AMR과 지능형 안전기술로 현장의 이동을 더 안전하고 효율적으로
로보윙크는 AMR을 단순한 이동 로봇이 아니라 사람·설비·데이터가 함께 움직이는 산업현장의 핵심 플랫폼으로 바라봅니다.
우리는 현장에서 실제로 필요한 이동 자동화와 안전기술을 출발점으로 삼고, DVS Event Vision, SNN, Neuromorphic Edge AI를 단계적으로 연결해 더 빠르고 효율적인 지능형 이동 시스템을 만들어갑니다.
핵심가치는 추상적인 문구가 아니라 제품개발, 연구개발, PoC, 고객 시스템 연동 과정에서 실제 의사결정의 기준으로 사용합니다.
실제 물류·제조 현장의 이동 동선, 장애물, 작업자, 설비와 운영조건을 먼저 이해하고 기술을 설계합니다.
기존 안전장치를 존중하면서 DVS와 SNN 기반 동적 인지기술을 더해 이동체의 상황 인지와 대응을 보완합니다.
성능을 과장하기보다 데이터, 로그, 실험과 반복 검증을 통해 기술의 한계와 가능성을 명확히 확인합니다.
단일 기능에 머무르지 않고 센서·AI·엣지 하드웨어와 기존 로봇 제어시스템을 연결할 수 있는 구조를 지향합니다.
로보윙크의 기술 방향은 제품과 연구가 따로 움직이는 구조가 아니라, AMR 현장에서 확인된 요구를 지능형 안전기술과 엣지 AI 연구로 연결하고 다시 실제 시스템에 적용하는 순환구조입니다.
현장 이동 자동화와 실제 운용 요구를 확보합니다.
DVS·SNN으로 동적 위험인지 기능을 확장합니다.
저지연·저전력 실행구조로 기술을 고도화합니다.
연구성과가 실제 산업현장으로 연결될 수 있도록 개발 초기부터 적용환경, 시스템 연동, 검증방법을 함께 고려합니다.
시뮬레이션과 공개 데이터 검증에 그치지 않고 실제 AMR·산업환경의 센서 로그와 PoC를 통해 재현성과 안정성을 확인합니다.
센서, AI 모델, 엣지 하드웨어, 통신 인터페이스와 로봇 제어기가 하나의 시스템으로 동작하도록 개발합니다.
한 현장의 PoC에 종속되지 않도록 표준화된 데이터 흐름과 모듈형 구조를 적용하여 다양한 이동체와 환경으로 확장합니다.
로보윙크는 AMR과 지능형 안전기술을 통해 산업현장의 이동이 더 안정적이고 효율적으로 운영될 수 있도록, 적용 가능한 기술과 검증 가능한 결과를 지속적으로 만들어가겠습니다.
