MIT, 초소형 로봇 위한 저전력 3D 매핑 칩 'Gleanmer' 개발
- •MIT가 초소형 로봇의 실시간 3D 매핑을 지원하는 6밀리와트(mW) 전력 소모의 칩 'Gleanmer'를 개발했다.
- •이 칩은 가우시안 타원체를 사용하여 장애물을 표현하며, 기존 시스템 대비 전력 소비를 2.5% 수준으로 줄였다.
- •Gleanmer를 탑재한 자율주행 드론과 AR 헤드셋은 궤적 계획에 필요한 에너지를 80% 절감할 수 있다.
MIT 연구진이 소형 배터리 구동 로봇과 기기가 주변 환경을 실시간으로 정밀하게 3D 매핑할 수 있도록 돕는 시스템온칩(System-on-a-chip) 'Gleanmer'를 개발했다. 특수 하드웨어와 효율적인 매핑 알고리즘을 결합한 이 칩은 약 6밀리와트의 전력만으로 고성능 내비게이션 기능을 구현한다. 이러한 에너지 효율성 덕분에 경량 자율주행 드론이나 웨어러블 증강 현실(AR) 헤드셋 등 전력 제약이 큰 장치에 적합하다.
기존의 3D 매핑은 카메라로 촬영한 고해상도 깊이 영상을 반복 처리하고 저장해야 하므로 많은 메모리와 전력을 소모했다. MIT 팀은 이를 극복하기 위해 기존의 고정된 복셀(Voxel) 대신 가우시안 타원체 형태를 활용했다. 이 유연한 타원체는 곡면과 사물 형태에 효과적으로 적응하여 필요한 저장 공간을 대폭 줄였다. 또한 독자적인 알고리즘 'GMMap'은 각 픽셀을 인접한 픽셀과만 비교하여 데이터를 단일 단계로 처리함으로써 전체 이미지를 메모리에 저장할 필요를 없앴다.
칩 아키텍처는 메모리를 연산 장치 바로 옆에 배치하는 공동 설계 방식을 통해 에너지 효율을 극대화했다. 이 근접성 덕분에 빈번하게 접근하는 가우시안 데이터를 칩 내부에서 처리하여 외부 저장소에서 정보를 가져오는 전력 집약적인 과정을 방지한다. 아이폰 카메라 데이터와 다양한 3D 환경을 활용한 테스트 결과, Gleanmer는 기존 최첨단 매핑 칩 대비 약 2.5%의 전력만을 소모했다. 또한 경로 계획 시 컴팩트한 가우시안 데이터를 재사용함으로써 기존 방식보다 약 80% 적은 에너지만으로 안전한 궤적을 산출한다.
IEEE 초고집적회로 심포지엄(IEEE Very Large-Scale Integrated Circuits Symposium)에서 발표된 이 프로젝트는 초소형 하드웨어에 지속적인 실시간 공간 인식 기능을 구현하는 것을 목표로 한다. 연구진은 연산 장치를 환경 센서에 더 가깝게 배치하여 효율성을 한층 높이는 방안을 모색 중이다. 또한 가우시안 데이터를 설계도 표현에 활용하여 AI 시스템이 복잡한 청사진을 더 효과적으로 추론하도록 돕는 연구도 진행할 계획이다.