흙길도 공장 실내도 누빈다…대동로보틱스, ‘범용 자율주행 로봇’ 승부수

[대구=이데일리 김영환 기자] 울퉁불퉁한 잔디밭 위를 자율주행 로봇 한 대가 가로질렀다. 굴곡진 잔디밭을 로봇이 지나가자 들쭉날쭉하던 잔디가 일정한 높이로 고르게 잘려나갔다. 공장 내부처럼 정형화된 공간이 아닌데도 로봇은 시속 2.1km의 일정한 속도로 제 길을 찾아갔다. 흙길과 비포장 농로에서도 스스로 길을 찾아 움직일 수 있는 대동(000490)모빌리티의 자율주행 운반로봇 ‘RT100’의 모습이다. 기존 운반로봇이 실내 환경에 최적화됐다면 RT100은 농지와 산업 현장을 넘나드는 범용 자율주행 플랫폼이다.

대동모빌리티 자율주행 운반로봇 RT100이 잔디 제초 작업을 하고 있다. RT100 뒤에 붙은 모듈을 바꿔달면 방제 작업, 운반 작업 등 다양한 기능 수행이 가능하다.(영상=김영환 기자)

대동로보틱스는 29일 대구 달성군 국가산단에 소재한 대동모빌리티 S-팩토리에서 ‘테크데이’를 개최하고 자율주행 운반로봇 RT100을 공개했다. 이 제품은 실내외를 가리지 않고 이동해 작업 보조를 할 수 있다는 게 가장 큰 특장점이다.

기존 AGV(무인 운반차)는 공장이나 물류 창고에서 바닥의 자기 테이프, 레이저, QR 코드 등 유도 장치를 따라 자재를 운반했다. 반면 RT100은 스스로 길을 판단한다. 실외에서는 GPS 기반 위치 인식을, 실내에서는 라이다(LiDAR) 센서를 활용해 공간을 인식하는 방식으로 복합 자율주행을 구현했다. 실내외가 뒤섞인 농장·공장 환경에서도 끊김 없이 이동할 수 있다. 카메라와 라이다를 결합한 센서퓨전 기술과 AI 기반 판단 알고리즘으로 주행 가능 영역을 스스로 판단하고 경로를 설정하는 구조다.

농업 현장은 공장이나 창고처럼 평탄화가 어렵다. 흙길과 경사, 돌과 작물이 혼재된 비정형 환경에서 이동할 수 있어야 작업 효율이 확보된다. 대동로보틱스는 약 1000시간 이상의 주행 데이터와 360만장 이상의 이미지 데이터를 축적해 비정형 환경에서의 장애물 회피와 지형 대응 능력을 고도화했다. 비정형 환경에서는 장애물에 따라 대응이 달라진다. 사람은 회피해야 하지만 풀은 넘어설 수 있어야 한다. 대동로보틱스는 데이터가 쌓일수록 성능이 개선되는 ‘학습형 AI’ 구조를 접목해 지금 현재도 제품 고도화를 이루고 있다.

플랫폼 확장성도 강점이다. 운반로봇에 작업기를 바꿔 달면 예초를 비롯해 방제 등 다양한 농작업을 수행할 수 있다. 대동로보틱스는 향후 병충해를 사전에 감지하는 예찰 기능과 피지컬AI 기반 수확 모델까지도 선보인다는 계획이다. 로봇팔을 결합하면 딸기, 토마토, 파프리카 등 연질 과실도 수확할 수 있다는 게 대동 측 설명이다. 공장 물류 이동, 건설 자재 운반, 골프장 잔디 보수 등 다양한 산업 현장에까지 작용 범위를 확대한다. 특정 작업에 특화된 단일 기능 로봇이 아니라 다양한 환경과 작업을 수행할 수 있는 ‘범용 자율주행 플랫폼’으로 시장을 공략하겠다는 전략이다.

대동모빌리티 자율주행 운반로봇 RT100이 자재를 운반하고 있다.(사진=대동모빌리티)

지난해 약 25억원의 매출을 기록한 대동로보틱스는 올해 매출을 50억원 수준으로 제시했다. 시장 초기 단계라 농가 대상 B2C보다는 정부·기업 중심의 B2G·B2B 시장을 우선 공략하고 있다.

강성철 대동로보틱스 대표는 “로봇 시장이 유망한 건 맞지만 실제 시장을 만드는 건 또 다른 문제”라며 “결국 소비자가 돈을 내고 살 만큼의 가치가 있어야 한다”고 말했다. 또 “B2C로 바로 가기는 쉽지 않다”며 “물류·제조·건설 등 비농업 분야 B2B와 정부 사업을 통해 시장을 단계적으로 확대할 계획”이라고 밝혔다.

시장도 성장이 예상된다. 대동로보틱스에 따르면 농업 모빌리티와 로봇을 포함한 전체 시장은 2030년 1239조9000억원 규모로 확대될 전망이다. 이 중 실제 진입 가능한 유효 시장만도 267조6000억원에 달할 것으로 추정된다. 연평균 20.1% 안팎의 성장률이 예상되는 고성장 산업이다.

강성철 대동로보틱스 대표(사진=대동로보틱스)

강 대표는 “농업은 기후 변화와 노동력 부족 등 구조적 문제로 인해 AI와 로봇 도입이 필수적인 산업”이라며 “농기계를 만드는 기업을 넘어 농업의 운영 방식 자체를 바꾸는 회사로 전환하고 있다”고 말했다. 이어 “농업과 공장을 넘나드는 범용 로봇 플랫폼을 구축해 현장 중심의 AI를 고도화할 것”이라며 “데이터 기반 정밀농업과 서비스형 로봇(RaaS) 모델 확대를 통해 지속 가능한 수익 구조를 만들어가겠다”고 강조했다. 로봇 판매 중심에서 벗어나 유지보수, 운영, 데이터 서비스를 포함한 RaaS 사업으로 전환한다는 구상이다.