Robotics Tech Insight 2026
서빙 로봇의 자율주행:
LiDAR vs Camera
데이터 포인트(Distance)와 시각적 추론(Inference)의 대결.
완전 자율주행을 위한 최적의 센서 조합을 공학적 관점에서 분석합니다.
2026.01.13 발행
Sensor Fusion
Sector 01
Sensing Mechanics
심도(Depth)를 읽는 두 가지 시선: 측정 vs 추론
Visualization
LiDAR View
Points: Distance (mm)
Obstacle
Path
Floor
Camera View
Pixels: Context & Color
VS
* Left: Laser Point Cloud / Right: Semantic Segmentation
LiDAR: Direct Measurement
라이다(LiDAR)는 dToF(Direct Time-of-Flight) 방식을 통해 빛이 되돌아오는 시간을 직접 측정합니다. 이로 인해 오차 범위 수 mm 단위의 정밀한 3D 지도 생성이 가능하며, 조명의 영향을 거의 받지 않습니다.
Key: Accuracy, Low-Light Capable
Key: Accuracy, Low-Light Capable
Camera: Computational Inference
카메라(vSLAM)는 인간의 시각과 유사하게 픽셀 정보를 받아들여 심도(Depth)를 알고리즘으로 추론합니다. 색상, 텍스트, 물체의 종류(사람 vs 벽)를 구분할 수 있는 '맥락 인식'이 가능하지만, 연산 부하가 높습니다.
Key: Context, Cost-Effective
Key: Context, Cost-Effective
Sector 02
The Trade-off Matrix
비용, 효율, 그리고 한계점: 완벽한 센서는 없다
Performance Radar
LiDAR의 딜레마
빛이 없는 "Complete Darkness"에서도 완벽하게 작동하지만,유리벽이나 거울을 만나면 레이저가 투과하거나 반사되어 "장애물이 없다"고 인식하는 치명적 오류(Ghost Obstacle)가 발생할 수 있습니다.
Camera의 딜레마
저렴한 비용으로 유리벽을 '반사광'으로 인식할 수 있으나,흰색 민무늬 벽(Featureless Wall)에서는 특징점을 잡지 못해 로봇이 현재 위치를 잃어버리는(Lost Localization) 현상이 발생합니다.
Sector 03
Future Outlook
Sensor Fusion: 단일 센서의 시대는 끝났다
Global Sensor Fusion Adoption Rate
Developer Roadmap
- Hybrid SLAM AlgorithmLiDAR의 정밀 위치 추정과 카메라의 사물 인식을 결합한 알고리즘 필수화.
- Edge AI Optimization비전 처리를 위한 NPU(Neural Processing Unit) 탑재 하드웨어 설계.
Final Verdict
"미래의 로봇은 LiDAR로 '어디에 있는지'를 알고, 카메라로 '무엇이 있는지'를 판단합니다. 안전(Safety)이 최우선인 서비스 로봇 영역에서는 센서 퓨전이 지배적인 표준이 될 것입니다."