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[IT뉴스][알쓸신기] 바닥에 전선도 없는데…'식당 서빙로봇' 길치 아니다?

온카뱅크관리자

2026-09-12 06:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> (23) 서빙 로봇은 어떻게 내 테이블을 찾아올까 
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 [디지털데일리 김문기 기자] 식당이나 카페에 들어서면 음식을 쟁반에 싣고 테이블 사이를 요리조리 매끄럽게 돌아다니는 네모난 서빙 로봇을 쉽게 마주친다. 주문한 찌개나 음료를 흘리지도 않고 정확히 내가 앉은 테이블 번호 앞에 멈춰 서서 "주문하신 음식이 나왔습니다"라며 웃는 얼굴을 띄운다.
 가만히 바닥을 내려다보면 레일이나 검은색 유도선 같은 길 안내선이 전혀 없다. 손님들이 수시로 의자를 뒤로 빼고, 어린아이가 갑자기 앞을 가로막아 뛰어다녀도 로봇은 당황하지 않고 멈칫했다가 빈 곳을 찾아 부드럽게 피해 간다.
 로봇은 대체 어떻게 식당의 구조를 파악하고, 실시간으로 바뀌는 장애물을 뚫고 제 길을 찾아가는 것일까.
 ◆ 박쥐의 초음파를 닮은 빛의 눈 - 1초에 수천 번 레이저를 쏘는 라이다(LiDAR)
 어두운 동굴 속을 날아다니는 박쥐는 눈이 거의 보이지 않아도 벽이나 장애물에 절대 부딪히지 않는다. 입으로 끊임없이 초음파를 쏜 뒤, 그 소리가 물체에 부딪혀 되돌아오는 시간을 계산해 주변 공간의 형태를 입체로 파악하기 때문이다.
 서빙 로봇은 박쥐의 이 초음파 대신 '레이저 빛'을 사용한다. 로봇 몸통 아래쪽이나 바퀴 근처를 자세히 보면 원통형 부품이 팽글팽글 빠르게 돌고 있는 것을 볼 수 있는데, 이것이 바로 핵심 감각 기관인 '라이다(LiDAR)' 센서다.
 라이다는 눈에 보이지 않는 안전한 적외선 레이저를 사방 360도로 1초에 수천 번에서 수만 번씩 쉼 없이 쏘아댄다. 로봇이 쏜 레이저 빛이 테이블 다리, 벽, 손님의 신발에 맞고 튕겨 나와 센서로 되돌아오는 시간을 10억 분의 1초(나노초) 단위로 측정한다.
 빛의 속도는 항상 일정하므로, 빛이 오가는 시간을 계산하면 "오른쪽 1.2미터 앞에 네모난 테이블 다리가 있고, 3미터 뒤에는 콘크리트 벽이 있구나"라는 거리를 완벽한 숫자로 계산해 낸다.
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 로봇은 이 수억 개의 거리 점(포인트 클라우드)들을 점묘화처럼 촘촘하게 이어 붙여, 눈으로 보지 않고도 식당 내부의 완벽한 3차원 디지털 지도를 찰나의 순간에 그려낸다.
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 ◆ 지도 위에서 내 위치를 찍어라 - 오도메트리와 실시간 지도 작성(SLAM)
 식당의 지도를 가지고 있다고 해서 곧바로 길을 찾을 수 있는 것은 아니다. 스마트폰 지도 앱을 켰을 때 '내가 지금 어디에 서 있는지' 파란색 점이 정확히 찍혀야 목적지로 길 안내를 시작할 수 있는 것과 같다.
 바깥에서는 하늘의 GPS 위성 신호를 받아 내 위치를 찾지만, 콘크리트 천장으로 막힌 식당 안에는 GPS 신호가 들어오지 않는다. 실내에서 길을 잃지 않기 위해 로봇이 쓰는 기술이 바로 'SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성)'과 '오도메트리(바퀴 회전 계측)'다.
 로봇 바퀴 내부에는 모터가 몇 바퀴 굴러갔는지를 0.1밀리미터 단위로 측정하는 광학 센서가 달려 있다. "왼쪽 바퀴가 세 바퀴 반 구르고 오른쪽 바퀴가 두 바퀴 굴렀으니 나는 앞으로 1미터 이동한 뒤 30도 우회전했어"라고 로봇 스스로 이동 거리를 계산하는 것이다.
 하지만 바닥에 기름이 묻어 바퀴가 헛돌거나 미끄러지면 이 계산에 오차가 생긴다. 이때 라이다 센서와 천장을 바라보는 카메라가 구원투수로 나선다. 천장의 조명 위치, 사방 벽 모서리의 각도를 실시간으로 바라보며 "내가 계산한 내 위치에서 보이는 벽의 거리가 실제 센서에 잡힌 거리와 정확히 일치하는가"를 끊임없이 비교하고 보정한다.
 지도를 그리는 작업과 지도 위에서 내 위치를 확인하는 작업을 1초에 수십 번씩 동시에 처리하기 때문에, 로봇은 복잡한 식당 안에서도 1센티미터의 오차 없이 정확한 위치를 유지할 수 있다.
 ◆ 갑작스러운 손님도 피해 간다 - 글로벌 경로와 로컬 회피의 2중 두뇌
 지도를 알고 내 위치를 알았다면 이제 7번 테이블로 음식을 배달할 차례다. 서빙 로봇의 컴퓨터 두뇌는 주방에서 출발하기 전, 식당 전체 지도를 펼쳐놓고 가장 빠르고 안전한 길을 선으로 긋는다. 이것을 '글로벌 경로(전역 경로)'라고 부른다.
 하지만 식당은 살아 움직이는 공간이다. 정해진 길을 따라 출발했는데, 갑자기 복도에서 손님이 의자를 뒤로 덜컥 빼거나 어린아이가 로봇 앞을 향해 뛰어올 수 있다.
 이때 로봇은 원래 세워둔 계획만 고집하지 않고, 눈앞 1~2미터 범위만 초고속으로 감시하는 '로컬 회피(지역 경로) 알고리즘'을 즉시 가동한다. 초음파 센서와 바닥 감지 3D 카메라가 "0.5초 뒤에 사람 다리와 부딪힐 위험이 있다!"라고 경고를 보내면, 로봇은 0.05초 만에 바퀴에 부드러운 감속 브레이크를 건다.
 동시에 장애물 오른쪽과 왼쪽에 남은 여유 공간의 폭을 계산한다. 폭이 60센티미터 이상 확보되는 빈틈이 보이면 그쪽으로 스티어링(조향)을 부드럽게 틀어 우회로를 만들고, 완전히 길이 막혔다면 "잠시만 지나가겠습니다"라는 음성 안내를 내보내며 장애물이 사라질 때까지 얌전히 기다린다.
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 이는 고정된 지도와 실시간 임기응변이 완벽하게 맞물려 작동하는 자율주행 소프트웨어의 합작품이다.
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 ▶ 알쓸신기 토크 어바웃 - 식당 서빙을 넘어 엘리베이터를 타는 로봇의 세상
 식당 바닥을 누비던 서빙 로봇의 실내 자율주행 기술은 이제 식당 문을 열고 건물 전체로 무대를 넓혀가고 있다. 호텔에서 수건과 생수를 객실 문앞까지 가져다주는 룸서비스 로봇, 사무용 빌딩에서 1층 카페의 커피를 15층 사무실 책상까지 배달해 주는 오피스 배달 로봇이 대표적이다.
 층과 층 사이를 이동해야 하는 로봇에게 가장 큰 벽은 계단과 엘리베이터였다. 하지만 최신 배달 로봇들은 빌딩 내부의 무선 네트워크망과 직접 대화하는 사물인터넷(IoT) 기술을 통해 이 한계를 뛰어넘었다. 로봇이 엘리베이터 문 앞에 도착해 보이지 않는 무선 신호로 "15층으로 가는 엘리베이터를 1층으로 보내주세요"라고 호출하면, 엘리베이터가 스스로 문을 열어 로봇을 태우고 목적 층까지 데려다준다.
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 결국 식당의 서빙 로봇은 단순히 무거운 뚝배기를 대신 날라주는 도우미를 넘어, 복잡한 도시 빌딩 내부를 입체적으로 누비는 미래 '실내 자율주행 모빌리티'의 가장 작고 튼튼한 축소판인 셈이다. 레이저로 보이지 않는 공간을 그리고 스스로 판단하는 로봇 공학 덕분에, 우리의 일상은 점점 더 편리하고 안전한 방향으로 진화하고 있다.
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 ▶ 알쓸신기 키워드 번역기
 ·라이다 (LiDAR) : 레이저 빛을 목표물에 비춘 뒤 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여, 사물과의 거리와 주변 공간의 형태를 정밀하게 파악하는 3차원 광학 센서다.
 ·SLAM (슬램) : 로봇이 알지 못하는 환경에 들어갔을 때, 스스로 주변 지도를 만드는 동시에 지도 안에서 자신의 위치를 실시간으로 찾아내는 자율주행 핵심 기술이다.
 ·포인트 클라우드 (Point Cloud) : 라이다 센서에서 발사된 수많은 레이저 빛이 물체 표면에 닿았다가 돌아오면서 만들어낸 무수한 3차원 거리 좌표 점들의 집합체다.
 ·오도메트리 (Odometry) : 바퀴의 회전수와 이동 방향 데이터를 측정하여, 출발점으로부터 로봇이 이동한 거리와 현재 위치를 추정하는 하드웨어 계측 방식이다.
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