‘벨라레이 M1600’, 급성장하는 자율 로봇 시장에 고급 인식 기능 제공
벨로다인 라이다(Velodyne Lidar, Inc.)가 모바일 로봇 애플리케이션을 겨냥해 설계된 혁신적 솔리드 스테이트 라이다 센서인 ‘벨라레이(Velarray) M1600’을 출시했다.
이 센서는 벨라레이 제품 라인의 최신 제품이자 최초의 M시리즈 모델이다. ‘벨라레이 M1600’은 벨로다인의 획기적인 독점 기술인 마이크로라이다 어레이 아키텍처(MLA)를 사용해 구축됐으며 벨로다인의 제조 파트너십을 활용해 비용 최적화와 양산이 가능하다.
‘벨라레이 M1600’은 비접촉식 모바일 로봇과 라스트마일(last-mile) 배송 로봇이 사람의 개입 없이 자율적으로 안전하게 작동할 수 있도록 지원한다. 코로나19 팬데믹으로 온라인 쇼핑과 음식, 약품, 생활용품, 상용 제품의 배송 서비스 이용이 급증했다. CNBC에 따르면 미국 추수감사절, 블랙 프라이데이, 사이버 먼데이 휴일 쇼핑 성수기 동안 온라인 쇼핑과 배송 서비스 이용과 관련된 모든 기록이 경신됐다. 상당 부분 코로나19 팬데믹에 기인했다. 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)는 전체 연휴 기간 중 온라인 지출액이 1840억달러로 2019년에 비해 30% 증가할 것으로 예상했다.
아난드 고팔란(Anand Gopalan) 벨로다인 라이다 최고경영자(CEO)는 “벨라레이 M1600 라이다 센서는 벨로다인의 혁신적인 성과를 입증할 최신 증거”라고 밝혔다. 그는 “이 센서는 로봇 및 라스트마일 배송 고객의 다이렉트 인풋을 통한 양산 모바일 로봇 애플리케이션을 위해 설계됐다”며 “내구성을 갖춘 이 소형 센서는 다양한 환경과 기후 조건에 구축할 수 있어 1년 365일 거의 중단 없이 사용할 수 있다”고 설명했다. 이어 “자율 모바일 로봇이 사람의 개입 없이 안전하고 오랫동안 작동하는 데 필요한 스마트한 실시간 인식 데이터를 제공한다”고 부연했다.
‘벨라레이 M1600’은 자율 로봇에 최대 30m의 탁월한 근거리 인식 성능과 32도의 광각 시야각을 구현해 구조화되지 않은 가변 환경을 통과할 수 있도록 해준다. 이 센서는 배송 및 보안 애플리케이션을 위해 로봇이 번잡한 도시 지역과 통로를 안전하게 탐색할 수 있도록 뒷받침한다.
‘벨라레이 M1600’으로 자율 모바일 로봇을 운영할 수 있는 기타 환경으로는 창고, 유통센터, 산업 플랜트, 의료 시설 등이 있다. 벨로다인은 인식 솔루션 패키지를 찾는 고객을 위해 ‘벨라(Vella)’ 소프트웨어를 제공한다. 이 소프트웨어는 ‘벨라레이 M1600’ 데이터로 물체와 위험을 감지해 보행자, 자전거 운전자, 반려 동물을 포함한 도로 사용자를 보호한다.
기능적 안전성과 내구성을 고려해 설계된 ‘벨라레이 M1600’은 온도, 조명, 강수량 등 다양한 고난도 환경 조건에서 자율 모바일 로봇을 지원한다. 소형 폼팩터를 채택한 이 센서는 외부 장착에 적합하나 로봇 시스템 내부에도 손쉽게 탑재할 수 있다. 라이다로 강화된 로봇에 대한 자세한 내용은 벨로다인이 발간한 백서 ‘자율 모바일 로봇을 위한 3D 라이다의 이점(The Benefits of 3D Lidar for Autonomous Mobile Robots)’에서 확인할 수 있다.
‘벨라레이 M1600’은 지원되는 로봇 운영 시스템 드라이버를 통해 개발자를 위한 사용자 친화적 인터페이스를 제공한다. 이 센서는 전력 소비량이 적어 로봇의 배터리 충전 간격이 훨씬 길다. 샘플은 적격 고객에게 약 6~8주의 리드 타임으로 제공될 예정이다.
벨로다인 라이다(나스닥: VLDR)는 실시간 서라운드 뷰 라이다 센서를 발명해 자율 기술의 새 시대를 열었다. 벨로다인은 라이다 전문 기업 최초로 상장을 단행했으며 방대한 획기적 라이다 기술 포트폴리오로 세계적 명성을 얻었다. 벨로다인의 혁명적 센서 및 소프트웨어 솔루션은 자율주행 차량, 첨단운전자보조시스템(ADAS), 로봇공학, 무인항공기(UAV), 스마트 시티, 보안 등 광범위한 산업계의 요구를 충족시킬 수 있는 유연성, 품질, 성능성을 제공한다. 벨로다인은 부단한 혁신을 통해 모두를 위한 안전한 이동성을 발전시킴으로써 삶과 커뮤니티를 변화시키는 데 주력하고 있다.
