비전 기반 현지화를 도입하는 회사들이 간소화된 커미셔닝 및 최대 가용성을 통해 더 빠른 ROI와 더 나은 TCO를 달성하고 고급 AI 기능 도입을 가속화함으로써 AMR 시장을 어떻게 재정의하고 있는지 알아보세요.
저자: Amir Bousani, RGo Robotics의 공동 창립자 겸 CEO
자율 주행 모바일 로봇(AMR)의 급속한 진화 세계에서 지진과 같은 변화가 일어나고 있습니다. 최종 고객이 보다 안정적이고 적응 가능하며 효율적인 솔루션을 요구함에 따라 로봇 회사는 소프트웨어 기반, 비전 및 AI 기반 솔루션으로 인식 스택을 업그레이드하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이러한 움직임은 현재의 요구 사항을 충족하는 것뿐만 아니라 제품을 미래에 대비하고 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 앞서 나가는 것입니다. 여전히 기존 내비게이션 방법에 의존하거나 사내 개발 방식을 고려하고 있다면 이미 뒤처지고 있을 수 있습니다.
기존 항해의 한계
기존 AMR은 수많은 과제에 직면해 있는데, 그 중 가장 큰 과제는 현재 현지화 기술의 한계로 인해 실제 창고와 산업 환경에서 안정적인 탐색이 불가능하다는 것입니다.
- 동적 환경에서의 정적: 창고와 공장은 끊임없이 진화하고 있으며, 생산 라인이 바뀌고 레이아웃이 변하고 있습니다. 기존 로봇은 적응하는 데 어려움을 겪어 비효율성과 다운타임이 발생합니다.
- 센서 한계: 2D LiDAR 및 카메라와 같은 기본 센서는 먼지, 연기 또는 조명 불량과 같은 환경 요인의 영향을 쉽게 받습니다. 이로 인해 부정확한 판독 및 내비게이션 오류가 발생합니다.
- 자기적 간섭: 금속이 많은 환경에서는 센서가 방해를 받아 로봇이 진로에서 벗어날 수 있습니다.
- 모호하거나 랜드마크가 없음: 창고 통로나 대량 보관 구역과 같은 반복적인 환경은 기존 로봇이 고유한 특징을 식별하여 정확한 위치를 파악하는 데 상당한 어려움을 겪습니다.
- 실내-실외 전환: 많은 시설에서는 로봇이 실내와 실외 모두에서 작동해야 하는데, 대부분의 현재 내비게이션 솔루션에는 이러한 기능이 부족합니다.
이러한 제한은 처리량 감소, 가동 중지 시간 증가, 안전 문제, 확장성 제한으로 이어집니다. 이는 모두 오늘날 시장에서 로봇 솔루션의 성공과 실패를 가를 수 있는 중요한 요소입니다.
비전 및 AI 현지화 혁명
RGo와 같은 비전 및 AI 기반 현지화 솔루션 인식 엔진끊임없이 변화하는 환경에서 AMR이 직면하는 일반적인 과제를 해결하도록 설계되었습니다. 핵심적으로, 고급 학습 알고리즘으로 강화된 시각적 동시적 위치 및 매핑(vSLAM) 기술을 활용합니다. 이를 통해 로봇은 “이동 중에 학습”하여 실시간으로 환경 변화에 적응할 수 있습니다.
이 접근 방식의 이점은 다양합니다.
- 견고한 탐색: 로봇은 실내, 실외 모두에서 역동적이고 까다로운 환경에서 안정적으로 작동할 수 있습니다.
- 처리량 증가: 더 나은 탐색 기능으로 작업 완료 속도가 빨라지고 효율성이 향상됩니다.
- 안전성 향상: 인식 능력이 향상되어 충돌 및 오류 위험이 줄어듭니다.
- 확장성: 로봇은 레이아웃 변경에 빠르게 적응할 수 있어 작업 확장을 빠르게 진행할 수 있습니다.
- 다운타임 감소: 탐색 오류 및 충돌로 인한 시간 손실 감소
사이트 커미셔닝 간소화
기존 AMR 도입에 영향을 미치는 또 다른 문제점은 새로운 사이트 커미셔닝의 길고 복잡한 프로세스입니다. 이 병목 현상은 회사가 확장하고 증가하는 수요를 충족하는 능력을 심각하게 제한할 수 있습니다. 비전 및 AI 기반 현지화 솔루션은 게임의 규칙을 바꾸다 활성화하여:
- 빠른 설정: 새로운 사이트를 몇 주가 아닌, 며칠 만에 가동할 수 있습니다.
- 사용자 친화적 프로세스: 직관적이고 시각적인 설정 프로세스를 통해 전문적인 엔지니어링 지원의 필요성을 줄이거나 없앨 수 있습니다.
- 적응형 매핑: 시스템은 작업을 중단하거나 수동으로 다시 매핑하지 않고도 레이아웃 변경에 자동으로 적응할 수 있습니다.
AI 기반 로봇공학의 미래
로봇공학에 AI를 도입하려는 서두름은 단순한 트렌드가 아니라 오랜 산업 과제에 대한 해결책입니다. 작업, 환경 및 구성의 다양성으로 인해 각 애플리케이션에 대한 특수 로봇을 개발하는 데 전통적으로 수개월과 수백만 달러가 필요했습니다. AI는 이러한 병목 현상을 해소하고 이전에는 달성할 수 없었던 유연성과 적응성을 제공할 것을 약속합니다.
비전 및 AI 기반 현지화는 점점 더 가속화를 위한 중요한 구성 요소로 여겨지고 있습니다. 로봇공학에 AI 기능 통합:
- 고급 기능을 위한 기반: 신뢰할 수 있는 위치 추정 및 탐색 기능을 통해 보다 고급 AI 기능을 신속하게 구축하고 배포할 수 있는 기반을 제공합니다.
- 차별화에 집중: 배포가 가능한 현지화 솔루션을 채택함으로써 기업은 엔지니어링 노력을 독특하고 경쟁력 있는 AI 기능 개발에 집중할 수 있습니다.
- 빠른 AI 통합: RGo의 Perception Engine과 같은 솔루션은 이미 고급 AI 기능을 통합하여 기존 로봇을 빠르게 업그레이드할 수 있습니다.
- AI 애플리케이션은 사용하는 데이터만큼만 좋습니다. RGo Perception Engie는 지능적인 의사 결정과 통찰력을 위해 사용할 수 있는 실시간의 자세한 환경 데이터를 제공하여 자율 주행 로봇에 생성적 AI를 적용할 수 있는 길을 열었습니다.
AMR 시장은 움직이고 있습니다. 뒤처지지 마십시오
이 산업은 빠르게 진화하고 있으며, 기업들은 모듈형 AI 솔루션을 활용하여 그 어느 때보다 빠르게 새로운 로봇을 시장에 출시하고 있습니다. 이러한 가속화는 개발 시간을 단축하고, 제품 다양성을 증가시키며, 고객이 로봇 솔루션에 기대하는 바의 기준을 높이고 있습니다.
이러한 역량을 사내에서 개발하려는 시도는 더 이상 대부분의 기업에 실행 가능한 전략이 아닙니다. 전문화된 비전 및 AI 현지화 솔루션의 역량과 맞추는 데 필요한 시간과 리소스는 이미 이러한 기술을 배포하고 있는 경쟁사보다 몇 년 뒤처지게 될 것입니다.
게다가 이 기술은 전성기를 맞이할 만큼 성숙해졌습니다. 신뢰성, 사용 편의성, 비용 효율성은 모두 채택을 실현 가능하게 할 뿐만 아니라 경쟁력을 유지하는 데 필요한 수준에 도달했습니다.
결론: 문제는 ‘만약’이 아니라 ‘얼마나 빨리’입니다.
로봇 R&D 및 제품 관리 팀의 경우 선택은 극명합니다. 이러한 새로운 기술을 수용한다는 것은 관련성, 경쟁력, 혁신의 최전선에 있다는 것을 의미합니다. 현재 기술을 고수하거나 시간이 많이 걸리는 사내 개발을 시도하는 것은 전례 없는 속도로 움직이는 시장에서 뒤처질 위험이 있습니다.
로봇공학의 AI 혁명이 도래했고, 비전 기반 로컬라이제이션이 그 선두주자입니다. 문제는 이러한 기술을 도입해야 할지 여부가 아니라, 얼마나 빨리 제품과 솔루션에 통합할 수 있느냐입니다.
Vision AI와 고급 로컬라이제이션이 실제 애플리케이션에서 자율 주행 모바일 로봇(AMR)을 혁신하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 RGo 웨비나.
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