물류 운송 로봇의 도착지까지 길찾는 과정

복잡한 환경에서도 목표지점까지 스스로 판단하고 움직일 수 있는 지능형 SLAM

자신이 어디 있는지를 알고 이동하는 구조는 내비게이션 능력을 기모사한 기술입니다.공장이나 물류창고를 자율적으로 돌아다니는 물류 운송 로봇은 복잡한 실내 환경에서 사람이나 장애물을 피해가며 스스로 길을 찾고 원하는 목적지까지 정확히 도달하기 위한 인공지능을 설명해보겠습니다.

로봇이 어디에 있는지 알 수 있는 SLAM

도착지까지 경로를 계획하기 전에 먼저 해야 할 일은 위치를 파악하고 지도를 만드는 데데SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이라고 부르며, 카메라나 LiDAR 같은 센서 데이터를 통해 주변 환경의 지도를 실시간으로 작성하면서, 동시에 로봇 자신의 위치를 추정합니다.

예를 들어 로봇이 창고를 처음 주행할 때 LiDAR가 벽과 장애물을 감지하면 점차적으로 맵이 그려지고, 로봇은 그 지도 위에서 자신이 어느 지점에 위치해 있는지를 계산합니다.

목적지를 향해 가는 전체 흐름

SLAM을 통해 위치와 지도를 파악한 로봇은 이제 목표 위치까지 가기 위한 전체 경로를 계획합니다. 이 경로계획은 크게 두 가지 계층으로 구성됩니다. 먼저, 로봇은 전체 지도를 바탕으로 전역 경로(global path)를 계획합니다. 목표 위치까지 가기 위한 이상적인 이동 경로를 계산하는 단계입니다. 그리고 사람이나 예상치 못한 장애물이 등장할 때, 로봇은 실시간 센서 데이터를 바탕으로 경로를 수정하며 움직입니다.

경로계획이 끝나면, 최종적으로 바퀴와 모터에 전달되는 모션 제어 신호를 통해 로봇은 실제 환경에서 주행을 시작합니다. 로봇은 계속해서 SLAM으로 자신의 위치를 보정하고, 경로계획 모듈은 새로운 상황에 따라 경로를 갱신하면서 목표 지점까지 로봇을 이끌게 됩니다.