집오스터, 스테레오랩스 ZED X 나노 손목 장착형 카메라 공개
Ouster는 디지털 라이더, 카메라, AI 컴퓨팅, 센서 융합 및 인식 소프트웨어, AI 모델을 제공합니다. | 출처: Ouster
Ouster, Inc.는 어제 로봇 조작, 모방 학습 및 대용량 데이터 수집을 위해 설계된 소형 손목 장착형 스테레오 카메라인 Stereolabs ZED X Nano의 출시를 발표했습니다.
Ouster의 앵거스 파칼라(Angus Pacala) CEO는 “AI 비전 및 지각 솔루션 분야에서 Stereolabs가 가진 선도적 입지를 바탕으로, ZED X Nano를 통해 산업 및 로봇 공학 시장에 더욱 깊이 진출하여 더 소형화된 폼 팩터가 필요한 새로운 응용 분야를 확보할 수 있게 되었습니다”라고 말했습니다. “물리적 AI의 미래는 에지에서 수집된 방대한 양의 고품질, 저지연 이미지 데이터에 달려 있습니다. ZED X Nano를 통해 우리는 로봇 공학자들에게 비전 시스템을 획기적으로 업그레이드할 수 있는 기회를 제공함으로써, 기계가 탁월한 정밀도로 지각하고, 추론하며, 행동하고, 학습할 수 있도록 지원합니다.”
로봇 공학 팀들이 조작 작업을 위해 모방 학습과 강화 학습을 확대함에 따라, RGB 이미지 품질과 종단 간 캡처 지연 시간이 주요 병목 현상으로 대두되었습니다. 기존 카메라는 대개 USB 연결에 의존하며, 저해상도 720p RGB 및 깊이 데이터를 캡처하고, 처리량을 제한하고 지연 시간을 증가시키는 CPU 중재 파이프라인을 필요로 합니다.
Ouster는 이러한 과제를 해결하기 위해 Stereolabs ZED X Nano를 개발했습니다. 이 제품은 동급 솔루션보다 높이가 40% 더 짧으며, 로봇 손목과 팔 끝 도구(EOAT)에 직접 장착할 수 있습니다. 또한 플래그십 ZED X 카메라 라인 전반에 걸쳐 사용되는 것과 동일한 신뢰성 높은 1920×1200 글로벌 셔터 센서를 탑재하고 있습니다. 이 카메라는 훈련 데이터 및 조작 작업을 위해 초당 최대 120프레임의 고해상도 RGB 및 깊이 이미지를 캡처할 수 있습니다.
ZED X Nano는 오늘부터 사전 주문이 가능하며, 2026년 5월부터 출하가 시작됩니다.
ZED X Nano는 물리적 AI를 위해 설계되어 서브 밀리미터 수준의 정확도를 제공합니다.
ZED X Nano의 핵심은 센서에서 GPU까지 완전한 제로 카피(zero-copy) 데이터 경로를 갖춘 초저지연 캡처 파이프라인입니다. 이를 통해 프레임을 NVIDIA 하드웨어 인코더와 AI 추론 파이프라인으로 동시에 직접 스트리밍할 수 있습니다.
데이터 수집 팀의 경우, 이를 통해 풀 해상도에서 더 높은 처리량의 데이터셋 캡처가 가능해집니다. 배포 팀의 경우, 동일한 비디오 피드에서 지각, 분할 및 정책 네트워크를 병렬로 실행할 수 있어 더 많은 GPU 리소스를 확보할 수 있습니다.
심도 감지 기능은 Z축을 따라 서브밀리미터 수준의 정확도를 달성하는 AI 기반 스테레오 심도 시스템인 Stereolabs의 Neural Depth Engine을 통해 구현됩니다. Ouster는 이 깊이 엔진이 기존의 구조광(structured-light) 또는 비행시간(ToF) 카메라보다 훨씬 우수한 측면(XY) 위치 측정 성능을 제공한다고 밝혔습니다. 이는 측면 오차가 조작 실패로 이어질 수 있는 그립 자세 추정, 정밀 배치 및 조립 작업에 있어 결정적인 이점을 제공합니다. 최소 3cm의 깊이 감지 범위를 갖춘 이 카메라는 시중의 많은 경쟁 솔루션보다 더 가까운 거리에 있는 물체도 감지할 수 있습니다.
Ouster는 내구성을 고려해 ZED X Nano를 설계했습니다. 이 제품은 내장형 내진성 IMU를 탑재하고 있으며, 로봇 팔의 반복적인 움직임과 케이블 스트레스를 견딜 수 있도록 설계된 차세대 케이블을 갖춘 견고한 GMSL2 연결 방식을 사용합니다. 이는 취약한 USB-C 포트를 대체하여 최대 15미터까지 영상을 전송할 수 있는 산업용 등급의 연결 방식을 제공하며, EMI 저항성과 안전한 잠금 커넥터를 갖추고 있습니다.
ZED X Nano는 ROS 및 ROS 2에 대한 완벽한 지원과 더불어, 시뮬레이션에서 실제 환경으로의 전환을 위해 NVIDIA Isaac Sim 및 Isaac Lab과 원활한 네이티브 통합을 제공하는 최신 Stereolabs 제품입니다. 모방 학습 또는 강화 학습 파이프라인을 개발하는 팀은 동일한 센서 및 소프트웨어 스택을 활용하여 고충실도 데모를 캡처하고, 정확하게 매칭된 카메라 모델을 사용하여 시뮬레이션에서 훈련하며, 물리적 하드웨어에 배포할 수 있습니다.
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