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인공지능 기반 자율주행 청소 로봇은 모빌리티, 즉 자동차라는 것을 기반으로 개발을 진행하였다. 따라서 현존하는 우수한 자율주행자동차의 알고리즘 기술을 로봇에 대입하여 보다 신뢰성 높은 서비스 로봇을 개발하여 안전하고 우수한 제품을 만들게 되었다. 이토록 눈부신 개발이 가능할 수 있는 것은 반도체 기술의 고도화와 비전 기술의 보편화가 어우러져 완전 자율주행 관련 기술에 대한 도달이 가능해졌기 때문이다. 센싱, ...

인공지능 기반 자율주행 청소 로봇은 모빌리티, 즉 자동차라는 것을 기반으로 개발을 진행하였다. 따라서 현존하는 우수한 자율주행자동차의 알고리즘 기술을 로봇에 대입하여 보다 신뢰성 높은 서비스 로봇을 개발하여 안전하고 우수한 제품을 만들게 되었다. 이토록 눈부신 개발이 가능할 수 있는 것은 반도체 기술의 고도화와 비전 기술의 보편화가 어우러져 완전 자율주행 관련 기술에 대한 도달이 가능해졌기 때문이다. 센싱, 충돌방지기술(ADC), 트래킹 기술(AEC), 주행 주차 지원기술(ADE) 등 보다 섬세한 기술 구현의 목적은 인간의 안전이며 불특정 장소의 장애물을 감지하고 특정된 면적을 자동으로 정해진 시간에 목표를 실행하게 하여서 인간의 편의성을 증대시킬 수 있는 인공지능 기반 자율주행 서비스 로봇 등 의 개발을 가능하게 하였다. 인공지능 기반 자율주행 서비스 로봇을 개발하면서 다양한 환경에 따라 운용 방법을 달리해야 하는 상황을 접하면서 시스템 알고리즘을 면적과 구역 등 으로 나누어서 순차적인 트래킹(라이다 이미지 센싱)을 하도록 하였다. 개발 초기에 전방 센싱을 면적과 구역을 특정하지 않고 테스트를 하였을 경우 인공지능 기반 자율주행 서비스 로봇의 주행은 장애물의 종류와 형상에 따라 스캔(라이다 및 카메라) 시간이 상이 하였다. 물류창고의 비교적 단순하고 반복되는 형태는 신속한 트래킹이 되어서 원활한 주행을 하였지만 마켓 플레이스 같은 불특정 다수 및 적치물의 높낮이가 상이 하고 인간의 움직임이 상시 발생하는 환경에서는 인공지능 기반 서비스 로봇의 주행은 잦은 멈춤 현상 및 오류를 반복하였다. 이에 따라 적용된 라이다의 구조와 원리를 분석하며 시스템을 이해하여 불특정 장소의 다양한 장애물이 있는 환경에서도 인공지능 기반 서비스 로봇의 안전한 주행을 위하여 단계별로 면적과 구역을 임의로 구분하였으며 트래킹 시스템 알고리즘을 반영하여 테스트를 진행하였고 이렇게 특정된 면적과 구역은 인공지능 기반 서비스 로봇의 주행을 불특정 장소의 다양한 장애물이 있는 환경에서 트래킹 하여 주행에 반영되어 명확한 객체 인식을 통하여 안전한 주행을 할 수 있게 되었다. 이것은 RECM(Relational Evidential c-means algorithm)으로 그라운드(바닥)과 장애물(벽체)를 RGB 이미지에 매핑을 하고 분할결과에 따라서 그라운드(녹색)와 장애물(적색)로 구분한 것이다. 하지만 이 과정에서 인식하지 못하는 과분할이 발생하였고 추가로 JCP(Jump-Convolution-Process) 적용하여 낮은 신뢰 지점을 재분류하고 분할결과를 최적화하여 이미지의 평활화가 적용되어 신뢰도 높은 알고리즘이 적용되었다. 특히 인공지능 기반 서비스 로봇의 주행 중 움직이는 장애물이 나타났을 때, 센싱 구역 및 면적을 특정하지 않았을 때는 전체 형상을 센싱하기 위하여 주행을 멈추는 등의 현상이 나타났었는데 트래킹 구역과 면적을 특정 한 후에는 불특정 복잡한 장소에서의 움직이는 장애물 등이 감지 되더라도 전체적인 스캔을 특정된 구역에 따른 순차적인 트래킹을 함으로써 이미지 처리가 명확하게 되었으며 인공지능 기반 서비스 로봇의 임무를 수행하며 주행하던 중 센싱을 위하여 멈추는 현상도 개선되었다. 개선 사항을 초기제품에 반영하여 시험을 지속하던 중 제품에 전체에 대한 개선을 진행하게 되었고 최고의 제품에 도전하기 위하여 초격차 인공지능 청소 로봇을 신제품으로 개발하였다. 해당 알고리즘은 로봇 분야에서 최초로 시도되는 자율주행 자동차의 솔루션을 적용 한 것이다. 새로운 인공지능 기반 청소 로봇은 초경량 일체형 카본 화이버 구조형상이며 무선충전 시스템을 추가하여 사용자의 편의성을 증대하였다.