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고정밀 객체 인식 및 위치 측위

고정밀 객체 인식 및 위치 측위

AI 기반 고정밀 객체 인식 및 위치

카테고리

Software

99

%

3D 객체인식

산업분야

위치 측위 분야

3D 라이다 기반 SLAM기술을 통해 복잡한 실내 및 산업 환경에서도 정밀한 지도 생성과 안정적인 위치 측위를 제공합니다.

3D 라이다 기반 SLAM 위치 측위

3D 라이다 기반 SLAM 위치 측위

3D 라이다 기반 SLAM기술을 통해 복잡한 실내 및 산업 환경에서도 정밀한 지도 생성과 안정적인 위치 측위를 제공합니다. 라이다 센서를 활용하여 주변 공간의 형상을 고해상도 3차원 포인트클라우드로 획득함으로써 조도 변화나 텍스처 부족과 같은 환경 제약에도 영향을 받지 않는 고신뢰 공간 인지가 가능합니다.실시간 환경 스캔을 기반으로 누적 지도를 생성하고, 이를 활용해 현재 위치와 자세를 지속적으로 추정함으로써, 자율주행, 객체 추적, 통합 관제 및 디지털 트윈 구현의 핵심 기반을 제공합니다. 또한 반복 구조가 많거나 일부 환경 변화가 발생하는 공간에서도 안정적인 위치 추정 성능을 유지할 수 있도록 설계되어, 창고, 공장, 물류센터 등 다양한 산업 환경에 적용 가능합니다.이를 통해 유·무인 이동체, 물류 장비, 산업용 로봇 등 다양한 시스템과 연동 가능한 고정밀 위치 인지 인프라를 구축하며, 단순 위치 측위를 넘어 공간 이해와 운영 최적화를 지원하는 지능형 위치 기반 기술을 제공합니다.

3D 라이다 기반 SLAM기술을 통해 복잡한 실내 및 산업 환경에서도 정밀한 지도 생성과 안정적인 위치 측위를 제공합니다. 라이다 센서를 활용하여 주변 공간의 형상을 고해상도 3차원 포인트클라우드로 획득함으로써 조도 변화나 텍스처 부족과 같은 환경 제약에도 영향을 받지 않는 고신뢰 공간 인지가 가능합니다.실시간 환경 스캔을 기반으로 누적 지도를 생성하고, 이를 활용해 현재 위치와 자세를 지속적으로 추정함으로써, 자율주행, 객체 추적, 통합 관제 및 디지털 트윈 구현의 핵심 기반을 제공합니다. 또한 반복 구조가 많거나 일부 환경 변화가 발생하는 공간에서도 안정적인 위치 추정 성능을 유지할 수 있도록 설계되어, 창고, 공장, 물류센터 등 다양한 산업 환경에 적용 가능합니다.이를 통해 유·무인 이동체, 물류 장비, 산업용 로봇 등 다양한 시스템과 연동 가능한 고정밀 위치 인지 인프라를 구축하며, 단순 위치 측위를 넘어 공간 이해와 운영 최적화를 지원하는 지능형 위치 기반 기술을 제공합니다.

Images

핵심기술

카메라 라이다 기반 융복합 SLAM 측위

카메라와 라이다를 융합한 멀티센서 기반 SLAM 기술을 통해 정밀한 위치 측위와 안정적인 공간 인지 성능을 제공합니다.
라이다의 거리·형상 정보와 카메라의 시각 정보를 결합하여 반복 구조나 특징점이 부족한 환경에서도 높은 정확도와 신뢰성을 확보합니다. 또한 3D 공간 정보와 영상 데이터를 동시에 활용하여 객체, 구조물, 작업 구역까지 함께 인식하는 고정밀 공간 이해를 구현하며, 자율주행 로봇, 무인지게차, 디지털 트윈 기반 물류 시스템은 물론 위험 구역 감지, 접근 제어 등 안전관리 영역까지 확장 적용되고 있습니다.

PCD 맵기반 선반 자동 라벨링

딥러닝 기반 PCD 맵 분석을 통해 창고 내 선반, 적재 구역, 통로 구조를 자동으로 식별하고, 선반 단위 위치 정보와 구조를 정밀하게 라벨링하는 기술을 제공합니다.LiDAR로 생성된 PCD 데이터를 AI 기반으로 분석하여 공간 구조를 일관된 기준으로 정밀 해석함으로써, 수작업에 의존하던 맵 정리 과정을 자동화하고 대규모 창고 환경에서도 빠르고 정확한 공간 데이터 구축이 가능합니다.

이를 기반으로 실제 창고와 연동되는 고정밀 디지털트윈을 구현하며, 단순 시각화를 넘어 물류 흐름 추적, 위치 기반 데이터 활용, 설비 연계 및 운영 최적화를 지원하는 핵심 인프라로 활용됩니다.

AI 기반 PCD 데이터 자동 분석 및 연동

WATA AI의 Vision Kit과 중량센서는 AI 기반 PCD 데이터 자동 분석 및 연동 기능을 통해 물류창고 내 고정 및 이동 객체의 데이터를 자동으로 수집·맵핑·분석합니다. 실시간 물류 데이터를 정밀하게 처리하며, 공간 정보, 선반 정보, 물류 정보(사이즈, 중량, 형상, 위치), 팔레트 재질과 라벨 수, 적재 화물 색상 등의 다양한 데이터를 라벨링하고 시각화합니다. 이를 바탕으로 입출고 위치와 작업 동선을 최적화하여 물류 효율성과 운영 안정성을 크게 향상시킵니다.

3D DeepLearning 다중 객체 인식

AI 기반 딥러닝 다중 객체 인식 기술을 통해 사람, 차량, 지게차 등 다양한 객체를 실시간으로 정밀 검출·추적하고,객체 간 위치 관계와 이동 패턴을 분석할 수 있는 고정밀 공간 인지 기술을 제공합니다.

객체 간 거리, 접근, 교차 등 상호작용 정보를 기반으로 위험 상황을 인지할 수 있는 데이터 분석 기반을 제공하며, 대규모 인파 밀집 환경, 산업 현장, 공공시설 및 교통 관제 등 다양한 안전관리 분야에 적용 가능한 확장성을 확보합니다.

이를 통해 단순 객체 인식을 넘어, 안전관리 및 운영 최적화를 위한 실시간 상황 인지 데이터 인프라로 활용됩니다.