콘테스트 프로젝트 진행 상황
각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.
Quest 1: 3WD 옴니휠 구동계 및 ESP32 통신 구조 구현
2026.08.06스마트 컵받침 로봇의 이동 플랫폼을 구성하기 위해 3개의 옴니휠과 GA25 계열 기어모터를 기반으로 하부 구동계를 구성하였다.
ESP32에서 각 모터의 엔코더 값을 읽어 회전 속도를 계산하도록 구현하고, 목표 휠 속도와 실제 속도의 차이를 보정하는 피드백 제어 구조를 적용하였다.
또한 로봇의 판단 기능과 모터 제어 기능을 분리하기 위해 상위 시스템에서 이동 명령을 전달하고 ESP32가 실제 휠 제어를 담당하는 구조를 설계하였다. 이를 통해 영상처리 또는 네트워크 지연이 발생하더라도 모터 제어 주기가 직접 영향을 받지 않도록 하였다.
3WD 옴니휠의 각 휠 속도를 조합하여 전후좌우 및 대각선 이동이 가능하도록 역기구학 기반 이동 명령 구조를 적용하였다.
최종 정리
최종 요약
■ 완성 소개
본 프로젝트에서는 사용자의 행동과 주변 위험을 인식하고 실제 공간에서 이동하여 사고를 예방하는 3WD 옴니휠 기반 스마트 컵받침 로봇 프로토타입을 개발하였다.
하부 로봇은 세 개의 옴니휠을 이용하여 전후좌우 및 대각선 방향으로 이동할 수 있으며, ESP32가 각 모터의 엔코더 데이터를 이용하여 실시간으로 휠 상태를 확인하고 이동을 제어한다.
상위 시스템과 하부 제어 시스템의 역할을 분리하여 노트북 또는 Raspberry Pi는 카메라와 센서 정보를 기반으로 현재 상황을 판단하고, ESP32는 전달받은 이동 명령을 실제 모터 동작으로 변환하도록 구성하였다.
특히 상위 시스템이 로봇을 계속 직접 조종하는 방식이 아니라 목표 이동 방향과 이동량을 전달하면 ESP32가 엔코더를 기반으로 이동 완료 여부를 직접 판단하도록 설계하였다. 이를 통해 네트워크 통신이나 영상 처리 주기와 관계없이 하위 로봇이 안정적으로 정지할 수 있는 구조를 확보하였다.
또한 상부 카메라를 이용하여 사용자와 컵 및 주변 보호 대상의 위치를 파악하고, 이동 플랫폼에 장착하는 mmWave Radar를 통해 접근 물체의 거리와 상대 속도를 확인하는 센서 융합 구조를 설계하였다.
최종적으로 인지 → 상황 판단 → 이동 명령 생성 → ESP32 실시간 제어 → 3WD 로봇 이동으로 이어지는 Physical AI 시스템의 전체 구조를 구현하였다.
■ 주요 성과 및 특징
첫 번째 성과는 3WD 옴니휠 기반 전방향 이동 플랫폼 구축이다. 일반적인 2륜 구조와 달리 좁은 책상 환경에서 차체 방향을 크게 변경하지 않고 필요한 방향으로 즉시 이동할 수 있도록 하였다.
두 번째는 엔코더 피드백 기반 하위 제어 구조이다. 각 모터의 실제 회전 상태를 확인하면서 이동을 제어하고, 목표 이동량에 도달하면 ESP32 자체적으로 정지하도록 구성하여 상위 컴퓨터에 대한 의존도를 낮췄다.
세 번째는 상위 인지와 하위 실시간 제어의 분리이다. 카메라 영상처리 및 위험 판단은 Raspberry Pi 또는 노트북에서 수행하고, 빠르고 일정한 제어 주기가 필요한 모터 제어는 ESP32에서 수행한다. 이를 통해 AI 연산 속도의 변화가 직접적으로 모터 제어 안정성을 떨어뜨리지 않도록 하였다.
네 번째는 카메라와 Radar의 역할을 구분한 센서 융합 구조이다. 카메라는 물체의 종류와 위치를 판단하고, Radar는 주변 물체의 거리 및 상대 속도를 제공하도록 설계하였다. 이를 통해 단순히 가까운 모든 물체를 위험으로 판단하는 것이 아니라 실제로 컵 방향으로 접근하는 물체를 구분할 수 있는 기반을 마련하였다.
다섯 번째는 노트북 기반 중앙관제 구조이다. 이동 명령과 로봇 상태를 네트워크를 통해 교환할 수 있도록 구성하여 이후 카메라 화면, 로봇 상태, 위험도, 이동 명령을 하나의 인터페이스에서 확인할 수 있도록 확장 가능한 구조를 확보하였다.
본 프로젝트는 완성된 가전제품을 제작하는 것에만 목적을 두지 않고, 사람의 행동을 인식한 뒤 실제 로봇이 물리적으로 개입하는 Physical AI의 전체 동작 흐름을 소형 데스크 로봇에 적용했다는 점에 가장 큰 의미가 있다.
■ 향후 개선 계획
향후 첫 번째 개선 목표는 카메라와 mmWave Radar 데이터를 실제 환경에서 동기화하여 위험도 판단 알고리즘을 고도화하는 것이다. 현재 설계된 거리, 상대 속도, 접근 방향 정보를 바탕으로 향후에는 예상 충돌 시간까지 계산하여 불필요한 회피 동작을 줄일 예정이다.
두 번째는 실제 책상 좌표계와 카메라 좌표계의 정밀 보정이다. 카메라에서 검출된 컵의 위치를 실제 로봇 이동 거리로 정확하게 변환하기 위해 ArUco Marker 등을 활용한 좌표 변환과 위치 보정을 적용할 계획이다.
세 번째는 짧은 이동 거리의 정확도 개선이다. 컵이 올라간 상태에서는 큰 이동보다 수 cm 수준의 부드러운 회피가 중요하기 때문에 엔코더 기반 위치 제어와 가속·감속 프로파일을 추가하여 급격한 움직임에 따른 액체 출렁임을 최소화할 예정이다.
네 번째는 소프트 그립 구조 추가이다. TPU, 실리콘 등의 탄성 소재를 활용하여 컵 하단을 강하게 고정하는 것이 아니라 측면 충격에 의한 미끄러짐과 전도를 줄이는 구조를 개발하고, 사용자가 정상적으로 컵을 잡을 경우 자동으로 해제할 수 있도록 확장할 예정이다.
마지막으로 컵뿐 아니라 실험실의 시약 용기, 병원용 안전 트레이, 이동형 스마트 테이블 등으로 적용 대상을 확장하여 사람의 행동과 주변 환경을 이해하고 사고 직전에 개입하는 생활 안전 Physical AI 플랫폼으로 발전시키고자 한다.
프로젝트 소개
목표 및 제작 동기
스마트 컵받침 로봇은 사용자가 컵을 내려놓으려는 손의 움직임을 인식하여 컵이 놓일 위치를 예측하고, 코스터가 먼저 안전한 위치로 이동해 컵의 착지를 유도하는 모션 인식 기반 데스크 로봇이다. 컵이 코스터 위에 놓인 이후에는 컵 하단을 소프트 그립 구조로 부드럽게 지지하여 미끄러짐과 전도 위험을 줄이고, 사용자가 컵을 잡고 들어올리려는 정상 사용 의도가 확인되면 자동으로 그립을 해제한다. 또한 컵이 놓인 상태에서 팔꿈치나 손목이 컵 방향으로 빠르게 접근할 경우 충돌 가능성을 판단하고, 제한된 거리 내에서 짧은 회피 기동을 수행한다. 본 프로젝트는 4m × 3m 제한 공간을 노트북, 서류, 키보드, 컵이 함께 놓인 일상 업무 공간으로 정의한다. 일상에서 컵 쏟아짐 사고는 단순히 책상을 더럽히는 문제를 넘어 노트북 고장, 데이터 손실, 문서 훼손, 실험 장비 손상, 업무 중단 등 2차 피해로 이어질 수 있다. 기존 컵받침이나 컵홀더는 컵이 이미 놓인 이후의 고정 또는 미끄럼 방지에 초점을 맞추는 경우가 많지만, 스마트 컵받침 로봇은 컵이 놓이기 전부터 사용자의 행동 흐름을 예측하고, 컵이 놓인 후에는 고정·해제·회피를 상황에 따라 전환한다는 점에서 차별성을 가진다. 즉, 스마트 컵받침 로봇은 단순한 컵받침이 아니라 사용자의 무의식적 컵 배치 행동을 인식하고 생활 공간 속 액체 사고를 사전에 줄이는 Physical AI 기반 데스크 로봇이다. [기대효과] 본 프로젝트는 액체 사고를 사고 발생 이후 처리하는 방식에서 벗어나, 사용자의 행동 흐름을 예측하고 물리적으로 개입하는 사전예방형 생활 로봇을 제안한다는 점에서 의미가 있다. 스마트 컵받침 로봇은 컵이 놓이기 전에는 안전한 착지 위치를 선점하고, 컵이 놓인 후에는 컵을 안정화하며, 사용자의 정상 사용 의도와 실수 충돌 위험을 구분하여 고정·해제·회피를 전환한다. 활용 가능성은 사무실, 학교, 연구실, 카페, 병원, 가정 등 액체와 전자기기가 함께 존재하는 공간 전반으로 확장된다. 특히 노트북, 태블릿, 키보드, 실험 장비, 의료 차트, 정밀 측정 장비 등 액체에 취약한 대상이 있는 환경에서 경제적·안전적 효과가 크다. 단순한 청소 비용 절감을 넘어 장비 고장, 데이터 손실, 문서 훼손, 업무 중단으로 이어지는 2차 피해를 줄일 수 있다. 또한 고령자, 어린이, 손떨림이 있는 사용자, 시각장애인 등 컵 사용 중 안정성이 필요한 사용자에게도 적용 가능하다. 향후에는 스마트 데스크, 스마트 테이블, 병원용 안전 트레이, 실험실 시약 용기 안전 시스템, 주방 보조 로봇의 컵 안정화 모듈 등으로 확장할 수 있다. 본 프로젝트는 일상 속 작지만 반복적으로 발생하는 액체 사고라는 구체적 문제를 통해, 인간의 행동을 사전에 읽고 물리적으로 반응하는 Physical AI의 작동 원리를 실증하는 데 의의가 있다.
프로젝트 컨셉
시스템은 상부 인지 및 판단계, 하부 임베디드 제어계, 코스터 물리 구동부, 소프트 그립 구조, 시연 환경으로 구성된다. 상부 인지 및 판단계는 책상 위를 촬영하는 USB 웹캠과 Raspberry Pi 또는 노트북 기반 영상처리 시스템으로 구성된다. Python 환경에서 OpenCV와 MediaPipe Hands/Pose를 활용하여 사용자의 손목, 손가락, 팔꿈치 위치를 추적하고, 컵·코스터·노트북·서류 등 주요 물체에는 ArUco 마커 또는 색상 마커를 적용하여 카메라 좌표계에서 상대 위치를 계산한다. 판단 알고리즘은 사용자의 손과 컵의 이동 궤적, 손의 접근 속도, 컵이 책상 평면으로 내려오는 패턴, 손가락이 컵을 감싸는 형태, 컵과 보호 대상 사이의 거리, 팔꿈치의 접근 방향을 분석한다. 손과 컵이 함께 책상 방향으로 낮아지고 속도가 줄어들면 컵 내려놓기 의도로 판단하고, 예상 착지 위치가 노트북·키보드·서류 등 보호 대상과 가까울 경우 코스터가 먼저 안전한 위치로 이동한다. 코스터 상단 LED는 사용자가 컵을 내려놓을 위치를 안내한다. 컵이 코스터 위에 놓이면 압력센서 또는 로드셀을 통해 컵 착지를 감지하고, 실리콘 링 또는 TPU 기반 소프트 그립 구조가 컵 하단을 부드럽게 지지한다. 이 구조는 컵을 강하게 조이는 방식이 아니라, 옆에서 밀리는 힘과 작은 충격에 대해 컵의 이탈과 전도 위험을 줄이는 역할을 한다. 사용자가 컵을 마시기 위해 손으로 컵을 감싸면 시스템은 손가락의 형태, 손의 접근 속도, 컵 무게 변화 또는 들어올림 신호를 함께 분석하여 정상 사용 의도로 판단하고 그립을 해제한다. 반대로 팔꿈치나 손목이 컵 옆을 빠르게 지나가는 경우에는 실수 충돌 가능성으로 판단하여 그립을 유지한다. 충돌 위험이 높고 이동 가능한 공간이 확보된 경우, 코스터는 위험 접근 방향의 반대쪽으로 2~5cm 수준의 짧은 회피 이동을 수행한다. 이때 컵 내부 액체의 출렁임을 줄이기 위해 급가속을 피하고, 부드러운 가속·감속 프로파일을 적용한다. 책상 끝이나 장애물이 감지될 경우 ToF 센서 기반 안전 감지를 통해 회피 이동을 즉시 중단한다. 하부 임베디드 제어계는 ESP32를 중심으로 구성한다. ESP32는 상부 판단계로부터 이동 명령, 그립 제어 명령, LED·부저 명령을 수신하고, IMU, 압력센서, ToF 센서, 모터, 서보모터를 통합 제어한다. 통신이 끊기거나 책상 끝이 감지되거나 컵 기울기가 위험 수준을 넘을 경우 자동 정지하는 안전 워치독을 적용한다. 시연은 4m × 3m 공간에 책상, 의자, 노트북 모형, 키보드, 서류, 컵, 컵자리 로봇, 상부 카메라를 배치하여 진행한다. 주요 시연은 1. 컵을 내려놓기 전 코스터가 안전 위치로 이동하는 장면, 2. 컵을 놓으면 소프트 그립이 작동하는 장면, 3. 사용자가 컵을 잡으면 그립이 해제되는 장면, 4. 팔꿈치 접근 시 코스터가 짧게 회피하는 장면으로 구성한다. [개발 역량] 본 팀은 Python 기반 영상처리, 임베디드 제어, 센서 데이터 처리, 로봇 구동 제어를 중심으로 본 프로젝트를 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있다. 상부 인지계에서는 OpenCV와 MediaPipe를 활용해 사용자의 손·팔 움직임을 추적하고, 컵과 보호 대상의 상대 위치를 분석하는 기능을 구현한다. 하부 제어계에서는 ESP32를 활용해 모터, 서보모터, IMU, 압력센서, ToF 센서, LED, 부저를 통합 제어한다. 또한 시스템을 상부 인지 및 판단계와 하부 임베디드 제어계로 분리하여 설계함으로써 영상 처리 지연이 실시간 모터 제어에 직접적인 영향을 주지 않도록 한다. 하부 제어계에는 통신 끊김, 책상 끝 접근, 과도한 기울기 등 위험 상황에서 자동 정지하는 안전 구조를 적용한다. 기구 설계 측면에서는 3D 프린트 기반 외장 제작과 실리콘·TPU 소재를 활용한 소프트 그립 구조를 적용하여 실제 작동 가능한 프로토타입 완성도를 높이고자 한다. 본 팀은 최종적으로 컵 착지 위치 예측, 안전 위치 선점, 컵 하단 소프트 그립, 정상 사용 시 그립 해제, 충돌 위험 시 짧은 회피 기동을 통합한 프로토타입을 제작하고, 실제 책상 환경에서 반복 시연 가능한 수준의 시스템 완성도를 확보하는 것을 목표로 한다. [지원 동기] 일상 속 사고는 대부분 거대한 위험에서 시작되지 않는다. 무심코 컵을 내려놓는 위치, 작업 중 팔꿈치가 스치는 순간, 잠깐의 부주의처럼 아주 작은 행동에서 시작된다. 그러나 이러한 작은 사고가 노트북 고장, 데이터 손실, 문서 훼손, 실험 장비 손상, 업무 중단으로 이어질 수 있다는 점에서, 일상 공간 속 위험은 결코 가볍지 않다. 본 팀은 이러한 문제를 단순히 사고 이후에 처리하는 것이 아니라, 사고가 발생하기 직전의 순간을 인식하고 물리적으로 개입하는 방식으로 해결하고자 한다. 팀명 DIG는 배구에서 공이 바닥에 닿기 직전 몸을 던져 받아내는 수비 동작에서 착안하였다. 우리는 이 의미를 기술적으로 확장하여, 일상 속 사고가 발생하기 직전의 짧은 순간을 감지하고, 사용자의 행동 흐름을 이해하며, 로봇이 먼저 개입해 위험을 막아내는 팀이 되고자 한다. 컵자리는 이러한 철학을 가장 직관적으로 보여주는 프로젝트이다. 사용자가 컵을 놓기 전에는 안전한 위치를 먼저 만들고, 컵이 놓인 후에는 안정적으로 잡아주며, 사용자가 잡으려는 의도는 존중하고, 실수로 칠 위험이 있을 때는 스스로 회피한다. 본 프로젝트를 통해 우리는 로봇이 단순히 명령을 수행하는 기계를 넘어, 인간의 무의식적인 행동을 이해하고 생활 공간의 위험을 줄이는 Physical AI로 발전할 수 있음을 증명하고자 한다. 제한된 4m × 3m 공간 안에서 컵 하나와 책상 하나라는 작은 문제를 다루지만, 그 안에는 인간 행동 인식, 상황 판단, 물리적 개입, 안전 제어라는 미래 로봇 기술의 핵심 요소가 모두 담겨 있다. 우리의 목표는 단순히 작동하는 컵받침을 만드는 것이 아니다. 일상 속 작은 위험을 발견하고, 그 위험이 현실의 피해로 이어지기 전에 먼저 움직이는 로봇의 가능성을 보여주는 것이다. DIG는 이번 도전을 통해 “사고가 난 뒤 수습하는 기술”이 아니라 “사고가 나기 전 받아내는 기술”을 구현하고, 사람과 생활 공간이 더 안전하고 자연스럽게 상호작용하는 새로운 모빌리티의 가능성을 제시하고자 한다.
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