이런 일을 합니다
01 · 인식과 제어의 연결Perception-to-Control 통합
조선소·제조 현장의 3D Perception 출력을 로봇 제어 커맨드로 변환하는 파이프라인을 설계·구현합니다.
- LiOps의 3D segmentation, registration, reconstruction 결과를 Motion Planner가 활용할 수 있는 형태로 변환합니다.
- Point Cloud 기반 장애물 회피, 경로 계획, 그리퍼 포즈 추정 알고리즘을 개발합니다.
- Perception → Planning → Control 전체 루프를 100ms 미만의 지연으로 동작하도록 최적화합니다.
02 · 플랫폼멀티 플랫폼 자율 시스템
AMR, 지게차, 모바일 매니퓰레이터 등 다양한 로봇 플랫폼에 자율 주행 및 조작 기능을 탑재합니다.
- ROS/ROS2 기반 Navigation Stack 설계 및 튜닝 (SLAM, Path Planning, Obstacle Avoidance)
- 산업용 로봇팔(UR, Fanuc 등) 및 AGV/AMR과의 하드웨어 통합
- 비정형 환경(조선소 블록 야적장, 제조 라인)에서의 강건한 Motion Planning 구현
03 · 현장실제 현장 배포 및 테스트
시뮬레이션에 머무르지 않고, 실제 고객 현장에서 로봇 시스템을 검증하고 개선합니다.
- 조선소·물류창고 현장에서 PoC 및 파일럿 배포를 주도합니다.
- Edge case 및 안전 시나리오 대응을 위한 Fail-safe 메커니즘을 설계합니다.
- Field 데이터를 기반으로 Control 정책을 반복 개선합니다. (Sim-to-Real Transfer, Online Learning)
이런 분을 찾습니다
- ROS/ROS2 기반 로봇 시스템 개발 경험 (Navigation, Manipulation 등)
- Motion Planning 알고리즘 구현 경험 (RRT, A*, Trajectory Optimization 등)
- 실제 로봇 하드웨어 통합 및 디버깅 경험 (AMR, 로봇팔, AGV 등)
- 실험실이 아닌 산업 현장에서의 배포를 목표로 하는 실용주의적 사고, 그리고 E2E 시스템을 함께 세우는 협업 태도
이런 경험이면 더 좋습니다
Point Cloud 기반 Perception-Control 통합
MPC, LQR 등 Advanced Control 이론 및 구현
Reinforcement Learning for Robotics (Sim-to-Real, Policy Learning)
Industrial robot programming (UR Script, KUKA KRL, Fanuc TPP 등)
임베디드 시스템 및 실시간 제어 (RTOS, EtherCAT 등)
Gazebo, Isaac Sim 등 로보틱스 시뮬레이터
합류 절차
서류 지원 → 직무 인터뷰 → 컬처핏 인터뷰 → 오퍼와 합류의 네 단계이고, 보통 2~3주 안에 끝냅니다. 이 포지션은 직무 인터뷰에서 직접 만든 로봇 시스템의 구조와 그때 내린 판단을 함께 봅니다.