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'SLAM'통합검색 결과 입니다. (3건)

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KAIST, 로보틱스 및 비전 국제 챌린지 2곳서 모두 우승

명현 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구실 소속 2개 팀이 세계적인 로보틱스 학수대회와 컴퓨티 비전 학술대회에서 각각 마련한 국제 챌린지에서 모두 우승했다. 연구실 한 곳에서 2개 팀이 각각 국제 챌린지에 도전, 연이어 1위를 차지했다. 이 행사는 모두 이달 초 열렸다. 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026) 워크숍에서는 '힐티×트림블 SLAM 챌린지 2026'이 개최됐다. 또 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026) 워크숍에서는 'NSS 챌린지 2026'이 열렸다. 'SLAM챌린지'에는 에이씨디씨-케이(ACDC-K)팀(팀장 전진우 박사과정)이 동시 위치추정 및 지도작성)SLAM) 부문으로 참가, 60개 팀을 물리치고, 1위를 차지했다. SLAM은 실제 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가한다. 이 챌린지는 힐티(Hilti), 트림블(Trimble), 영국 옥스퍼드대학교가 공동 주관한했다. 'NSS 챌린지'에서는 큐레이터팀(Curaytor, 팀장 김대범 박사과정)이 6개팀을 물리치고, 우승했디. 이 챌린지는 주최측이 제시한 3만3,000제곱미터 정도의 공사현장 점군지도를 놓고, 라이더(레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형상을 측정하는 센서)를 이용해 오류를 누가 얼마나 더 많이 찾는지를 경쟁한다. 이 챌린지는 미국 스탠퍼드대학교, 스위스 취리히 연방공과대학교(ETH Zurich), 미국 오리건주립대학교가 공동 주관했다. 김대범 팀장은 "2위는 중국 화웨이에서 나온 'GTS3D'팀이 차지했다"며 "라이더로 건물 내에서 시간대별로 변화하는 환경 데이터를 얼마나 정확히 취득하느냐가 관건"이라고 설명했다. 양 팀을 지도한 명현 교수는 “실제 건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 상황에서도 우리 연구팀이 비전·관성 기반 SLAM 기술과 3차원 라이다 정합 기술의 우수성을 입증한 결과”라고 말했다.

2026.06.19 10:06박희범 기자

에브리봇, '휠리스 SLAM' 구현…자율주행 기업 노린다

홈서비스 로봇 기업 에브리봇이 바퀴 없는 로봇청소기에 탑재되는 자율주행 기술을 구현했다. 회사는 해당 기술을 발판 삼아 단순 로봇청소기 제조사를 넘어 자율주행 플랫폼 기업으로 거듭난다는 구상이다. 3일 업계에 따르면 에브리봇은 '휠리스(Wheeless) SLAM' 기술을 세계에서 처음으로 개발했다. 휠리스 SLAM은 구동 바퀴가 없는 로봇이 주변 공간의 지도를 만들고 동시에 자신의 위치를 파악해 이동 경로를 제어하는 자율주행 기술이다. 신기술은 이번에 출시된 로봇청소기 '쓰리스핀 프로'에 탑재됐다. 일반적인 자율주행 로봇은 바퀴의 회전량을 통해 이동 거리와 방향을 계산한다. 반면 에브리봇의 휠리스 SLAM은 바퀴 대신 회전 패드가 바닥에 밀착해 움직이는 구조에서 구현됐다는 점에서 차별화된다. 바닥을 강하게 닦는 물걸레 청소 성능을 유지하면서도 로봇이 현재 위치를 인식하고 계획된 경로로 이동해야 하기 때문에, 기존 바퀴형 로봇보다 높은 수준의 센서 융합과 주행 제어 기술이 요구된다. 에브리봇은 "바퀴 없는 구조에서는 바닥 재질, 마찰력, 물기, 패드 회전 편차, 미끄러짐 등에 따라 이동 오차가 발생할 수 있다"며 "이러한 기술적 과제를 해결하기 위해 라이다 기반 공간 인식 기술, ToF(비행시간측정) 센서, IMU(관성측정장치) 위치 보정 기술, 주행 제어 알고리즘을 결합했다"고 설명했다. 로봇청소기 넘어 자율주행 기업으로 전환 에브리봇은 해당 기술을 통해 자율주행 플랫폼 기업으로 진화한다는 계획이다. 에브리봇은 "바퀴가 없는 특수한 하드웨어 구조에서도 위치 인식과 지도 생성, 경로 제어를 구현했다는 점은 에브리봇이 자율주행 소프트웨어, 센서 융합, 주행 제어 기술을 통합적으로 다룰 수 있는 플랫폼 역량을 갖추고 있음을 보여준다"며 "로봇청소기 기업을 넘어 AI 자율주행 로봇 플랫폼 기업으로 사업을 확대할 것"이라고 말했다. 이어 "이를 위해 SLAM, 내비게이션, 라이다, ToF, 3D 뎁스, 비전 AI 등 자율주행 핵심 기술을 고도화하고 있다"며 "AMR(자율주행로봇), 휴먼 모빌리티, 피지컬AI 로봇 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구개발을 진행 중"이라고 설명했다. 강민구 IBK투자증권은 연구원은 "에브리봇은 AI 자율주행 모듈, 물류창고 로봇, 드론 등으로 사업 영역을 확대 중"이라며 "이미 SK인텔릭스의 '나무엑스 A1'에 자율주행 모듈을 공급하기 시작했고, 이스라엘 SoC(시스템온칩) 업체와 협력해 AI 영상 인식 모듈도 개발 중"이라고 말했다. 나무엑스 A1은 자율주행 공기청정기 로봇이다. 에브리봇은 작년 SK인텔릭스에 52억원 규모 자율주행 모듈을 공급했다. 강 연구원은 "해당 모듈 사업이 올해는 130억원으로 성장할 것"이라고 전망했다. 이어 "고수익성 모듈 사업 비중이 확대되면서 수익 구조가 개선될 것"이라고 분석했다.

2026.06.03 11:33진운용 기자

KAIST, 국제 로봇 학술대회 '챌린지' 우승…중국 및 대만 제쳐

KAIST 연구팀이 로봇 자동화 국제대회에서 종합1위를 차지했다. KAIST는 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 어반 로보틱스 랩 팀이 지난 주 미국 애틀랜타에서 열린 '2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)'의 'NSS 챌린지 2025'에서 종합 1위를 차지했다고 30일 밝혔다. NSS 챌린지는 리히텐슈타인 국적 글로벌 건설회사인 힐티(HILTI)와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹이 공동 주최한다. 지난 2021년 힐티 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도작성) 챌린지 확정 버전이다. 이번 챌린지에서는 건설 및 산업 환경과 같이 구조적 변화가 빈번한 상황에서, 다양한 시간대에 수집된 라이다 스캔 데이터를 얼마나 정확하고 강인하게 정합할 수 있는지를 평가했다. 다중 세션 위치추정 및 지도작성 기술이 평가 핵심이다. 종합 1위를 차지한 어반 로보틱스랩팀은 다중 시간대와 공간에서 수집된 라이다 데이터 간 정합 문제를 독자적이고 탁월한 위치 추정 및 지도작성 기술로 해결했다. 상금은 4천 달러를 받는다. 2위인 중국 서북 이공대와 3위인 대만국립대학교를 큰 점수 차이로 제쳤다는 것이 KAIST 측 설명이다. 어반 로보틱스랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 다중 정합 프레임워크를 자체 개발했다. 이 프레임워크는 스캔 내 특징점을 요약하고 대응점을 찾아내는 알고리즘, 찾아낸 대응점을 기반으로 전역 정합을 수행하는 알고리즘, 그리고 변화 감지 기반 결과 정제를 위한 알고리즘으로 구성했다. 연구팀은 "이러한 기술 조합을 통해 변화가 심한 산업 환경에서도 고정 구조물 기반으로 정합 성능이 안정적으로 구현하도록 설계했다"고 말했다. 라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템에서의 SLAM 핵심 요소다. 명현 전기및전자공학부 교수는 “복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화했다는 점에서 학문적 가치와 산업 응용 가능성을 동시에 입증한 사례"라고 평가했다. 한편, 어반 로보틱스랩팀은 지난 2022년 처음 SLAM 챌린지에 출전해 학계 2위를 수상했다. 2023년에는 라이다 부문 전체 1위, 비전 부문 학계 1위를 수상한 바 있다.

2025.05.30 16:35박희범 기자

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