네이버랩스, 한층 진화된 '생활환경 지능' 로봇 개발

홈 > 뉴스 > 전문서비스 로봇

네이버랩스, 한층 진화된 '생활환경 지능' 로봇 개발석상옥 네이버랩스 부사장 '로봇 포럼 출범식서 소개

승인 2018.12.06 15:38:20

네이버 연구개발법인 ‘네이버랩스’가 개발하고 있는 생활환경 지능 기반 로봇 및 지도 제작 기술이 한층 업그레이드됐다.

▲ 네이버랩스 석상옥 부사장

네이버랩스 석상옥 부사장은 6일 엘타워에서 열린 ‘제3차 로봇기본계획 수립을 위한 로봇포럼 출범식‘에서 연사로 나와 네이버랩스가 현재 추진하고 있는 생활환경 지능 기반 로봇 개발 사업과 자율주행자동차 개발 사업의 현황에 대해 소개했다.

지난 2015년 공식 출범한 네이버랩스는 작년 열린 네이버 개발자 컨퍼런스 ‘DEVIEW 2017’에서 이동 매핑 로봇인 M1, 자율주행 서비스 로봇인 ’어라운드(AROUND)‘, 근력증강 기술을 적용한 운반 로봇 ’에어카트(AIRCART), 맵 클라우드(Map Cloud) 기술 등을 선보였다.

이번 강연에서 석 부사장은 지난해 ‘DEVIEW 2017’에서 공개된 로봇 기술의 진척 상황을 주로 소개했다. 이들 업그레이드된 로봇들은 내년 1월 8일부터 미국 라스베이거스에서 열리는 ‘CES 2019’에서 공식 발표될 예정이다.

석 부사장은 현재 네이버랩스가 개발하고 있는 이동 매핑 로봇인 M1, 자율주행 서비스 로봇인 ‘어라운드’, ‘맵크라우드(Mapcloud)’ 기술을 3대 핵심 로봇 및 자율주행 기술로 꼽았다. M1 로봇이 쇼핑몰 등 실내 공간을 스캔하면서 고해상도 지도를 만들고, 어라운드 로봇은 이 지도를 기반으로 이동하고, 맵 클라우드(map cloud)가 위치 파악과 경로 생성을 주로 담당한다.

석 부사장은 그동안 실내 지도 제작 및 자율주행 로봇 기술의 업그레이드에 주력했다며 고가의 레이저 스캐너 없이도 3차원 지도를 만들 수 있는 M1과 어라운드 로봇, 맵 클라우드 기술을 크게 개선했다고 밝혔다.

새로 개발된 ‘어라운드 G’ 로봇은 라이더 없이 2개의 심도 카메라를 이용해 이동중인 사람과 동적인 장애물을 인식해 회피할 수 있으며 실내 자율 주행이 가능하다. 내년 CES 2019에 선보일 예정이다. 석 부사장은 어라운드 G는 매핑 로봇의 도움없이도 스스로 매핑 할 수 있는 기능도 탑재하고 있다고 설명했다. 네이버랩스는 현대로보틱스와 제휴해 어라운드 G의 양산을 협의하고 있는 단계다.

네이버랩스는 그동안 업그레이드된 어라운드, M1 등 로봇을 사람의 이동이 많은 코엑스몰에 투입해 고해상도 맵을 제작하고, 자율적으로 이동하는 실증 테스트를 진행해왔다. 네이버랩스의 매핑 기술은 이미지 세그멘테이션과 간판의 변화인식 등 기술을 활용해 코엑스몰 내부의 상점 변동(점포 신설 및 폐점)을 수시로 파악할 수 있다. 네이버랩스는 AR(증강현실) 기술을 적용해 스마트폰으로 코엑스몰 내부의 길 안내를 받을 수 있는 AR 내비게이션 기술도 개발했다. 스마트폰에 가상의 휴머노이드 로봇을 출연시켜 로봇이 길 안내를 하는 기능도 구현했다. 실내 지도에 상점들의 광고를 AR 방식으로 구현하는 것도 가능하다.

석 부사장은 자율주행 자동차를 위한 차세대 HD 지도 제작 기술 확보에도 박차를 가하고 있다고 밝혔다. 현재 음영 지역과 터널내에선 GPS 신호가 수신되지 않는다며 자율주행자동차와 포인트 클라우드(point cloud) 기술을 활용해 고해상도 지도 제작 프로젝트를 진행하고 있으며 카이스트 김아영 교수팀과도 협력하고 있다고 소개했다. 이 지도가 개발되면 도로내 차선 및 교통 표지판 정보까지 고해상도로 활용 가능하다고 소개했다. 또 ADAS(advanced driver assistance system:첨단 운전지원시스템)도 개발해 CES 2019에서 공개할 것이라고 밝혔다.

네이버랩스는 코리아텍(한국기술교육대학교) 김용재교수 등과 협력해 양팔 로봇인 ‘앰비덱스’의 업그레이드 버전과 심층 강화학습이 가능한 시뮬레이터도 개발해 CES 2019에서 발표한다. 신형 앰비덱스는 최대 3kg의 하중을 견딜 수 있으며 초당 최대 5m의 거리를 이동할 수 있다. 동시에 7개의 관절에서 강도를 증폭할 수 있고, 정밀한 제어가 가능하다는 설명이다. 딥러닝 기술을 이용해 수행 능력을 발전시킬 수 있다.