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완강한바다사자135
집안 구조를 스스로 학습하고 장애물을 피하는 로봇청소기의 센서 기술
최근 출시되는 로봇청소기는 방 구조를 정확히 그려내고 복잡한 물건도 잘 피해 다닙니다. 천장을 찍는 카메라 방식과 레이저를 쏘아 거리를 측정하는 LiDAR(라이다) 센서가 각각 어떤 공학적 원리로 공간을 인식하는지 궁금합니다
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공간 학습 및 맵핑(Mapping) 센서
집안의 전체적인 구조를 파악하고 지도를 그리는 데 사용되는 핵심 센서입니다.
LDS (Laser Distance Sensor) / LiDAR
원리: 로봇청소기 상단에 회전하는 센서로, 레이저를 발사한 후 벽이나 가구에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산합니다.
특징: 거리 측정의 정확도가 매우 높고, 불이 꺼진 어두운 환경에서도 완벽하게 작동합니다. 현재 가장 대중적이고 효율적인 맵핑 기술입니다.
ToF (Time of Flight) 센서
원리: LDS와 유사하게 빛(적외선 등)이 반사되어 돌아오는 시간을 측정하지만, 센서를 회전시키지 않고 3D 면 단위로 빛을 쏘아 공간을 입체적으로 인식합니다.
특징: LDS보다 가구의 높낮이나 입체적인 공간 구조를 더 정밀하게 파악할 수 있어 차세대 프리미엄 모델에 주로 탑재됩니다.
vSLAM (Visual SLAM) / 카메라 센서
원리: 상단이나 전면에 부착된 카메라로 천장이나 주변 벽면의 시각적 특징점(천장 조명, 모서리 등)을 촬영하여 위치를 파악하고 지도를 그립니다.
특징: 사람의 눈과 가장 유사하며 공간의 특징을 시각적으로 기억합니다. 다만, 완전히 어두운 밤에는 인식률이 떨어질 수 있어 최근에는 적외선 라이트나 LDS와 함께 보완하여 사용합니다.
2. 장애물 인식 및 회피 센서
바닥에 떨어진 전선, 양말, 반려동물의 배설물 등 정밀한 장애물을 감지해 부딪히지 않고 피해 가는 센서입니다.
3D structured Light (구조광) 센서
원리: 전면에서 격자나 선 모양의 패턴 레이저를 쏜 뒤, 장애물 표면에 굴곡진 패턴을 카메라로 분석해 물체의 삼차원 형태와 거리를 계산합니다.
특징: 몇 mm 두께의 얇은 전선이나 작은 장난감까지 정확하게 감지해 내는 현존 최고 수준의 회피 기술 중 하나입니다.
AI 사물인식 카메라 (RGB Dual Camera)
원리: 전면 카메라로 사물을 촬영한 뒤, 로봇청소기 내부의 AI 프로세서(NPU)가 수백만 장의 사물 데이터를 기반으로 이것이 '양말'인지, '전선'인지, '반려동물 배설물'인지 실시간으로 분류합니다.
특징: 단순한 장애물 감지를 넘어, 사물의 종류에 따라 우회하는 거리를 다르게 설정(예: 배설물은 멀리 돌아서 가고, 의자 다리는 바짝 붙어서 청소)하는 스마트한 주행이 가능합니다.
초음파 센서 (Ultrasonic Sensor)
원리: 박쥐처럼 초음파를 보내 돌아오는 음파를 측정합니다.
특징: 주로 바닥 재질을 감지할 때 쓰입니다. 마룻바닥과 카펫을 구분하여, 카펫 위에 올라가면 흡입력을 자동으로 높이거나 물걸레 패드를 위로 들어 올리는(오토 리프팅) 기능을 수행합니다.
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