자율주행 로봇 기술 개발과 M&A 이후, 무제컴퍼니 창업자의 이야기
스타트업을 운영하다 보면 기술을 직접 만들어야 할 때도 있고,
반대로 기술이 회사를 만들어줄 때도 있습니다.
저는 과거 자율주행 로봇 기술 기업을 창업하고, 3년 만에 매각(M&A)한 경험이 있습니다.
그 이후 해양 환경 솔루션 기업과 무제컴퍼니를 통해 푸드 자동화라는 새로운 여정을 시작했지만,
여전히 많은 기업, 스타트업 후배 선배, 그리고 SNS 지인들이 자율주행 기술에 대해 문의를 주시곤 합니다.
그래서 오늘은, 당시 저희가 어떻게 자율주행 로봇을 개발했는지 공유 드리고자 합니다.
기술을 고민하는 모든 분들께 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.
1. 인지: 로봇은 ‘눈’부터 만들어야 합니다
로봇은 세상을 보지 못하면 어떤 판단도 할 수 없습니다.
우리는 다음과 같은 센서들을 조합하여 인지 기술을 구현했습니다:
- 📷 카메라 센서 (2D 시각 정보)
- 📡 2D 라이다 센서 (거리 인식)
- 🌐 3D 라이다 센서 (깊이 기반 공간 구조 파악)
이 센서들을 기반으로 사람, 장애물, 테이블 등을 식별할 수 있게 되었고,
YOLO, SSD, RCNN 등 다양한 Object Detection 알고리즘을 적용해 인지 성능을 향상시켰습니다.
2. 판단: 로봇에게 ‘생각’을 심다
센서로 인지한 정보는 판단 우리는 다음의 기술을 활용해 로봇의 '판단력'을 길렀습니다:
- 🗺 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) – Cartographer 알고리즘 활용
- 🧭 A* 알고리즘 + Global Path Planner – 길찾기 및 회피 판단
이 기술들 덕분에 로봇은 미지의 공간에서 실시간 맵 생성 및 목적지 탐색이 가능해졌습니다.
3. 제어: 로봇이 실제로 움직이는 핵심
판단만으로는 로봇이 움직일 수 없습니다. 우리는 다음과 같은 기술 스택을 통해 로봇의 제어를 구현했습니다:
- ⚙️ ROS (Robot Operating System) 기반 소프트웨어 제어
- ⚡ ARM Cortex-M4, M7 기반 자체 컨트롤러 개발
ROS 노드 간 통신과 모터 제어 알고리즘을 통해 정확한 정지, 회피, 주행을 구현했습니다.
4. 하드웨어 설계와 엣지 디바이스
우리는 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어까지 직접 설계했습니다:
- 📦 NVIDIA Jetson 기반 엣지 디바이스 사용
- 🔧 USB 포트/카메라 활용을 위한 자체 기구부 설계
덕분에 고객사가 즉시 적용 가능한 완제품 로봇 패키지를 제공할 수 있었습니다.
위 내용대로 한 걸음 발전하다 보면 또 어느 순간 로봇이 인지하는 능력과, 판단하는 능력, 그리고 자동으로 제어되고 있을 것 입니다.
무엇이 먼저냐? 그런 것은 없습니다.
때로는 하고 싶은 것 부터, 때로는 하기 싫은 것 부터 진도가 나가다 보면 로봇은 움직이고 있을 것 입니다.
💡 “기술은 사람을 돕기 위해 존재합니다”
로보틱스를 전공한 지 10년이 넘었고, 자율주행 로봇을 5개월 만에 개발, 매각(M&A)까지 했던 경험은 지금의 저를 만들었습니다.
지금은 푸드테크에서 자동화를 실현하고 있지만, 기술의 본질은 같습니다.
로봇은 사람을 대신하는 것이 아니라, 돕기 위해 존재합니다.
앞으로도 기술과 경험을 공유하며, 함께 고민할 수 있는 길을 열어두겠습니다.
참고 로봇 : 옴론 LD SERIES, MiR, 베어로보틱스, 비로보틱스 등
자율주행 로봇 기술 개발과 M&A 이후, 무제컴퍼니 창업자의 이야기
스타트업을 운영하다 보면 기술을 직접 만들어야 할 때도 있고,
반대로 기술이 회사를 만들어줄 때도 있습니다.
저는 과거 자율주행 로봇 기술 기업을 창업하고, 3년 만에 매각(M&A)한 경험이 있습니다.
그 이후 해양 환경 솔루션 기업과 무제컴퍼니를 통해 푸드 자동화라는 새로운 여정을 시작했지만,
여전히 많은 기업, 스타트업 후배 선배, 그리고 SNS 지인들이 자율주행 기술에 대해 문의를 주시곤 합니다.
그래서 오늘은, 당시 저희가 어떻게 자율주행 로봇을 개발했는지 공유 드리고자 합니다.
기술을 고민하는 모든 분들께 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.
1. 인지: 로봇은 ‘눈’부터 만들어야 합니다
로봇은 세상을 보지 못하면 어떤 판단도 할 수 없습니다.
우리는 다음과 같은 센서들을 조합하여 인지 기술을 구현했습니다:
이 센서들을 기반으로 사람, 장애물, 테이블 등을 식별할 수 있게 되었고,
YOLO, SSD, RCNN 등 다양한 Object Detection 알고리즘을 적용해 인지 성능을 향상시켰습니다.
2. 판단: 로봇에게 ‘생각’을 심다
센서로 인지한 정보는 판단 우리는 다음의 기술을 활용해 로봇의 '판단력'을 길렀습니다:
이 기술들 덕분에 로봇은 미지의 공간에서 실시간 맵 생성 및 목적지 탐색이 가능해졌습니다.
3. 제어: 로봇이 실제로 움직이는 핵심
판단만으로는 로봇이 움직일 수 없습니다. 우리는 다음과 같은 기술 스택을 통해 로봇의 제어를 구현했습니다:
ROS 노드 간 통신과 모터 제어 알고리즘을 통해 정확한 정지, 회피, 주행을 구현했습니다.
4. 하드웨어 설계와 엣지 디바이스
우리는 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어까지 직접 설계했습니다:
덕분에 고객사가 즉시 적용 가능한 완제품 로봇 패키지를 제공할 수 있었습니다.
위 내용대로 한 걸음 발전하다 보면 또 어느 순간 로봇이 인지하는 능력과, 판단하는 능력, 그리고 자동으로 제어되고 있을 것 입니다.
무엇이 먼저냐? 그런 것은 없습니다.
때로는 하고 싶은 것 부터, 때로는 하기 싫은 것 부터 진도가 나가다 보면 로봇은 움직이고 있을 것 입니다.
💡 “기술은 사람을 돕기 위해 존재합니다”
로보틱스를 전공한 지 10년이 넘었고, 자율주행 로봇을 5개월 만에 개발, 매각(M&A)까지 했던 경험은 지금의 저를 만들었습니다.
지금은 푸드테크에서 자동화를 실현하고 있지만, 기술의 본질은 같습니다.
로봇은 사람을 대신하는 것이 아니라, 돕기 위해 존재합니다.
앞으로도 기술과 경험을 공유하며, 함께 고민할 수 있는 길을 열어두겠습니다.
참고 로봇 : 옴론 LD SERIES, MiR, 베어로보틱스, 비로보틱스 등