네이버랩스는 그간 디지털 트윈 데이터 제작을 위한 매핑 디바이스들을 자체 제작해 왔습니다. 예를 들어 도로 MMS (mobile mapping system)인 R시리즈가 있고, 실내 매핑 로봇인 M시리즈가 있습니다. 지금 소개할 T2-B는 T시리즈에 속하는 장비입니다. 여기서 T는 transformable의 이니셜입니다. 이름처럼 다양한 모습을 가진 매핑 디바이스가 T시리즈에 속하게 되는데, 그 중 T2-B는 백팩 타입으로 계단과 같이 휠 베이스의 매핑 로봇이 커버하기 어려운 공간을 위한 장비입니다. 이번 버전에서 B라는 서브 이니셜이 붙은 것처럼, 앞으로 T2-H나 T2-D 등 다양한 형태의 매핑 디바이스들이 나올 수 있습니다. 물론 아직 그 형태와 기능은 대외비입니다.
자체 디바이스를 직접 만들고 개선해가며 자체 솔루션에 사용한다는 것은 굉장한 장점이 있습니다. 타사의 솔루션이나 장비를 활용하는 것과 비교하여, 알고리즘 수정이나 장비 업그레이드가 신속하고 용이하기 때문에 다양한 환경과 목적에서 데이터 품질을 높게 유지하는 것에 유리합니다. 실제로 각 파트의 엔지니어들이 직접 소통하며 개선점을 찾고 최적화된 방법을 찾아가는 과정에서 기술적 완성도가 만들어집니다.
히스토리
과거 T2-B는 COMET이라는 프로젝트명으로 외부에 소개된 적이 있습니다. 당시 COMET팀의 목표 중 하나는 수직적 데이터의 연결입니다. 즉, 건물 내 계단 데이터와 실내 데이터를 잘 정합할 수 있는 장치가 있다면 SLAM 알고리즘을 통해서 빠르게 실내 공간 디지털 트윈 데이터를 구축할 수 있겠다는 아이디어에서 시작한 프로젝트입니다. 그 생각들이 확장되어 실외 보도까지 데이터 수집 영역을 확장하였습니다. 첫번째 버전의 실증이 끝난 이후, 정확도와 확장성 그리고 운용 편이성을 크게 개선한 것이 현재의 T2-B입니다.
T2-B는 인천이음프로젝트나 국립중앙박물관 협업 등을 비롯해, 세계 최초의 로봇 친화형 빌딩으로 설계된 네이버 제2사옥 등에서 활약 중입니다. T2-B의 특징은 다음과 같습니다.
자유자재로, 모듈화 구성
SLAM 모듈 : 백팩 타입 특성 상, 이동 거리 측정에 특정 센서 활용이 어려운 점이 있습니다. 이를 극복하기 위해 IMU와 camera를 이용하여 visual inertial odometry 알고리즘이 동작할 수 있도록 하였으며, 절대 좌표계 데이터를 위해 RTK GPS로 구성하였습니다.
VL 모듈 : 비전 기반 측위 데이터를 수집합니다.
Main Control 모듈 : 수집된 데이터를 관리합니다. 또한 센서 및 기기의 현재 상태를 관리하고, 외부 시스템과 연동하는 기능을 운영합니다.
5G 모듈 : 운영자 및 보조자 간 데이터 연동과 원격 모니터링이 가능합니다.
뛰어난 확장성
UIL (universal interlink)의 분리형 설계 방식 : 모듈별로 물리적인 분리가 가능하도록 한 네이버랩스의 자체 설계 방식 중 하나입니다. 이는 직접 들고 이동하며 매핑하는 사용 시나리오에서, 운영자가 디바이스의 분리, 이동, 연결 등을 편하고 안정적으로 할 수 있도록 도와줍니다.
공용 모듈 : HW / FW / ME / SW 각 영역은 구조 변경이 유연하도록 설계 하였습니다. 예를 들어 T2-B의 핵심 모듈은 매핑 로봇 M2와 상당 부분 동일합니다. 데이터 수집 기능 또한 동일한 코드로 동작 됩니다. 업그레이드된 공용 모듈이 쉽게 적용될 수 있기 때문에, 시스템 확장과 변형에 대한 유연성이 매우 높습니다.
센서의 특징과 개선점
조도 조정시의 오류를 제거하고, 이미지 센서의 크기를 키워 더욱 향상된 품질의 이미지 데이터 취득이 가능합니다. 장비 내 주파수간 상호 간섭을 해결하여 GPS 수신율이 개선되었습니다. 센서 모듈화 및 메인 컨트롤러를 통해 EMI를 최소화하여, 각 센서별 동작 효율도 향상되었습니다.
Wearable, 사람이 사용한다는 것
운영자의 편의성이 크게 개선되었습니다. 앞서 COMET을 직접 운영 하면서 매핑 디바이스의 기본 목적은 구현되었지만, 실제로 이 디바이스를 들고 이동하며 매핑을 하는 “사람에 대한 배려”가 새로운 숙제가 되었습니다. 이에 T2-B는 기기 상태 대한 음성 알림, 색상 정보를 통한 기기 상태 표시, 배터리 모니터링, 저중심 설계, 기기 중량 경량화, 작동 및 상태 정보 전달을 버튼 하나로 집약한 인터페이스 등 효율성과 편리성을 균형 있게 강화했습니다.
ARC 시스템 연동 (powered by NAVER CLOUD PLATFORM)
ARC는 네이버랩스에서 개발한 멀티 로봇 인텔리전스 시스템으로, 멀티 로봇을 제어하고 빌딩 인프라와 연동하기 위한 ARC brain, 디지털 트윈 데이터와 측위 알고리즘을 제공하는 ARC eye로 구성되어 있습니다. T2-B는 ARC eye와 연동되어, 데이터 수집 이후 업로드와 처리, 서비스 가능한 데이터 생성의 워크플로우가 자동화되어 있습니다. 이러한 안정적 시스템의 확보가 광범위한 지역의 디지털 트윈 데이터 구축 효율성을 극대화합니다.