솔루션
모빌리오 NavigateX – 디지털 트윈 & AI 내비게이션 플랫폼
NavigateX 는, Mobilio의 차세대 디지털 트윈 내비게이션 플랫폼으로, LiDAR, IMU, 그리고 360° 카메라 데이터를 융합하여 고정밀 3D 맵과 실시간 경로 최적화를 생성합니다.
디지털 트윈 매핑: 공장, 물류 허브, 조선소, 공항의 상세한 3D 디지털 트윈을 생성합니다.
AI 경로 계획: AI 기반 경로 최적화 및 자율 내비게이션
BIM & GIS 통합: BIM 모델 및 Google 또는 Naver 지도와 같은 플랫폼과 원활하게 연결됩니다.
클라우드 & 엣지 지원: 원격 관리, 모니터링 및 협업 매핑을 지원합니다.
적용 사례: 스마트 물류, 조선 및 건설 현장, 위험 구역 안전, 인프라 운영
Mobilio 360 Twin - Digtal Twin
360 Twin은 360° 카메라 및 센서 데이터를 사용하여 몰입형의 스트리트 뷰와 유사한 실제 환경의 디지털 트윈을 재현합니다.
몰입형 매핑: 현장의 모든 각도를 360°로 캡처하고 저장합니다.
BIM 비교: 건설 도면과 현장 진행 상황을 정확하게 비교합니다.
원격 검사: 어디서든 실시간 현장 모니터링을 가능하게 합니다.
AI 인식: 객체 인식, 자산 관리 및 이상 감지를 지원합니다.
적용 사례: 건설·플랜트 관리, 안전 검사, 시설 자산 관리, 원격 협업 지원
자율로봇
자율 로봇은 센서, AI, 그리고 내비게이션 알고리즘의 조합을 사용하여 독립적으로 의사 결정을 내리고 이동할 수 있는 기계입니다.
핵심 기능
인지 – 환경을 감지하고 이해하는 것
의사 결정 – AI 기반 경로 계획 및 작업 선택
제어 – 모터/액추에이터를 통해 움직임과 동작을 실행
활용 분야: 물류(배달 로봇), 제조(스마트 팩토리), 건설·조선(위험 구역 점검), 재난 대응(수색 및 구조)
SLAM & Navigation
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇이 지도를 구축하는 동시에 자신의 위치를 파악할 수 있도록 합니다.
LiDAR, 카메라, IMU 및 센서를 활용하여 로봇이 GPS 사용이 불가능하거나 복잡한 환경에서도 작동할 수 있도록 합니다.
내비게이션은 SLAM으로 생성된 지도를 사용하여 최적의 경로를 계획하고, 장애물을 피하며, 목적지에 안전하게 도달하는 과정입니다.
AI Logis
Mobilio Logis는 물류 환경에서 운송, 분류 및 적재 작업을 자동화하는 지능형 로봇 솔루션입니다.
자율 내비게이션: LiDAR 및 SLAM 기반 내비게이션으로 복잡한 창고에서 안전하게 이동
스마트 핸들링: 로봇 팔과의 통합으로 자동화된 피킹, 적재 및 하역
IoT 연결성: 센서 및 WMS(창고 관리 시스템)와 연동하여 실시간 재고 및 흐름 제어
클라우드 관리: 원격 모니터링 및 데이터 기반 운영 최적화
적용 분야: 스마트 창고, 공장 내 자재 운송, 전자상거래(e-commerce) 풀필먼트 센터, 대규모 유통망
무선 IIoT 센서
Mobilio의 IoT 센서 솔루션은 다양한 환경에서 실시간 데이터 수집 및 관리를 제공합니다.
환경 센서: 가스, 온도, 습도, 산소 모니터링
360° 카메라 & LiDAR: 물리적 공간의 디지털 트윈 생성
진동 및 위치 센서: 장비 모니터링 및 예측 유지보수
적용 분야: 스마트 공장, 안전 관리, 원격 모니터링, 자산 관리
AI Insightor
Mobilio의 AI 솔루션은 로봇과 디지털 트윈에 지능적인 의사 결정 및 자동화 기능을 부여합니다.
AI 비전 인식: 객체 감지, 장애물 회피, 안전 모니터링
AI 내비게이션: SLAM 기반 경로 계획 및 자율 주행
AI 분석 플랫폼: 장비 이상 감지, 위험 예측, 생산성 최적화
적용 분야: 스마트 물류, 건설 및 조선, 에너지 플랜트, 재난 대응
Mobilio 강화 학습
Mobilio는 강화 학습(RL)을 활용하여 로봇이 스스로 학습하고 의사 결정 전략을 최적화할 수 있도록 합니다.
시뮬레이션 기반 훈련: 디지털 트윈 환경에서 수많은 시행착오를 통한 안전하고 신속한 학습
보상 기반 최적화: 성공적인 행동에 대한 보상과 실패에 대한 벌칙을 통해 성능 향상
Sim-to-Real 전이: 시뮬레이션에서 훈련된 모델을 물리적 로봇에 직접 적용하여 더 빠른 적응
활용 분야:
물류 로봇용 최적 경로 계획
4족 로봇의 안정적 보행과 장애물 주행 지원
휴머노이드 로봇을 통한 작업 수행 및 자동화
재난 대응 로봇의 안전 경로 및 위험 회피 기능