사진. 로비앤트

 

로비앤트(Robbyant)가 차세대 공간 인식 모델 ‘LingBot-Depth 2.0’과 기본 시각 모델 ‘LingBot-Vision’을 출시했다.

LingBot-Depth 2.0은 로봇이 주변 환경의 거리와 공간 구조를 보다 정확하게 인식하도록 설계된 깊이 인식 모델이다. 기존 LingBot-Depth에서 적용한 마스크드 깊이 모델링(Masked Depth Modeling, MDM) 기술을 기반으로 학습 데이터와 인식 성능을 대폭 향상시켰다.

신규 모델은 약 1억 5,000만 개의 학습 샘플을 활용해 개발됐으며, 16개 깊이 완성(Depth Completion) 벤치마크 가운데 12개에서 최고 성능을 기록했다. 특히 깊이 정보가 크게 손실되는 실내 환경에서는 이전 모델 대비 깊이 오차를 절반 수준으로 줄여 공간 인식 정확도를 크게 향상시켰다.

LingBot-Depth 2.0의 성능 향상에는 함께 공개된 시각 기반 모델 LingBot-Vision이 핵심 역할을 한다.

LingBot-Vision은 경계 구조(Boundary Structure)를 사전 학습 목표로 적용한 비전 모델로, 객체의 경계를 서브픽셀 수준까지 정밀하게 인식할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 공간 구조를 보다 정확하게 이해하고 객체 윤곽을 안정적으로 추적할 수 있다.

또한 약 1억 6,000만 장의 이미지로 학습됐음에도 대규모 데이터셋 기반 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 구현했으며, 영상 내 객체 경계를 지속적으로 유지하는 안정성도 확보했다.

LingBot-Depth 2.0은 유리와 거울, 투명 물체 등 기존 깊이 카메라가 인식하기 어려웠던 환경에서도 우수한 깊이 정보를 제공해 다양한 로봇 작업 환경에서 활용성을 높일 것으로 기대된다.

LingBot-Depth 2.0은 로봇 및 AI 비전 전문기업 오브벡(Orbbec)의 심도 비전 연구소 검증을 통해 실제 성능도 확인했다.

Gemini 330 시리즈 스테레오 3D 카메라의 칩 수준 깊이 데이터를 활용한 평가에서 객체 윤곽 정확도와 에지 선명도, 소형 객체 인식, 장거리 깊이 추정, 복잡한 조명과 재질 환경에서의 인식 성능이 향상된 것으로 나타났다.

양사는 LingBot-Depth 2.0을 적용한 SDK와 일체형 3D 카메라 제품도 선보일 계획이다. SDK는 Gemini 330 시리즈 기반 로봇 시스템의 공간 인식 성능 향상을 지원하며, 연내 출시 예정인 통합 카메라는 3D 카메라와 공간 인식 기능을 하나의 솔루션으로 제공한다.

아울러 로비앤트는 LingBot-Vision의 모델 가중치를 오픈소스로 공개해 로봇 개발자와 연구기관이 차세대 로봇 비전 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원할 방침이다.