MIT 전기공학 및 컴퓨터과학과 비비엔 시(Vivienne Sze) 교수 연구팀이 소형 자율 로봇을 위한 초저전력 3D 맵핑 시스템온칩 ‘Gleanmer’를 개발했다. 이 칩은 약 6밀리와트(mW)의 전력을 소비하면서 로봇 주변 환경의 3차원 지도를 실시간으로 생성하고, 충돌 없는 이동 경로를 계획할 수 있게 한다. LED 전구 하나를 켜는 데 쓰이는 수준의 에너지만으로 작동하기 때문에 배터리 용량이 극히 제한된 소형 UAV(무인항공기)나 웨어러블 기기에도 탑재가 가능하다. 연구 성과는 IEEE 초대형 집적회로 심포지엄(VLSI Symposium)에서 발표됐다.
Gleanmer의 핵심 기술은 기존의 복셀(voxel, 3차원 픽셀) 방식 대신 가우시안(Gaussian) 타원체를 사용해 공간 장애물을 표현하는 GMMap 알고리즘을 전용 하드웨어로 구현한 것이다. 타원체는 크기와 형태를 유연하게 조정할 수 있어 곡면 물체를 정육면체 복셀보다 훨씬 적은 메모리로 표현한다. 연구팀은 기존에 이미지 전체 픽셀을 서로 비교해야 했던 가우시안 생성 과정을 인접 픽셀끼리만 비교하는 단일 패스 방식으로 전환해 메모리 용량과 연산량을 대폭 줄였다. 이미지를 메모리에 저장할 필요 없이 소수의 픽셀만 임시로 보유하면서 처리가 가능하다.
로봇이 이동하면서 같은 물체를 다른 각도로 반복 촬영하면 중복 가우시안이 발생하는데, 이를 원본 픽셀로 돌아가지 않고 가우시안 단계에서 직접 융합하는 기법도 새롭게 개발했다. 칩은 현재 작업 중인 가우시안을 연산 유닛 옆의 소형 고속 온칩 메모리에 배치해 전력 소모가 큰 외부 저장장치 접근을 최소화한다. 연구팀은 다양한 3D 환경을 사전 녹화한 데이터로 시스템을 검증했으며, 실시간 깊이 카메라 스트림에서도 장애물과 자유 공간을 직접 재구성할 수 있음을 확인했다.
연구팀은 Gleanmer가 소형 로봇 내비게이션 외에도 장시간 착용하는 경량 증강현실(AR) 헤드셋, 의료 시뮬레이션, 정밀 조립 작업 지원 등에도 활용될 수 있다고 전망했다. 국내에서도 스마트 제조 현장의 소형 점검 드론이나 실내 자율이동 로봇 수요가 증가하는 가운데, 배터리 한계를 극복한 저전력 맵핑 기술이 상용화될 경우 물류·산업 안전 분야에 걸쳐 실질적인 파급 효과가 예상된다.
