럭소니스, 단일 렌즈로는 구현할 수 없는 로봇을 위해 5대의 카메라를 하나의 보드에 탑재

럭소니스는 화요일부터 ‘OAK 4 FFC’의 주문을 받기 시작했다. 이 보드형 비전 컴퓨터는 최대 5개의 자사 카메라 모듈을 단일 프로세서에 연결해 초당 52조 회 연산 성능을 제공하며, 단일 통합 카메라 모듈을 장착하기 어려운 형태의 휴머노이드 로봇, 드론 및 기타 기기를 주요 타깃으로 한다. 개발자 키트(Developer Kit) 버전은 11월에 849달러에 출시되며, 맞춤형 케이스에 장착할 수 있도록 설계된 더 가벼운 베어본(Barebone) 버전은 2027년 1분기에 729달러에 출시될 예정이다. 두 제품 모두 메모리 및 저장 장치 비용으로 인해 일시적으로 200달러의 추가 요금이 부과된다.

럭소니스는 2019년에 설립된 콜로라도주 덴버 소재의 머신 비전 하드웨어 기업으로, 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV를 기반으로 한 OAK 라인, 오픈소스 OpenCV 컴퓨터 비전 라이브러리를 기반으로 한 스테레오 심도 카메라로 명성을 쌓았으며, 2026년 7월에는 회사가 “물리적 AI의 이면에 있는 지각 계층”이라고 부르는 것을 구동하는 데 명시적으로 초점을 맞춘 1,400만 달러 규모의 시리즈 A 투자 라운드를 유치했습니다. OAK 4 FFC는 이러한 비전을 가장 명확하게 보여주는 제품입니다. 럭소니스는 로봇 제조사가 한 곳에 고정해 장착하는 독립형 카메라를 판매하는 대신, 로봇의 분산된 카메라들이 모두 연결되는 ‘비전 브레인’을 판매하고 있습니다.

로봇에 카메라 포트가 부족한 이유

바퀴 달린 배송 로봇이나 고정형 창고 카메라의 경우, 대개 눈에 잘 띄고 시야가 가려지지 않는 위치에 카메라 한두 대를 장착하면 충분합니다. 하지만 휴머노이드 로봇이나 소형 드론은 그렇지 않습니다. 휴머노이드 로봇은 이동을 위해 대략 머리 높이에, 조작을 위해 손목이나 손가락 끝에, 그리고 균형 유지와 장애물 감지를 위해 발이나 엉덩이 부근에 비전 센서가 필요합니다. 이 각 위치마다 공간, 무게, 배선 측면에서 서로 다른 제약 조건이 존재하는데, 렌즈, 센서, 연산 장치를 하나의 하우징에 통합한 단일 카메라 모듈로는 이러한 모든 조건을 동시에 충족시킬 수 없습니다. 럭소니스(Luxonis)의 해결책은 감지 기능과 연산 기능을 완전히 분리하는 것입니다:

카메라 모듈 자체는 소형이고 저렴하며 교체 가능한 센서로, 개당 34.99달러부터 시작하며, 편리한 곳에 장착할 수 있는 OAK 4 FFC 보드가 5개의 피드 모두에 대해 동기화, 보정, 스테레오 깊이 처리 및 AI 추론을 한 번에 수행합니다.

출시 시점의 모듈 라인업은 3가지 센서 유형에 걸쳐 총 9가지 개별 제품으로 구성됩니다. 48메가픽셀 컬러 센서와 1메가픽셀 및 5메가픽셀 글로벌 셔터 센서 2종이 있으며, 각 센서는 표준 및 광각 시야각 버전으로 제공됩니다. Luxonis는 열화상, 비행시간(ToF), 추가 글로벌 셔터 모듈이 출시될 예정이라고 밝혔으며, 이를 통해 별도의 컴퓨팅 보드 없이도 저조도 내비게이션 및 정밀 거리 측정과 같은 애플리케이션에 동일한 ‘단일 보드, 다중 카메라’ 아키텍처를 확장할 수 있게 될 것이라고 설명했습니다.

럭소니스가 해결했다고 밝힌 보정 문제

하나의 스테레오 비전 파이프라인을 통해 5개의 독립적인 카메라 모듈을 구동하려면, 해당 카메라들이 서로에 대해 정밀하게 보정된 상태를 유지해야만 가능합니다. 그러나 움직이는 로봇에서 발생하는 진동, 열팽창 및 일반적인 마모로 인해 공장 출하 시 보정된 정렬 상태가 시간이 지남에 따라 어긋나게 됩니다. 럭소니스는 모든 모듈을 공장 출하 시 보정된 상태로 공급한 뒤, ‘동적 보정(Dynamic Calibration)’이라 부르는 시스템을 추가로 적용합니다. 이 시스템은 스테레오 카메라 재보정의 기존 방식인 운영자가 물리적인 체커보드 패턴을 들어 올리는 대신, 장면에서 이미 보이는 텍스처를 활용하여 카메라의 정렬을 재조정합니다.

이 세부 사항은 겉보기에 생각보다 로봇 시스템 통합 업체에게 더 중요합니다. 체커보드 재보정 절차는 로봇을 가동에서 제외시키고, 해당 절차를 아는 기술자를 찾아, 통제된 환경에서 작업을 수행해야 함을 의미하며, 이는 여러 현장에 배치된 로봇 군단에게 실질적인 운영 비용으로 작용합니다. 로봇의 카메라가 우연히 포착한 어떤 장면이든 활용하여 조용히 자체 재보정을 수행할 수 있는 시스템은, 자체 보정이 다음과 같은 정확도를 입증한다면, 기계 군의 규모에 비례하여 증가할 수 있는 유지보수 단계를 제거해 줍니다.

이 기술을 체커보드 기반 루틴으로 구현했다는 주장이지만, 럭소니스는 아직 이를 확인해 줄 독립적인 제3자 테스트를 거치지 않았다.

동일한 보드를 활용하는 두 가지 방법

럭소니스는 로봇 제작자가 시스템 아키텍처를 어떻게 설계하느냐에 따라 OAK 4 FFC가 두 가지 서로 다른 역할을 수행할 수 있도록 설계했습니다. 이 보드는 럭소니스(Luxonis)의 자체 리눅스 기반 운영 체제를 사용하여 내비게이션 및 제어 로직을 직접 처리하는 로봇의 주 온보드 컴퓨터로 작동할 수 있으며, 이는 별도의 고성능 범용 컴퓨터가 필요하지 않은 단순한 로봇에 적합합니다. 또는 전용 지각 코프로세서로 작동하여 모든 카메라 동기화, 깊이 계산 및 물체 감지를 처리한 후, 처리된 결과, 깊이 맵, 감지 결과 및 추적된 물체만을 로봇의 상위 수준 자율 주행 스택을 실행하는 별도의 메인 컴퓨터로 전송할 수도 있습니다.

이 두 번째 모드는 기존 로봇 제조사들에게 더 중요한 옵션입니다. 이는 이미 내비게이션, 계획 수립 및 조작 제어를 담당하는 컴퓨터를 교체하지 않고도 기존 로봇 설계에 5개 카메라 기반 지각 기능을 추가할 수 있음을 의미하기 때문입니다. 이미 작동하는 로봇 아키텍처를 보유한 기업은 새로운 메인 프로세서를 중심으로 전체 컴퓨팅 스택을 재설계하는 대신, 확장된 비전 기능을 추가적인 인식 레이어로 간편하게 통합할 수 있습니다. 이는 대부분의 “로봇의 두뇌를 교체하라”는 비전 하드웨어 제안이 요구하는 것보다 훨씬 위험이 낮은 통합 경로입니다.

데스크톱이 아닌 로봇을 위해 설계된 연결성

이 보드의 연결 옵션은 데스크톱 컴퓨팅의 관례라기보다는 로봇 통합 과정에서 제기되는 불만 사항을 바탕으로 작성된 체크리스트처럼 보입니다: 단일 케이블로 데이터와 전원을 동시에 공급하는 2.5 기가비트 이더넷 및 PoE+, 배터리 구동 이동형 로봇에서 흔히 발생하는 전압 변동을 견딜 수 있는 6~32볼트의 넓은 DC 입력 범위, USB-C, 많은 산업용 로봇이 이미 내부적으로 사용하는 차량형 네트워킹을 위한 CAN FD, 그리고 5대의 카메라가 모두 정확히 같은 순간에 촬영할 수 있도록 하는 하드웨어 프레임 동기화 기능이 포함되어 있으며, 이는 어떤

여러 카메라 화면을 하나의 3D 재구성 이미지로 합치는 애플리케이션.

또한 Luxonis는 이 보드의 레퍼런스 설계를 오픈 소스로 공개하고 있는데, 이는 통합 업체들이 Luxonis의 개발자 키트나 베어본 폼 팩터를 유일한 옵션으로만 사용하도록 제한하는 대신, 해당 칩을 기반으로 자체 제품을 개발하는 로봇 제조사들이 맞춤형 하드웨어 변형 및 보드 수준의 수정을 할 수 있도록 유도하는 결정이다.

소프트웨어 스택이 결정하는 것

비전 컴퓨팅 보드의 유용성은 원시 카메라 프레임을 로봇 제어 소프트웨어가 실행 가능한 형태로 변환하는 소프트웨어 계층에 달려 있으며, 럭소니스는 이 부분에서 처음부터 새로 구축하기보다는 기존 자산을 활용하는 전략을 택하고 있습니다. 이 회사의 오픈소스 지각 소프트웨어인 DepthAI는 이미 이전 세대 OAK 카메라에서 실행되고 있으며, 수년간의 커뮤니티 사용 실적, 예제 파이프라인, 그리고 일반적인 로봇 공학 미들웨어와의 통합 사례를 축적해 왔습니다. 새로운 하드웨어와 함께 검증되지 않은 새로운 스택을 도입하는 대신, 동일한 소프트웨어 기반을 5개의 카메라가 장착된 보드로 확장함으로써 로봇 공학 팀이 OAK 4 FFC를 채택할 때 감수해야 하는 위험을 낮출 수 있습니다. 이는 보드를 평가하는 엔지니어들이 본격적인 통합 작업에 엔지니어링 시간을 투자하기 전에, DepthAI의 기존 문서와 커뮤니티 포럼을 바탕으로 주장된 기능의 상당 부분을 테스트해 볼 수 있기 때문입니다.

보드 중심에 위치한 6코어 RVC4 프로세서는, 전문성이 낮은 칩이라면 별도의 칩이 필요했을 여러 작업을 동시에 수행합니다. 즉, 5개의 카메라 피드를 공통 클럭에 동기화하고, 특정 로봇 설계에서 사용하는 센서 쌍에 걸쳐 스테레오 깊이 계산, 그리고 원시 깊이 및 이미지 데이터를 물체 탐지 및 추적된 식별 정보로 변환하는 AI 추론 모델 실행 등이 있습니다. 이 세 가지 기능을 모두 하나의 칩에 통합함으로써, 이 보드는 별도의 서버급 컴퓨터를 근처에 배치할 필요 없이 로봇에 직접 장착할 수 있을 만큼 작고 전력 효율적일 수 있으며, 이는 이 보드를 가장 두드러지게 만드는 설계상의 제약 조건입니다.

데이터 센터용 AI 가속기를 동일한 연산 작업에 재구성한 로봇 비전 프로세서.

단순한 시제품이 아닌 시범 운용 차량 군을 위한 예산 편성

가격 구조는 사양만큼이나 럭소니스가 OAK 4 FFC의 잠재적 구매층을 누구로 예상하고 있는지를 잘 보여줍니다. 849달러에 판매되는 단일 개발자 키트는 개인 엔지니어나 소규모 로봇 스타트업이 평가용으로 조달 카드를 통해 구매하기에 충분히 저렴하며, 일반적으로 고사양 비전 및 컴퓨팅 하드웨어에 수반되는 수 주에 걸친 기업용 판매 주기를 거칠 필요가 없습니다. 하지만 가격 정책의 진정한 시험대는 플릿 규모에서 드러납니다. 로봇 공학 기업이 베어본 버전(개당 729달러)으로 10~20대의 프로토타입 유닛을 구성하고, 여기에 더 비싼 센서 옵션을 고려하기 전이라도 유닛당 최소 약 175달러인 카메라 모듈 5개를 추가하면, 주변 로봇 하드웨어, 소프트웨어 통합 인건비, 로봇 자체의 섀시 및 액추에이터 비용을 합산하기도 전에 이미 수만 달러에 달하는 비전 관련 비용이 발생하게 됩니다. 이 항목이 합리적인지는 전적으로 해당 로봇 프로그램이 이미 지각 기능에 할당해 둔 예산에 달려 있으며, 럭소니스가 두 보드 모델 모두에 일시적으로 부과한 200달러의 메모리 및 저장 장치 추가 요금은, 완성된 보드 가격뿐만 아니라 부품 가격도 공개된 사양서에서 제시하는 것보다 총 비용을 더 빠르게 증가시킬 수 있음을 상기시켜 줍니다.

치열한 경쟁 환경 속의 가격 책정

OAK 4 FFC는 이미 엔비디아(Nvidia)의 제트슨(Jetson) 라인과 인텔(Intel)의 리얼센스(RealSense) 카메라가 자리 잡고 있는 비전 컴퓨팅 시장에 진입하고 있습니다. 이 두 제품은 로봇 공학 분야에서 널리 사용되고 있으며, 동일한 물리적 AI 구축을 목표로 하는 소규모 전문 비전 프로세서 스타트업들도 점점 늘어나고 있습니다. 럭소니스의 강점은 순수한 연산 성능이 아닙니다. Nvidia의 더 큰 제트슨(Jetson) 모듈은 명목상 OAK 4 FFC의 52 TOPS를 능가하지만, 단일 보드에 다중 카메라 유연성, 자체 보정 기능, 로봇 공학 전용 연결성을 결합한 이 제품은 소규모 로봇 공학 팀이 기업 영업팀을 통해 가격 협상을 거치지 않고도 조달 카드로 바로 구매할 수 있는 가격에 판매되고 있습니다.

프로세스.

이러한 조합이 럭소니스(Luxonis)의 자체 시연 환경을 벗어나서도 유효할지는, 11월에 개발자 키트를 구매하여 이를 기반으로 실제 멀티 카메라 인식 파이프라인을 구축해 볼 개발자들에게 달려 있습니다. 향후 몇 달간 이 개발자 그룹이 제공할 피드백은, 럭소니스가 출시 시점에 공개한 어떤 사양서보다도 OAK 4 FFC의 실제 신뢰성에 대해 더 많은 것을 알려줄 것입니다.

이 기사는 OAK 4 FFC에 대한 럭소니스의 제품 및 가격 자료를 바탕으로 작성되었습니다.

본 기사는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 투자, 조달, 법률 또는 엔지니어링 자문을 구성하지 않습니다. 제품 사양은 작성 시점에 공개된 정보를 반영한 것이며, 사전 공지 없이 변경될 수 있습니다.