스테이션 밖에서 시작하고,
바뀌는 현장에서도 이어 갑니다

로봇이 지금 어디에 있는지 아는 일은 모든 작업의 출발점입니다.
리옵스는 사전 지도와 센서 관측을 직접 맞물려 이 출발점을 잃지 않습니다.

재시작

스테이션이 아닌 곳에서도,
어디에서든 다시 켜도 됩니다

로봇을 새로 실행할 때마다 정해진 스테이션으로 옮기지 않아도 됩니다. 사전 지도와 지금의 센서 관측을 견주어 로봇의 처음 위치와 방향을 찾고, 그대로 연속 위치 추정으로 넘어갑니다.

어디에서 켜도 작업 구역의 다른 자리에서 로봇을 다시 켜도, 지금 있는 곳부터 찾아 운용을 준비합니다.
적용되는 조건 사전 지도와 설정된 탐색 영역 안에서, 위치를 가릴 수 있는 관측 정보가 확보될 때입니다.
바탕이 되는 것 초기 위치 탐색은 BBS3D를 바탕으로 합니다. 정상 초기화 뒤의 궤적 오차와, 임의의 자리에서 다시 켰을 때의 성공률은 서로 다른 값입니다.

지속

적재물과 장비 배치가 바뀌고 센서 시야가 잠시 막히는 곳이 현장입니다. 리옵스는 사전 지도와 연속 LiDAR 관측, IMU의 움직임 정보를 함께 써서 위치 추정을 이어 갑니다.

맵에 없는 구역 주행

변화하는 지도 - 지도와 맞아떨어지는 정보가 줄어드는 구간에서도 프레임 사이의 움직임과 관성 정보를 함께 씁니다.

종이컵으로 센서 가리기

부분 가림 대응 - 관측 일부가 막히는 상황에서 쓸 수 있는 센서 정보를 모아 위치 추정을 이어 갑니다.

사전 지도와 센서 관측이 오래 사라지는 모든 조건에서 흐트러짐이 없다고 보증하지는 않습니다.

성능

지도와의 정합을 위치 추정에 직접 맞물리는 방식이라, 오래 달려도 지도와의 어긋남이 쌓이지 않고 줄어듭니다.

5km 이상 주행에서의 위치 추정 오차2cm 내외

방식Tightly Coupled

IsaacSim 스트레스 테스트 기준입니다.

사내 실험 48m 구간에서 오픈소스 3D Localization과 견준 궤적 오차 8m 왕복 세 번, 누적 약 48m를 54초에 달렸습니다. 지표는 정렬된 궤적 오차(Aligned ATE RMSE)이고 낮을수록 좋습니다.

리옵스 측위2.081cm기준

FAST-LIO24.519cm리옵스가 53.9% 낮음

SAGE8.720cm리옵스가 76.1% 낮음

Point-LIO11.529cm리옵스가 81.9% 낮음

MULLS28.486cm리옵스가 92.7% 낮음

사내 실험 결과입니다. 비교군의 평가 시퀀스와 버전·파라미터, 초기 위치와 사전 지도 범위는 비밀유지 계약에 따라 공개하지 않습니다.

이어서

데이터 흐름 배경

사전 지도와 주행 조건을 보내 주시면 적용할 수 있는지와 예상되는 성능을 회신드립니다.