로봇청소기는 일상의 청소 부담을 줄여주는 유용한 제품입니다. 외출 중에도 스스로 집안을 관리해주기 때문에 많은 사용자의 선택을 받고 있죠. 하지만 실제 사용 과정에서는 좁은 공간을 반복해서 돌거나 작은 물체에 걸려 멈추는 등 예상하지 못한 상황이 발생하기도 합니다.
특히 가구가 많은 집이나 구조가 복잡한 환경에서는 로봇청소기가 경로를 찾기 어려워하거나 장애물을 제대로 피하지 못하는 경우도 흔합니다. 이처럼 지속적인 확인이 필요하다면 로봇청소기의 편리함은 줄어들 수밖에 없습니다. 이 때문에 최근에는 흡입력뿐 아니라 로봇이 집 구조를 얼마나 정확하게 이해하고 움직이는지가 제품 선택의 중요한 기준으로 자리 잡고 있습니다.
이 글에서는 로보락이 효율적인 청소 경험을 위해 개발한 StarSight 자율 시스템 2.0, VertiBeam 측면 감지 기술, 3D LiDAR 내비게이션, 스마트 매핑 기능을 소개합니다.
StarSight 자율 시스템 2.0
StarSight는 로보락의 차세대 공간 인식 시스템으로, 집 안을 3D 기반으로 스캔해 구조를 정교하게 분석합니다. 기존 2D LDS가 평면 위주의 정보만 수집했다면, StarSight는 높이·깊이·거리 정보를 함께 수집하며 공간을 입체적으로 이해합니다. 작은 생활용품처럼 눈에 잘 띄지 않는 물체도 빠르게 인식해 자연스럽게 회피하도록 설계되었습니다.
*제조사 테스트 기준 약 2×2cm 크기까지 탐지 가능
향상된 공간 분석 능력
입체 구조물도 정확하게 파악해 복잡한 환경에서도 안정적인 주행을 지원합니다.
효율적인 이동 경로 생성
중복 이동을 줄이고 스스로 최적의 경로를 계획해 청소 효율을 높입니다.
다양한 환경에서의 활용성
가구가 많은 거실, 좁은 복도 등 다양한 공간 조건에서도 안정적으로 이동합니다.
StarSight 2.0은 로봇이 상황을 판단하며 이동할 수 있도록 하여 사용자가 청소 과정을 지속적으로 확인하지 않아도 되는 환경을 제공합니다.
VertiBeam 측면 장애물 회피
집 안에는 로봇청소기가 섬세하게 움직여야 하는 영역이 많습니다. 가구 다리, 전선, 벽면 모서리 등은 로봇에게 방향 전환이 빈번히 요구되는 곳이죠. VertiBeam은 이러한 환경에서 측면 영역까지 정밀하게 감지하도록 설계된 기술입니다. 이를 통해 벽이나 가구 주변에서도 안정적이고 부드러운 주행이 가능합니다.
케이블 회피 성능
바닥의 전원선, 충전 케이블 등을 장애물로 인식해 엉킴 없이 회피합니다.
다양한 형태의 가구 감지
직선형 가구는 물론, 사선으로 기울어진 형태의 가구 다리도 정교하게 인식합니다.
일정한 벽면 거리 유지
벽과 일정한 간격을 유지하며 주행해 모서리 청소 품질이 향상됩니다.
좁은 공간이 많거나 가구가 밀집된 환경일수록 VertiBeam의 성능이 더욱 두드러지게 느껴질 것입니다.
3D LiDAR 내비게이션
로보락은 기존 2D 기반 LDS 대신 듀얼 트랜스미터 3D ToF LiDAR를 적용해 보다 발전된 내비게이션을 구현했습니다. 이 기술은 집 안을 평면이 아닌 입체 구조로 스캔하며 더 정교한 공간 분석을 가능하게 합니다.
21배 향상된 데이터 수집 속도
기존 LDS보다 높은 샘플링 빈도로 정보를 수집해 매핑 속도와 정밀도가 크게 향상되었습니다.
*LDS 샘플링 빈도 계산 방법에 따라 제조업체에서 수행한 내부 테스트에 근거합니다.
깊이·높이 분석 기능
선반 아래, 캐비닛 주변 등 높낮이가 다양한 구조물도 정확하게 인식합니다.
좁고 낮은 공간 접근성 증가
이전에는 접근하기 어려웠던 공간도 유연하게 탐색해 청소 범위를 확장합니다.
이로 인해 로봇 청소기는 집 구조를 더욱 정교하게 이해하고 복잡한 구조에서도 안정적인 매핑이 가능합니다.
첨단 장애물 인식 시스템
안정적인 주행을 위해서는 눈앞의 장애물을 단순 감지하는 수준을 넘어 물체의 종류를 구분하는 능력이 필요합니다. 로보락 S9 MaxV Slim은 RGB 카메라와 적외선 기반 ToF 센서를 함께 사용하여 장애물의 크기, 형태, 거리, 윤곽까지 분석합니다.
정교한 물체 분석
장애물의 특성을 세밀하게 파악해 경로를 조정합니다.
108가지 사물 유형 인식
일상에서 마주치는 다양한 물체를 분류할 수 있습니다.
*제조사에서 진행한 내부 테스트에 따르면, S9 MaxV Slim은 너비 2cm, 높이 2cm의 놓치기 쉬운
작은 물체까지 인식하고 피해갈 수 있습니다. 인식의 정확성은 환경 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
작은 생활용품 감지
반려동물 장난감 등 작은 물체도 놓치지 않고 탐지합니다.
이 기능을 통해 로봇은 예상치 못한 장애물에도 멈추지 않고 자연스럽게 경로를 수정하며 청소를 지속할 수 있습니다.
스마트 매핑 & 맵 관리
로보락 앱은 로봇이 수집한 데이터를 기반으로 집 구조를 자동 분석해 지도를 생성합니다. 사용자는 이를 통해 원하는 구역을 지정하거나 방별 청소 순서를 설정할 수 있습니다.
복층 구조의 주택이라면 각 층의 지도를 개별적으로 저장해 필요할 때 즉시 불러와 사용할 수 있습니다. 또한 청소를 제한해야 하는 구역이나 물걸레 청소가 어려운 공간이 있다면 가상벽 설정을 통해 간단하게 차단할 수 있습니다. 이 기능은 로봇이 단순히 구조를 스캔하는 단계를 넘어 사용자 설정을 반영해 효율적으로 움직이도록 돕습니다.
오늘은 공간 인식 기술을 중심으로 로보락의 로봇 청소기가 다양한 환경에서 안정적으로 움직일 수 있는 이유를 살펴보았습니다. StarSight 2.0, VertiBeam, 3D LiDAR, 장애물 인식, 스마트 매핑 기능은 청소 효율과 완성도를 높여주는 핵심 요소들입니다. 구조가 복잡한 환경에서도 균일한 청소 성능을 원하는 분이라면 로보락이 적용한 기술들을 참고해보세요.