로봇 청소기는 어떻게 길을 찾고 장애물을 피할까

로봇 청소기를 평가할 때는 흡입력, 청소 모드, 먼지 통 등 청소에 직접적인 영향을 미치는 기능에 당연히 초점을 맞춘다. 하지만 집 안을 얼마나 잘 청소하는지 파악하려면 환경을 매핑하고 탐색하는 기술도 꼭 고려해야 한다. 매핑과 탐색은 궁극적으로 로봇 청소기가 얼마나 효율적이고 철저하게 청소하는지를 결정하기 때문이다. 실제로 내비게이션 기능이 잘 돼야 로봇 청소기가 다양한 장애물을 통과하고 바닥을 구별해 대응하고 청소 구역 전체를 누락 없이 청소할 수 있다. 청소 경로를 최적화하면 청소 시간을 단축하고 배터리 수명을 늘리는 데도 도움이 된다.
 

여기에서는 가장 원시적인 방식부터 최신 방식까지 로봇 청소기가 집을 매핑하고 탐색하는 방법을 살펴본다. 이런 기술은 서로 배타적인 것이 아니며 내비게이션을 개선하기 위해 다양한 조합으로 사용되는 경우가 많다. 나에게 꼭 맞는 제품을 고르려면 각 기술이 어떻게 작동하는지 알아둘 필요가 있다.
 

센서 기반 내비게이션

장점

• 저렴
• 간단한 조작
• 좁은 공간에 적합
• 개인 정보 보호 문제가 거의 없음

단점

• 한계가 있는 탐색 정밀도
• 무작위 청소 패턴
• 복잡한 환경에 적용하기 어려움
• 낮은 청소 효율성

센서 매핑은 로봇 청소기가 사용하는 가장 기초적인 탐색 방법이다. 센서 매핑은 여러 센서를 사용해 로봇이 바닥에서 자신의 위치와 안전 관련 문제를 파악한다. 가격과 관계없이 모든 로봇 청소기에는 집안에서 길을 찾는 데 도움이 되는 다양한 센서가 통합되어 있지만, 저가형 로봇 청소기는 이런 센서 기반 내비게이션에만 의존하는 경우가 많다.

로봇 청소기에서 가장 흔히 볼 수 있는 센서는 다음과 같다.
 

• 추락 센서 : 이 센서는 로봇 청소기가 계단, 난간, 가파른 문턱을 식별해 추락하거나 뒤집히지 않도록 도와준다. 로봇 바닥에 있는 추락 센서는 적외선 광선을 바닥에서 반사해 둘 사이의 거리를 계산한다. 빛이 센서로 돌아오는 데 걸리는 시간이 길수록 깊게 추락할 수 있으므로 상당한 높이가 감지되면 로봇이 멈추고 방향을 바꾼다.
• 벽 센서 : 벽 센서는 로봇 청소기가 벽을 따라 위치를 파악하고 이동하는 데 도움을 준다. 이를 통해 충돌을 방지할 뿐만 아니라 일반적으로 먼지가 쌓이는 벽 가장자리를 따라 더 꼼꼼하게 청소할 수 있다.
• 충돌 센서 : 충돌 센서는 장애물과의 물리적 접촉을 감지한다. 가장 기본적인 형태는 기기 주변에 있는 물리적 범퍼 또는 터치 감지 패드다. 청소기가 벽이나 가구 다리와 같은 장애물과 접촉하면 이런 범퍼가 트리거를 눌러 청소기에 장애물을 만났다는 신호를 보낸다. 고급 로봇 청소기는 장애물 감지를 위해 적외선이나 소프트웨어 알고리즘과 같은 다른 기술을 사용하기도 한다.
• 광학 인코더 : 이 센서는 로봇 청소기의 바퀴에 장착돼 로봇이 이동한 거리를 추적한다. 광 센서를 사용해 바퀴 회전을 계산하는 식이다. 바퀴의 움직임을 모니터링해 로봇의 이동 거리를 정확하게 계산할 수 있으므로 내비게이션, 경로 계획, 필요시 적시에 충전 기지로 복귀하는 데 도움이 된다.
• 배터리 센서 : 로봇 청소기는 배터리가 방전되면 주기적으로 충전 도크로 돌아와야 한다. 이를 위해서는 배터리가 부족한 시점을 감지하고 충전 기지로부터 이동한 거리를 정확하게 측정해 남은 충전량 내에서 돌아올 수 있도록 해야 한다. 배터리 센서는 배터리 충전량을 모니터링, 관리하고 충전 도크와 청소기 사이의 거리에 대한 정보를 제공하는 데 중요한 역할을 한다.

센서 기반 로봇 청소기는 저렴하므로 예산이 넉넉하지 않은 사용자에게 적합하다. 앞서 설명한 것과 같은 가장 기본적인 센서만 있어도 장애물 주변을 효과적으로 탐색하고 낙하를 방지할 수 있어 방 구조가 단순한 좁은 가정에 알맞다. 그러나 탐색 정밀도가 낮아 청소 패턴이 무작위적이고 청소 시간이 길어지거나 청소 지점을 놓치는 등 청소가 비효율적으로 이뤄질 가능성이 있다. 또한 센서 기반 청소기는 고가 모델의 고급 스마트 기능이 없어서 복잡한 구조의 가정을 청소할 때는 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 센서 기반 로봇 청소기는 가격이 저렴하고 유지 관리가 수월하고 사용하기 쉽지만, 센서 기반 로봇 청소기를 구매하기 전에 청소 효율성과 우리 집 환경에 적합한지 검토해야 한다.
 

카메라 매핑

장점

• 정밀한 탐색
• 효율적인 청소 패턴
• 고급 스마트 기능
• 원격 모니터링

단점

• 저조도 환경에서의 제한된 기능
• 시각적 입력에 대한 의존성
• 개인정보 보호 문제
• 비용

일부 로봇 청소기는 내장된 카메라를 활용해 사람처럼 주변 환경을 '본다'. 이런 카메라는 내비게이션 정확도를 높이기 위해 SLAM 알고리즘 또는 라이다(LIDAR)와 함께 사용되는 경우가 많다. 카메라는 여러 가지 방식으로 로봇 청소기의 기능과 사용자 경험을 향상한다. 기본적으로 시각 데이터를 캡처하고 분석해 청소 영역을 더 잘 이해하고 주변 장애물을 더 정확하게 탐색하기 때문에 센서만 사용할 때보다 탐색 정밀도가 높다.
 

또한 물체 인식, 공간 매핑 같은 고급 스마트 기능을 사용할 수 있다. 예를 들어 카메라가 장착된 일부 로봇 청소기는 애완동물 그릇이나 케이블과 같은 특정 물체를 인식하고 피할 수 있어 안전성과 효율성이 높다. 집안 매핑 기능을 사용하면 맞춤형 청소 일정을 설정하고 특정 구역을 집중적으로 청소하는 것도 가능하다. 일부 제품은 원격 모니터링 기능을 제공한다. 사용자가 집안의 실시간 영상을 보면서 청소기를 일종의 감시 장치로 사용해 보안을 강화할 수 있다.

반면 카메라 매핑 로봇 청소기에는 몇 가지 단점이 있다. 사람이 어두운 곳에서 앞을 보는 데 어려움을 겪는 것처럼 카메라에 의존하는 로봇도 비슷한 문제가 있다. 즉, 보조 조명이 없으면 저조도 환경에서 이동하는 데 제한이 있다. 또한 어두운 타일, 카펫, 가구에 드리워진 짙은 그림자를 낙하물로 잘못 인식해 이런 영역을 통과하지 못할 수도 있다. 이외에도 카메라가 장착된 로봇 청소기는 무단 감시, 데이터 보안 침해, 캡처된 이미지나 비디오에 대한 서드파티의 접근 가능성 등 여러 가지 개인정보 보호에 대한 우려를 제기한다.

이런 우려는 근거가 없는 것은 아니다. 2022년에 룸바 로봇 청소기가 가정 내 사적인 장면을 촬영해 소셜 미디어에 유출한 사건이 발생했다. 룸바 제조업체인 아이로봇은 문제의 로봇 청소기가 일반 소비자에게 판매된 제품이 아니라 테스트 모델이었다고 설명했다. 설사 그렇다고 해도 촬영된 이미지에는 우리집의 레이아웃이나 개인 정보에 대한 세부 정보가 실수로 노출돼 개인정보 보호와 보안에 위험을 초래할 수 있다. 따라서 사용자는 개인정보 보호정책을 주의 깊게 검토하고, 꼭 필요하지 않다면 카메라 또는 마이크 기능을 비활성화하는 것이 좋다. 홈 네트워크에 대한 보안을 강화하는 것도 필요하다.
 

SLAM 내비게이션

장점

• 정확한 탐색
• 복잡한 환경에 대한 적응성
• 실시간 매핑
• 최적화된 청소 경로

단점

• 비용
• 전력 소모가 크다
• 매핑 오류
• 잠재적인 개인정보 보호 문제

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 알고리즘을 활용해 로봇 청소기가 주변 지도를 만드는 동시에 지도 내에서 자신의 위치를 파악하는 기법이다. 카메라와 라이다, 휠 인코더, 기타 센서에서 데이터를 수집해 주변 환경을 식별한다. 그 후 이 데이터를 기반으로 지도를 청소기 전용 앱에 시각적으로 표시하고 이동하면서 지속적으로 업데이트한다. 확률적 위치 파악 방식으로 청소기가 자신의 위치를 특정한다.

SLAM 알고리즘은 로봇이 이전에 방문한 위치를 다시 방문하는 루프 클로저를 감지해 오류를 식별하고 수정해 지도를 개선하고 일관성을 향상한다. 전반적으로 로봇이 복잡한 환경을 자율적으로 정확하게 탐색하고 매핑할 수 있도록 지원한다. 
 

이외에도 SLAM은 정밀한 탐색, 복잡한 환경에 대한 적응성, 실시간 매핑 기능, 최적화된 청소 경로 등 다른 매핑 방식에 비해 여러 가지 장점이 있다. 블라인드 테스트를 해보면 SLAM 로봇 청소기는 움직임만으로 순수 센서 기반 로봇 청소기와 확연히 구분된다. 장애물에서 다음 장애물로 핑퐁하는 대신 논리적인 선을 만들어 이동하고 엣지와 모서리를 더 정확하게 탐색한다. 이렇게 하면 청소 시간이 단축되고 전반적인 청소 범위가 넓어진다.

SLAM 기술에도 단점이 있다. 고급 센서와 연산 능력이 필요하기 때문에 가격이 올라간다. 또한 표면이 반사되거나 조도가 낮은 환경에서 매핑 오류가 발생하기 쉽고, 상대적으로 많은 전력을 소비하며, 제품이 복잡해져 수리 관련된 문제가 발생할 수 있다. 또한, SLAM 기술은 집 내부를 매핑하기 때문에 생활 공간의 레이아웃과 내용에 대한 민감한 정보가 수집될 가능성이 있다. 특히 사용자 동의 없이 이 데이터에 액세스하거나 공유할 경우 개인정보 침해에 대한 우려가 제기된다. 로봇청소기에 vSLAM(visual SLAM)용 카메라가 달린 경우 비디오 감시와 잠재적인 데이터 침해 관련된 위험이 더 커진다.
 

라이다 내비게이션

장점

• 정확한 탐색
• 복잡한 환경에 대한 적응성
• 실시간 매핑
• 최적화된 청소 경로

단점

• 비용
• 전력 소비
• 매핑 오류
• 잠재적인 개인정보 보호 문제

라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)는 레이저 광선을 사용해 주변 환경의 물체와의 거리를 측정하는 감지 기술이다. 눈에 보이지 않는 레이저 빔을 다양한 방향으로 방출해 벽, 가구, 장애물 등의 물체에서 반사되어 센서로 돌아오는 방식이다. 라디다는 이런 빔이 이동하는 데 걸리는 시간을 측정해 거리를 계산해 주변의 3차원 지도를 만든다. 이 데이터는 로봇 청소기의 탐색을 도와 공간을 효율적으로 이동하고 장애물을 피하며 최적의 청소 경로를 정하는 데 사용된다.
 

라이다 내비게이션은 다른 매핑 방식에 비해 몇 가지 장점이 있다. 우선, 라이다 센서는 매우 정확한 거리 측정을 제공하므로 주변을 정밀하게 매핑하고 로봇의 정확한 위치를 파악할 수 있다. 또한 다른 유형의 센서에 비해 주변 조명 밝기의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 다양한 환경에서 사용하기에 적합하다. 또 다른 강점은 넓은 시야각이다. 한 번 스캔으로 광범위한 환경 데이터를 캡처할 수 있어 로봇이 다른 각도에서 데이터를 캡처하기 위해 자주 스캔하거나 회전할 필요가 없다. 더 효율적인 탐색, 개선된 장애물 회피, 더 빠른 매핑 프로세스를 구현한다. 이런 장점 때문에 일반적으로 최신 로봇 청소기에는 라이다가 사용된다.

반면 모든 내비게이션 방식이 그렇듯 라이다에도 한계가 있다. 먼저 라이다 센서는 유리나 투명한 표면과 같은 특정 물질을 감지하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이런 물체 때문에 잠재적인 탐색 문제가 발생할 수 있다. 또한 작동에 상당한 전력이 필요하므로 로봇청소기의 전체 전력 소비와 배터리 수명에 영향을 미칠 수 있다. 다른 내비게이션 센서에 비해 상대적으로 비싸기 때문에 이를 사용하는 제품의 가격이 높다. 마지막으로, SLAM과 마찬가지로 집안 내부 매핑과 관련된 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있다.
 

내게 적합한 로봇 내비게이션 유형은?

우리 집에 필요에 맞는 로봇 청소기를 선택하려면 비용, 집의 복잡성, 원하는 청소 속도 등 여러 가지 요소를 고려해야 한다. 예산이 가장 중요한 문제라면, 정밀도가 떨어지더라도 센서 기반 로봇 청소기가 최선의 선택일 수 있다. 집이 더 넓거나 구조가 복잡하다면 SLAM, 라디아 또는 카메라 기반 내비게이션과 같은 고급 내비게이션 기술이 탑재된 로봇청소기에 투자하는 것이 좋다. 효율성과 청소 범위가 더 넓어질 수 있다.

또한 빠른 청소를 우선시한다면 탐색 속도가 빠르고 청소 경로가 최적화된 로봇 청소기를 선택해야 한다. 청소 시간을 최소화하는 데 도움이 된다. 이런 고려 사항을 특정 선호도 및 요구 사항과 함께 고려하면 집과 라이프스타일에 가장 적합한 로봇 청소기를 선택할 수 있다.
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