SLAM과 3D LiDAR로 AMR 기술을 해결하는 방법

SLAM (동시 로컬라이제이션 및 매핑)은 사용자가 동시에 해당 맵에 맵을 구축하고 차량을 로컬라이제이션할 수 있는 AMR(자율 모바일 로봇)에 사용되는 방법입니다. LiDAR (빛 감지 및 범위 지정) 기술은 로봇이 물체 인지, 식별 및 충돌 방지를 통해 주변 환경을 주행하도록 지원합니다. LiDAR 센서는 벽, 문, 사람 및 기타 물체와 같은 로봇의 주변 환경에 관한 정보를 실시간으로 제공합니다. LiDAR는 로봇이 다양한 작업을 수행하고 자동으로 작동하도록 지원할 수 있습니다. 로봇은 주변 환경과 주변의 장애물을 확인해야 합니다. LiDAR는 폭넓은 3D 시야와 고해상도를 통해 정확성이 높은 심층 정보를 제공합니다.

두 기술을 조합하여 사용하면, AMR(자율 모바일 로봇)이 동적인 환경을 안전하고 효율적으로 주행하는 데 있어 가장 강력한 솔루션을 제공합니다.

AMR(자율 모바일 로봇)을 병원, 창고 등에서 사용할 수 있도록 SLAM 및 3D LiDAR 기술을 함께 작동하는 방법에 대해 더 알아보려면 계속해서 읽어주세요.

SLAM이란 무엇인가요?

SLAM은 해당 맵 내에서 로봇이 자신의 위치를 추적하는 동시에 주변 환경의 맵을 구축하는 과정입니다. 이는 거리를 측정하고 주요 지형지물을 식별하는 센서로 수행되며, 그 후 알고리즘을 적용하여 해당 데이터를 사용할 수 있는 맵으로 처리합니다. SLAM의 주요 장점 중 하나는 정확한 맵을 생성하는 데 환경에 대한 사전 지식이 전혀 필요하지 않다는 것입니다.

SLAM은 로봇이 사람과 함께 물품을 비치하거나 환자를 간호하는 작업을 수행하는 병원이나 제조 시설 등 사람, 다른 로봇 또는 예측할 수 없는 패턴으로 이동하는 장애물이 있는 환경을 공유하는 모든 AMR(자율 모바일 로봇)에게 중요한 기능입니다. SLAM은 많은 다양한 방식으로 구현될 수 있지만, 궁극적으로는 시각적 데이터, 센서 데이터, 포인트 클라우드 및 모두 함께 원활하게 작동하는 신속한 처리 환경에서 구현됩니다.

AMR 기술

LiDAR란 무엇일까요?

LiDAR는 레이저로 거리를 측정하는 센서 기술입니다. LiDAR 센서는 레이저 펄스를 방출한 다음 펄스가 다시 돌아오는 데 드는 시간을 측정합니다. 이를 ToF(전파 시간)이라고 합니다. LiDAR 센서는 ToF(전파 시간)을 측정하여 정확한 주변 환경을 생성할 수 있습니다. Comet Lab Research 팀은 LiDAR 센서를 다음과 같이 설명했습니다.

“완전한 포인트 클라우드를 생성하려면 센서는 전체 환경을 아주 신속하게 샘플링할 수 있어야 합니다. LiDAR가 이를 수행하는 한 가지 방법은 개별 방출기/수신기에서 아주 빠른 샘플링 속도를 활용하는 것입니다. 각각은 매초마다 10개 또는 다수의 레이저 펄스를 방출합니다.”

이것이 자율 로봇이 환경 내에서 장애물을 감지하고 피하는 방법입니다. LiDAR의 한 가지 장점은 완전히 어두운 환경을 포함하여 주벽의 밝기에 영향을 받지 않는다는 것입니다.

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3D LiDAR

3D LiDAR는 “지난 수년간 자동화 분야 내에서 가장 중요한 혁신 중 하나일 것입니다.” 2D LiDAR와 3D LiDAR 간의 주요한 차이점 중 하나는 데이터를 수집하는 방식입니다. 2D LiDAR 센서는 물체의 수평 평면을 따라 광선을 방출합니다. LidarandRadar.com에 따르면, 3D LiDAR는 ‘대상의 수직적 평면에 초점을 맞춰 X, Y 및 Z 축의 3차원 데이터를 캡처합니다. 이러한 스캔 모드는 더욱 자세한 물체 정보를 제공합니다.’

유진로봇의 고급 3D LiDAR

유진로봇의 3D LiDAR 기술인 YRL3V2는 로봇 공학 애플리케이션에 최적화된 소형 3D LiDAR입니다. 단일 채널 360도 3D 스캔 ToF(전파 시간) 레이저 센서는 수평으로 최대 360도, 수직으로 최대 80도의 폭넓은 FoV(시야)를 제공합니다. 이는 주변 물체까지의 거리를 측정하며 정확한 매핑을 위한 포인트 클라우드를 제공합니다. 또한 YRL3V2는 AMR에 최적화된 네 가지 선택 가능한 스캔 모드를 제공합니다. 고객은 애플리케이션의 최적 모드를 선택할 수 있습니다.

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