전 세계 자율 로봇 시장이 빠르게 성장하면서, 관련 기술의 중요성은 날로 커지고 있습니다.

시장조사 업체 리서치앤마켓에 따르면, 글로벌 로봇 시장은 연평균 36%의 성장률을 기록하며 2030년까지 약  248조 5천억 원 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.

이는 단순한 숫자가 아니라, 자율주행 기술이 산업 전반에 얼마나 큰 영향을 미칠지 보여주는 지표인데요.

테슬라, 구글, 아마존 같은 글로벌 기업들이 이 시장에 뛰어들어 자율주행과 로봇 기술을 미래의 핵심 먹거리로 삼는 이유이기도 합니다.

(출처 – 테슬라)

특히 최근 화제가 된 테슬라의 ‘사이버캡’은 자율주행 기술의 진보를 상징적으로 보여주는데요. 

미래지향적인 디자인과 고성능을 갖춘 이 차량은 더 향상된 자율주행 소프트웨어를 탑재해 운전자가 개입할 필요 없이 차량 스스로 목적지까지 주행하는 모습을 보여줍니다. 

이렇게 자율주행 기술이 점점 더 실용화되는 상황에서, 로봇 SW 개발자를 꿈꾸는 사람이라면 자율주행 시스템이 어떻게 구성되고 작동하는지 깊이 이해하는 것이 매우 중요해지고 있습니다.

지금부터, 자율주행 시스템 개발에 핵심이 되는 기술들을 살펴보고, 그 기초부터 체계적으로 배울 수 있는 방법을 함께 알아보겠습니다.  

 | 자율주행을 가능하게 해주는 기술들

1. ROS2 (Robot Operating System 2)

ROS2는 로봇 소프트웨어 개발의 필수 프레임워크로, 특히 자율주행 시스템 구축에 필요한 다양한 기능들을 제공합니다. 

ROS2는 기존 ROS의 업그레이드 버전으로, 분산 컴퓨팅과 실시간 제어 기능이 강화되어 자율주행 로봇, 특히 자율주행자동차와 같이 높은 안정성과 성능이 요구되는 환경에서 뛰어난 성능을 발휘하는데요.

ROS2는 퍼블리셔-서브스크라이버(Pub-Sub) 통신 구조를 사용하여 여러 센서나 제어 모듈이 데이터를 주고받기 쉽도록 설계되었습니다. 

예를 들어, 자율주행차에 탑재된 여러 센서(라이더, 카메라, IMU 등)가 실시간으로 데이터를 ROS2 시스템에 전달하면, ROS2는 이를 바탕으로 차량의 위치, 주변 환경 인식, 경로 계획 등을 관리하고 실행할 수 있게 해주죠. 이러한 데이터 통합과 모듈 간의 통신은 자율주행차가 안정적으로 주행을 수행하는 데 필수적입니다.

2. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

SLAM은 자율주행에서 “Simultaneous Localization and Mapping”의 약자로 동시적 위치 추정 및 지도 작성’ 이라는 뜻을 가지고 있습니다. 로봇이 사전 준비된 지도나 GPS 없이도 스스로 주변 환경을 인식하며 위치를 파악하고, 이동 가능한 지도를 작성하는 기술인데요. 자율주행에서 SLAM은 핵심 역할을 하며, 특히 GPS 신호가 닿지 않는 실내나 도심의 밀집 지역에서도 자율주행이 가능하도록 돕습니다.

SLAM의 동작 원리는 주변 환경을 탐지하는 여러 센서 데이터를 통해 로봇의 현재 위치를 계산하고, 동시에 주변 지도를 작성하는 것입니다. 

SLAM이 사용되는 주요 센서로는 라이더(LiDAR)와 카메라가 있는데요. 

라이더는 레이저를 통해 주변의 거리와 형상을 매우 정밀하게 파악할 수 있으며, 이를 통해 로봇은 주변 환경의 정확한 형태와 위치를 인식할 수 있는거죠. 카메라는 비전(시각) 정보를 제공해 로봇이 물체를 구분하고 위치를 파악하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 로봇이 스스로 탐색하며 이동 가능한 지도를 지속적으로 업데이트하고, 환경 변화가 발생하더라도 이를 반영하여 안전한 주행이 가능해지는거죠.

3. Navigation2

Navigation2는 자율주행 로봇의 경로 계획과 이동을 관리하는 소프트웨어입니다. 

ROS2 환경에서 작동하도록 설계된 Navigation2는 로봇이 최적의 경로를 선택해 목적지에 도달할 수 있도록 경로 탐색과 장애물 회피 기능을 제공합니다.

Navigation2의 핵심 기능은 크게 세 가지로 구분됩니다.

첫번째는 경로 계획 기능으로, 로봇이 현재 위치에서 목표 지점까지 가는 가장 효율적인 경로를 계산하며 주변 환경의 장애물을 고려하여 최적의 경로를 선택합니다. 

두번째는 장애물 회피 기능으로, 실시간으로 업데이트되는 센서 데이터를 통해 이동 중 발생하는 돌발 장애물을 탐지하고 회피합니다. 

세번째는 로컬 플래너 기능으로 로봇의 주행 경로를 미세 조정하여 안전하게 이동할 수 있도록 합니다.

이러한 Navigation2의 경로 계획 기능은 ROS2와 SLAM의 데이터를 바탕으로 이루어지며, 로봇이 목적지까지 경로를 유지하면서 실시간으로 환경 변화에 대응할 수 있게 지원합니다.

결론적으로 ROS2, SLAM, Navigation2는 자율주행 시스템의 기초를 이루는 기술들로 각각 상호 보완적인 역할을 수행하며 자율주행 로봇이 주변 환경을 인식하고 주행을 계획하고, 최종적으로 안전하게 이동할 수 있게 합니다. 로봇 시스템 구현을 위해서는 이 핵심 기술들을 제대로 배우고 익히는 것이 중요한데요.

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