포지션 상세
나비프라는 미션을 이루기 위해서 총 3단계의 단계를 가지고 제품을 개발하고 시장에 적용하고 있어요.
그 계획대로 현재 단일 로봇에 대한 주행 솔루션을 개발했고 고도화 하는 작업을 하고 있어요. 그 다음 단계로는 다중 로봇에 대한 관제 시스템을 개발하고 있어요. 마지막 단계로는 로봇을 위한 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있어요. 구체적인 내용은 다음과 같아요.
•1단계, Navi-Core(단일 로봇 정밀 자율주행, SW 솔루션)
어떤 로봇이든 Navi-Core가 적용된다면 정밀 자율주행이 가능해집니다. DD, QD, SD 등 다양한 휠 베이스 에서도 호환이 되고, 로봇의 크기나 모터 드라이버, 라이다 센서의 모델이 다르더라도 Navi-Core의 프로토콜만 맞춰주면 바로 주행이 가능합니다. Navi-Core에는 사용자 친화적인 UI가 포함되어 있습니다. +-10mm, +-1(deg)의 도착 정밀도의 성능을 가지고 있습니다.
•2단계, Navi-Brain(다중 로봇 관제 시스템, SW 솔루션)
다양한 종류의 로봇이 한 공간에서 Navi-Brain의 명령을 받아 움직인다면, 최적화된 동선을 이용하여 교통의 교착 없이 로봇이 자신의 일을 수행 할 수 있습니다. Navi-Core와 연동되는 Brain UI를 통하여 이 과정을 모니터링 및 수정이 가능하고, 대량의 로봇 관리에 적합한 솔루션 입니다.
•3단계, Navi-Infra(로봇 인프라 시스템)
로봇 외부에 설치 된 센서를 사용하여 로봇의 위치를 계산하여 로봇을 제어하는 인프라의 개념입니다.
AI Robotics Engineer는 1~3단계 모두에서 필요한 로봇에 관련한 딥러닝 기반 연구/개발하는 역할이에요.
• Vision 센서(Monocular, Stereo, ToF) 기반의 feature matching 알고리즘 연구/개발
• Vision 센서 데이터 기반 고정밀 물체 탐지 및 포즈 추정 알고리즘 연구/개발
• 다양한 센서 (LiDAR, 카메라 등)로부터 수집된 데이터를 활용한 환경 인식 및 정보 융합 기술 개발
• AI Edge PC(Jetson)에서의 모델 경량화/고속화
• Python, C++ 등 프로그래밍 언어에 능숙한 분
• 비전 AI 분야의 기초 지식과 다양한 모델, 알고리즘에 대한 이해를 갖추고 계신 분
• 딥러닝 프레임워크 (PyTorch, TensorFlow 등)를 이용한 모델 구현, 학습 및 분석에 능숙하신 분
• 문제 해결에 대한 창의적인 접근과 논리적 사고 능력을 갖춘 분
• 해외여행에 결격사유가 없는 분
그 계획대로 현재 단일 로봇에 대한 주행 솔루션을 개발했고 고도화 하는 작업을 하고 있어요. 그 다음 단계로는 다중 로봇에 대한 관제 시스템을 개발하고 있어요. 마지막 단계로는 로봇을 위한 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있어요. 구체적인 내용은 다음과 같아요.
•1단계, Navi-Core(단일 로봇 정밀 자율주행, SW 솔루션)
어떤 로봇이든 Navi-Core가 적용된다면 정밀 자율주행이 가능해집니다. DD, QD, SD 등 다양한 휠 베이스 에서도 호환이 되고, 로봇의 크기나 모터 드라이버, 라이다 센서의 모델이 다르더라도 Navi-Core의 프로토콜만 맞춰주면 바로 주행이 가능합니다. Navi-Core에는 사용자 친화적인 UI가 포함되어 있습니다. +-10mm, +-1(deg)의 도착 정밀도의 성능을 가지고 있습니다.
•2단계, Navi-Brain(다중 로봇 관제 시스템, SW 솔루션)
다양한 종류의 로봇이 한 공간에서 Navi-Brain의 명령을 받아 움직인다면, 최적화된 동선을 이용하여 교통의 교착 없이 로봇이 자신의 일을 수행 할 수 있습니다. Navi-Core와 연동되는 Brain UI를 통하여 이 과정을 모니터링 및 수정이 가능하고, 대량의 로봇 관리에 적합한 솔루션 입니다.
•3단계, Navi-Infra(로봇 인프라 시스템)
로봇 외부에 설치 된 센서를 사용하여 로봇의 위치를 계산하여 로봇을 제어하는 인프라의 개념입니다.
AI Robotics Engineer는 1~3단계 모두에서 필요한 로봇에 관련한 딥러닝 기반 연구/개발하는 역할이에요.
주요업무
• LiDAR-RGBD 센서 기반 고품질 localization map 생성 기술 연구/개발• Vision 센서(Monocular, Stereo, ToF) 기반의 feature matching 알고리즘 연구/개발
• Vision 센서 데이터 기반 고정밀 물체 탐지 및 포즈 추정 알고리즘 연구/개발
• 다양한 센서 (LiDAR, 카메라 등)로부터 수집된 데이터를 활용한 환경 인식 및 정보 융합 기술 개발
• AI Edge PC(Jetson)에서의 모델 경량화/고속화
자격요건
• 컴퓨터 비전, 딥러닝 등 관련 학위 보유하신 분• Python, C++ 등 프로그래밍 언어에 능숙한 분
• 비전 AI 분야의 기초 지식과 다양한 모델, 알고리즘에 대한 이해를 갖추고 계신 분
• 딥러닝 프레임워크 (PyTorch, TensorFlow 등)를 이용한 모델 구현, 학습 및 분석에 능숙하신 분
• 문제 해결에 대한 창의적인 접근과 논리적 사고 능력을 갖춘 분
• 해외여행에 결격사유가 없는 분
