로봇이 '보기'에서 '이해하기'로, SingTown 기술이 비전 업그레이드를 추진합니다

스마트 서비스 로봇 애플리케이션에서 환경 인식과 목표 인식은 자율적 상호작용과 임무 수행을 실현하는 핵심 기술입니다.

로봇은 복잡한 실내 환경에서 다양한 객체를 인식해야 합니다. 예를 들어 방문과 그 개폐 상태, 사람의 손동작, QR 코드, 그리고 생활 장면에서의 전형적인 물체(예: 책상, 물건, 표지물 등)를 인식해야 합니다. 이를 위해 서비스 로봇 제조업체는 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라를 사용하여 머신 비전 기반의 다중 객체 인식 시스템을 구축할 계획입니다. 이 시스템은 로봇의 머리나 몸체에 설치되어 메인 컨트롤러의 지시에 따라 지정된 방향의 이미지를 실시간으로 캡처하고, 목표의 카테고리, 크기 및 색상 특징을 인식한 후 인식 결과를 호스트에 반환하여 경로 결정, 작업 트리거 또는 음성 상호작용 응답에 사용됩니다. 또한 QR 코드 인식을 확장하여 내비게이션 위치 확인, 작업 인식 또는 신원 인증을 구현할 수 있어, 로봇이 생활, 안전, 가이드 등 분야에서 더 높은 수준의 지능형 행동을 실현하는 데 도움을 줍니다.

서비스 로봇 제조업체가 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라를 기반으로 개발한 다중 객체 인식 시스템은 서비스 로봇이 복잡한 환경에서 지능형 시각 인지를 구현할 수 있도록 하며, 컴퓨터 비전, AI 이미지 인식, 템플릿 매칭, 색상 추적, 형태 분석 및 QR 코드 디코딩 알고리즘을 융합하였습니다.

시스템은 카메라를 통해 로봇 전방 시야 이미지를 실시간으로 수집하며, 엣지 AI는 객체 감지 모델을 활용하여 물체의 가장자리와 형태 특징을 인식하여 문의 위치와 개폐 상태를 판단할 수 있습니다. 색상 분할과 밝기 변화 분석을 통해 다양한 물체의 색상, 크기 및 상대적 거리를 식별할 수 있습니다.

이 로봇은 또한 제스처를 인식할 수 있으며, 근거리 조건에서 시스템은 윤곽 추적 및 키포인트 매칭 알고리즘을 기반으로 일반적인 동작(예: 손 들기, 가리키기, 흔들기 등)을 인식할 수 있습니다. 동시에 내장된 QR 코드 인식 기능을 통해 로봇의 네비게이션 포인트 인식 또는 작업 명령 수신이 가능합니다.

이 시스템은 에지 배치가 가능하며, 그 알고리즘은 임베디드 환경에서 높은 실행 효율을 보여, 프레임 속도는 20fps 이상에 달하고 인식 지연은 100ms 미만입니다.

시스템은 시리얼 포트, I²C 또는 CAN 버스를 통해 메인 제어 MCU와 통신하여 인식 카테고리, 크기, 색상 및 상태 정보를 출력함으로써 호스트와의 지능형 연동을 구현합니다.

테스트 결과에 따르면, SingTown Technology의 OpenMV 스마트 카메라를 기반으로 개발된 솔루션은 실내 조명 변화 하에서 92% 이상의 인식 정확도를 달성하며, 가정 동반 로봇, 보안 순찰 로봇, 가이드 로봇 등 다양한 작업 시나리오를 지원할 수 있어 로봇의 환경 이해 및 상호작용 능력을 크게 향상시킵니다.