크봇' ▲물체 인식 및 자율주행하는 'TT-bot' 등 총 9개의 로보틱스 연구개발 성과를 공개했다.

■ M1 - 실내지도 제작 로봇

M1

먼저 M1은 실내공간을 자율주행으로 이동하면서 3차원 레이저 스캐너와 360 카메라로 데이터를 수집해, 실내지도를 제작하는 로봇이다.

자율주행 실내지도 제작 로봇 M1은 레이저로 스캔한 무수히 많은 점 데이터를 메시(mesh)라 불리는 3차원 공간 데이터로 변환한 후, 그 위에 360도 카메라로 촬영한 이미지를 붙여 3차원 지도를 만들어 내는 로봇이다. ▲리얼타임 3D SLAM ▲자율주행 ▲포터 리얼리스틱 3D 맵 제너레이션 기술 등이 적용됐으며, 지속해서 성능을 개선하고 있다.

■ 어라운드 - 실내 자율주행 서비스 로봇

어라운드

어라운드(AROUND)는 실내 자율주행 서비스 로봇으로, 자율 주행을 위한 핵심 기능을 분산, 로봇 제작비용을 획기적으로 절감하며 실내 자율주행 서비스 로봇의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.

기존 실내 자율주행 로봇은 지도 생성, 위치 파악, 경로 생성, 장애물 회피 등 다양한 기능들을 자체 로봇에서 수행해야 했지만, 어라운드는 지도 생성은 사전에 M1이, 위치 파악과 경로 생성은 맵클라우드가 대신하도록 역할을 분산시켜 저가의 센서와 낮은 프로세싱 파워로 장애물 회피 등의 기본적인 기능만 갖추고도 정확도 높은 자율주행을 가능케 했다.

어라운드는 서점에서 고객들이 다 읽은 책을 상단부의 적재공간에 넣어 수거하고 일정 무게가 넘어가면 자동으로 지정된 장소로 이동해 직원이 책을 회수하는 시나리오에 맞춰 제작, 부산의 복합 공간 F1963에 위치한 예스24 오프라인 서점에 도입됐다.

어라운드를 통해, 서점직원들은 더욱 편리하게 고객들이 꺼내 본 책들을 정확한 위치에 다시 배치할 수 있게 됐다. 또 고객들은 관심있는 다양한 책들을 골라서 본 후 어라운드에 간편하게 반납하면 되기 때문에, 진열대 주위에 서서 책 내용을 한 권씩 따로 확인하지 않고 여러 권을 원하는 만큼 편히 테이블에서 볼 수 있다.

어라운드는 공간의 특성이나 목적에 맞는 형태의 로봇으로 쉽게 맞춤 제작해 설계, 제작할 수 있기 때문에 향후 다양한 방식과 형태의 서비스를 제공할 수 있을 전망이다.

■ 에어카트 - 근력증강 로봇 기술을 응용한 전동카트

에어카트

에어카트(AIR CART)는 가벼운 힘으로 누구나 무거운 물체를 손쉽고 안전하게 운반할 수 있도록 근력증강 로봇 기술을 응용한 전동카트다. 힘이 부족한 사람도 가볍게 오르막길을 오를 수 있고, 특히 더 위험할 수 있는 내리막길에서도 자동 브레이크 시스템으로 안전하게 이동할 수 있다.

에어카트는 근력증강 웨어러블 로봇에 사용되는 ‘physical human-robot interaction’ (pHRI) 기술을 적용, 운전자의 조작 의도를 카트 손잡이에 달린 힘센서에서 파악해 실시간으로 카트의 움직임(추진력과 방향)을 제어한다.

이 때문에 누구든 따로 조작 방법을 배울 필요없이 직관적인 사용이 가능한 것이 특징이다.

현재 어라운드와 함께 부산의 복합 공간 F1963에 위치한 예스24 오프라인 서점에 활용되고 있다.

■ 앰비덱스 - 사람 팔 고유한 특성 적용한 로봇팔

엠비덱스

앰비덱스(AMBIDEX)는 네이버랩스와 코리아텍이 실생활에서 도움을 주는 로봇 서비스를 위해 필요한 로봇팔 하드웨어 메커니즘에 대한 장기 산학 연구 중인 로봇팔이다.

로봇팔은 로보틱스 연구 중에서도 특히 역사가 깊지만 주로 산업 현장에서 정밀/반복/고하중 작업에 적합한 형태로 발전되었기 때문에 무게, 안전 등의 문제로 일상의 영역에 적용되기는 어려웠다.

네이버랩스는 로봇팔을 일상의 영역으로 활용범위를 확대하기 위해 하드웨어/제어/인식/지능 등에 대해 연구하며 세계 최고 수준의 로봇팔 메커니즘 설계능력을 갖춘 코리아텍의 김용재 교수와 산학협력을 통해 사람의 팔보다도 가볍고, 사람과의 접촉에서도 안전한 앰비덱스를 제작했다.

앰비덱스는 팔의 경량화를 위해서 무거운 구동기는 모두 어깨와 몸체 부분에 배치하고, 와이어를 이용해서 가벼운 팔을 구동하는 독창적인 와이어 구조를 갖고 있다. 모든 관절에 강도, 강성을 증폭하는 혁신적인 동력 전달 메커니즘을 적용해, 기존 산업용 로봇과 유사한 수준의 제어 성능과 정밀도를 갖췄다.

인간의 팔과 유사한 관절구조를 가진 앰비덱스는 안전하고 유연하면서도 정밀한 작업이 가능하다. 요리, 청소, 빨래, 서빙, 간병, 재활 등 인간 생활 현장에서 더욱 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

■ 퍼스널 라스트마일 모빌리티 - 4륜 밸런싱 전동 스케이트보드

퍼스널 라스트마일 모빌리티

퍼스널 라스트마일 모빌리티(Personal last-mile mobility)는 네이버랩스에서 개발한 4륜 밸런싱 전동 스케이트보드다.

사람이 단순히 몸을 기울이는 것만으로 가속, 감속, 방향 전환이 모두 가능하다.

2륜 구조인 세그웨이에 비해 4륜 지지구조를 갖춘 퍼스널 라스트마일 모빌리티는 구조적 안정성이 월등해 40km/hr 이상의 고속주행이 가능하다.

두 개의 기울기센서를 이용해 1초에 1천번 기울기를 측정해 무게중심을 항상 제어하기 때문에 급격한 가감속시에도 안정적이며 경사로 주행도 문제없다.

■ MIT 치타로봇, UIUC 점핑로봇, 터스크봇

치타로봇
점핑로봇

현재 대부분의 네이버랩스 로봇의 모빌리티 플랫폼(mobility platform, 이동부)은 바퀴로 돼 있다.

하지만 네이버는 사람들이 사는 생활 환경에 들어가기 용이하기 위해서는 궁극적으로 계단과 같은 단차를 극복할 수 있는 다리 로봇의 개발이 적합할 것으로 판단, 장기 산학 연구 과제로 진행 중이다.

치타로봇(Cheetah 3)은 MIT 바이오미메틱 로보틱스 랩 김상배 교수와 네이버랩스가 산학협력으로 개발하고 있는 길이 80cm, 무게 40kg의 로봇이다. 10kg의 짐을 싣고 다양한 환경에서 이동이 가능하다.

'UIUC 점핑로봇'은 UIUC 다이내믹 로보틱스 랩 박해원 교수와 산학협력으로 개발 중인 소형 사족 보행 로봇이다.

길이 30cm, 무게 4kg의 작은 강아지 정도의 크기에 높이 뛰기 멀리 뛰기와 같은 역동적인 움직임이 가능해 생활 공간에서 다양한 활용이 가능할 것으로 기대하고 있다.

터스크봇

'터스크봇'(Tuskbot)은 네이버랩스 로보틱스 팀의 인턴이 진행한 프로젝트로, 계단 등판 로봇이다.

터스크봇은 세계 로봇 학회 중 최정상급인 IROS 학회지에 논문 등재되는 등 로봇 개발자들에게 높은 관심을 받고 있다.

■ TT-bot - 물체인식 및 자율주행 로봇

TT-봇

'TT-bot'은 네이버랩스 로보틱스 팀 인턴 프로젝트로, 카메라 비전을 분석해 실내 공간에 흩어져 있는 다양한 물체들을 인식한 뒤 자율주행으로 목표물까지 이동해 이를 흡입하는 로봇이다.

이를 개발하는 과정에서 네이버랩스에서는 세계적으로 많이 적용되고 있으며 발전하고 있는 딥러닝 기술을 물체 인식뿐만 아니라 로봇의 경로 제어에 까지 적용했다.

딥러닝 기반의 알고리즘의 경우, 계산량이 많아 일반적으로 고사양 프로세서를 필요하므로, 움직이는 로봇에 적용하기에는 어려운 점이 있다.

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또한 실제 로봇에 딥러닝을 적용하기에는 네트워크 학습을 위한 데이터 수집이 힘들다는 한계도 있었다. 네이버랩스는 움직이는 실제 로봇 상에 딥러닝을 적용하는 것에 있어, 이런 문제점의 개선 가능성을 타진하는 프로젝트를 진행해 상당 수준의 성과를 거뒀다.

네이버랩스 석상옥 로보틱스 리더는 "로봇이 먼 미래가 아닌, 지금 생활에도 적용될 수 있는 현재의 기술"이라며 "앞으로 로봇을 생활의 더 깊은 공간으로 끌어들여 편리한 삶의 도구로 이용할 수 있도록 생활환경지능 기반의 로봇 연구에 매진할 것"이라고 밝혔다.