로봇개 자율보행부터 VLM 비전까지, 라이다 스펙 실전 토크

저녁 여섯 시 반을 조금 넘긴 시각, 한 참여자가 짧은 자랑 섞인 소식을 방에 올렸다. "마개조 로봇개입니다. 무려 자율보행 성공."이라는 한 줄이었다. 직접 개조한 로봇개가 스스로 걷고 길을 찾는 데 성공했다는 소식에, 방산·로보틱스 업계 종사자들이 곧바로 관심을 보였다.

가장 먼저 나온 질문은 센서였다. 한 참여자가 "오 라이다는 어디건가요"라고 묻자, 다른 참여자가 자신이 다루는 현장 이야기를 꺼냈다. "2d비전 달아서 yolo 돌리고"라는 말로 2D 카메라와 YOLO 인식 모델을 조합해 쓰는 방식을 소개했다. 이어 "2D치곤 꽤 커보이네요"라는 반응이 나왔고, 그 참여자는 "AGV 말고 2D온리는 꽤 제한적이죠.."(AGV = 정해진 경로를 따라 짐을 나르는 무인 운반차)라며 2D 라이다만으로는 AGV 현장에서 한계가 뚜렷하다는 실무 경험을 덧붙였다. 다른 참여자들도 거들었다. "혹시 전면 카메라는 리얼센스인가요"라는 질문에 "뎊스카메라인거같네요 ㅋㅋ"라는 추측이 이어졌고, 또 다른 참여자는 "예전에 lg 배송로봇 쓸때가 2d 라이다여서 좀 문제가 많더라구욤"이라며 과거 현장 경험을 공유했다.

정작 로봇개를 공개한 참여자의 답은 소박했다. 라이다 브랜드를 묻는 질문에 "몰라요. 아마존에서 싼거 샀어요"라고 답했고, 실제 구성은 뒤이어 밝혔다. "별도 3D 뎁스카메라 붙여서 라이다와 맵핑 시켰어요", "VLM이 비전인식하고요"라는 설명이었다. 저렴한 라이다에 3D 뎁스카메라를 더하고, 최종 인식은 비전-언어 모델(VLM)이 맡는 구조였다. 그는 여기서 멈추지 않고 다음 계획도 밝혔다. "저 dobot에서 휴머노이드도 받기로 했어요. 개 다음에 2족 자율보행 시험하려구요"라며 다음 실험 대상까지 예고했다.

이 대화가 보여주는 건 실전 로보틱스 현장의 현실적인 조합 전략이다. 값비싼 산업용 센서 대신 저가 라이다와 뎁스카메라를 붙이고, 최종 판단은 VLM 같은 최신 AI 모델에 맡기는 방식이 개인 개발자 수준에서도 가능해졌다는 것이다. 동시에 AGV 실무자들의 경험담은 2D 라이다만으로는 여전히 한계가 뚜렷하다는 걸 재확인시켜준다. 하드웨어 스펙에 대한 실전 질문과 답이 몇 분 안에 오갈 수 있다는 사실 자체가, 이 방에 실제 현장 경험을 가진 사람들이 얼마나 촘촘히 모여 있는지를 보여준다.

특히 눈에 띄는 건 질문의 밀도다. 라이다 브랜드, 2D와 3D의 차이, 카메라 모델까지 실무자들 사이에서 몇 마디 만에 핵심을 짚는 질의응답이 오갔고, 정작 시스템을 만든 당사자는 값비싼 정답 대신 "아마존에서 싼거 샀어요"라는 담백한 답으로 응했다. 로봇개에서 2족 휴머노이드로 실험 범위를 넓히겠다는 예고까지 이어진 걸 보면, 이 방의 로보틱스 토크는 단발성 자랑이 아니라 다음 실험을 향한 실전 로드맵에 가깝다.