그만큼 2026 월드로봇컨퍼런스 8월 19일 베이징에서 공식적으로 개장하여 300개 이상의 로봇 관련 기업, 2,000개 이상의 전시회, 150개 이상의 데뷔 제품이 한 자리에 모였습니다.
휴머노이드 로봇과 산업 자동화부터 자율 검사 플랫폼과 구현된 지능에 이르기까지 올해 행사는 로봇 산업의 중요한 변화를 강조합니다. 로봇은 실험실과 시연을 넘어 점점 더 복잡해지는 실제 환경으로 진입하고 있습니다.
~에 부스 B408, Winsen은 이러한 전환을 위해 점점 더 중요해지고 있는 기능을 선보이고 있습니다.
로봇의 환경 감지 및 후각 인식.
비전은 로봇이 볼 수 있게 해줍니다. AI 모델을 통해 로봇은 분석하고 의사결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 로봇이 공장, 에너지 시설, 지하 공간, 가정 또는 공공 환경에 들어갈 때 많은 중요한 위험과 환경 변화를 시각적으로 식별할 수 없습니다.
가스 농도, 냄새, 산소 수준, VOC, 공기 질, 온도, 습도, 입자 및 기타 환경 매개변수는 모두 카메라만으로는 포착할 수 없는 정보를 제공합니다.
가스 감지, 환경 모니터링 및 AI 기반 후각 감지가 구현된 지능에 새로운 차원을 추가할 수 있는 곳입니다.
비전을 넘어서: 로봇에 더 많은 환경 감지가 필요한 이유
역동적이고 예측 불가능하며 때로는 위험한 환경에 로봇이 점점 더 많이 배치되고 있습니다.
화학 공장에 진입하는 산업용 검사 로봇은 장비에 접근하기 전에 가연성 가스나 독성 가스를 감지해야 할 수도 있습니다.
지하 유틸리티 터널에서 작동하는 로봇은 산소 결핍, 비정상적인 CO2 수준 또는 유해 가스 축적을 식별해야 할 수 있습니다.
에너지 시설의 자율 플랫폼은 온도, 습도, 입자상 물질 및 가스 상태를 지속적으로 모니터링해야 할 수 있습니다.
가정, 의료 환경, 상업 공간에서 작동하는 서비스 로봇은 결국 공기 질 변화, 비정상적인 냄새 또는 특유의 냄새 패턴을 구별해야 할 수도 있습니다.
이러한 응용 분야에서는 로봇이 모양, 거리, 색상 및 소리 이상의 정보를 인식할 수 있어야 합니다.
구체화된 지능의 경우 환경 감지에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 가연성 가스 감지;
- 독성 및 유해 가스 모니터링;
- 산소 농도 모니터링;
- CO2 감지;
- VOC 및 냄새 감지;
- 온도와 습도;
- 미립자 물질 및 공기 질;
- 압력 감지;
- 화염 및 화재 관련 감지.
이러한 매개변수를 비전, 포지셔닝, AI 모델 및 모션 제어와 결합함으로써 로봇은 주변 환경을 더욱 완벽하게 이해할 수 있습니다.
단일 센서 감지에서 다차원 인식까지
기존 감지 시스템은 종종 다음과 같은 단일 질문을 중심으로 설계됩니다.
특정 가스가 존재합니까?
로봇 응용이 더욱 복잡해짐에 따라 질문도 바뀌고 있습니다.
로봇은 다음을 결정해야 할 수 있습니다.
- 주변 환경이 변하고 있나요?
- 변경 사항이 안전 위험을 의미합니까?
- 여러 환경 매개변수가 동시에 변경됩니까?
- 가스 또는 냄새 패턴이 이전에 학습된 조건과 일치합니까?
- 로봇이 계속 작동해야 합니까, 추가 조사를 해야 합니까, 아니면 경보를 울려야 합니까?
의 드라이빙 센싱 기술입니다. 다중 센서 융합을 위한 단일 매개변수 감지 및 환경 이해.
Winsen은 가연성 가스, 독성 가스, CO2, VOC, 냄새, 산소, 온도, 습도, 미립자 물질, 압력 및 불꽃 감지를 포함하여 환경 인식의 다양한 차원을 포괄하는 센서 기술을 제공합니다.
로봇의 적용 및 작동 환경에 따라 다양한 센서를 결합할 수 있습니다.
예를 들어 산업용 검사 로봇은 다음을 결합할 수 있습니다.
CH₄ + CO + H2S + O2 + 온도/습도
실내 환경 품질에 초점을 맞춘 서비스 로봇은 다음을 통합할 수 있습니다.
CO₂ + VOC + 냄새 감지 + 미세먼지 + 온도/습도
목표는 단순히 더 많은 센서를 설치하는 것이 아닙니다.
목표는 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 환경 정보를 로봇에게 제공하는 것입니다.
ZM101-A AI-NOSE: 기계에 후각 부여
Winsen 부스에서 특히 눈길을 끄는 제품 중 하나는 ZM101-A AI-코.
ZM101-A는 다중 채널 MEMS 가스 센서 어레이를 기반으로 한 지능형 전자 코 센서 플랫폼입니다.
단일 가스 농도 값에 의존하는 대신 시스템은 여러 감지 채널의 결합된 응답 특성을 분석합니다.
일반적인 AI-NOSE 작업 흐름은 다음과 같이 표현될 수 있습니다.
냄새/가스 노출 → 다채널 센서 반응 → 특징 추출 → AI 모델 분석 → 패턴 인식
이는 기존의 가스 검지에서 다음으로의 경로를 만듭니다. 복잡한 냄새 인식과 화학적 인식.
다중 채널 MEMS 센서 어레이
ZM101-A는 6개의 MEMS 감지 장치를 통합하고 대상 애플리케이션에 따라 다양한 채널 조합을 지원할 수 있습니다.
사용 가능한 감지 크기에는 다음과 같은 가스가 포함됩니다.
- NH₃;
- VOC;
- NO2;
- H2S;
- 콜로라도;
- CH₄.
다중 센서 반응은 알고리즘으로 분석할 수 있는 특징적인 패턴, 즉 "냄새 지문"을 형성합니다.
AI 기반 패턴 인식
전자 코의 진정한 가치는 단순히 6개의 개별 가스 판독값을 수집하는 것이 아닙니다.
센서 배열 신호를 특징 추출, 교육 데이터 세트 및 AI 모델과 결합하여 특징적인 가스 또는 냄새 패턴을 인식하도록 시스템을 개발할 수 있습니다.
이를 통해 애플리케이션은 다음에서 이동할 수 있습니다.
“한 가지 가스가 얼마나 들어있나요?”
을 향하여:
“어떤 종류의 냄새나 화학적 패턴이 느껴지나요?”
지능형 장치를 위한 컴팩트한 통합
ZM101-A는 지능형 단말기 및 감지 시스템에 통합되도록 설계되었습니다.
컴팩트한 아키텍처로 인해 다음과 관련된 연구 개발에 적합합니다.
- 구체화된 지능;
- 산업용 로봇;
- 스마트 가전제품;
- 환경 모니터링;
- 자동차 감지;
- 냄새 인식 시스템;
- AI 기반 가스 분석.
자세한 제품정보는 홈페이지를 방문해 주세요 ZM101-A AI-NOSE 제품 페이지.
AI-NOSE 기술은 로봇 공학에 무엇을 가능하게 합니까?
후각 감지는 로봇 공학에서 여전히 새로운 기능이지만 여러 가지 유망한 응용 분야를 열어줍니다.
산업용 검사 로봇
산업용 검사 로봇은 육안으로 식별할 수 없는 가스 누출이나 환경 이상 현상을 겪을 수 있습니다.
전자 코 또는 다중 가스 감지 시스템은 잠재적으로 다음을 지원할 수 있습니다.
- 가연성 가스 검사;
- 독성 가스 감지;
- VOC 이상 모니터링;
- 공정 가스 식별;
- 의심스러운 가스원 조사.
로봇 포지셔닝과 결합하여 감지 데이터를 특정 위치에 매핑할 수도 있습니다.
이를 통해 로봇은 비정상적인 가스 상태를 보고할 수 있을 뿐만 아니라 이를 표시할 수도 있습니다. 어디서 발견됐나.
스마트 채굴 및 지하 검사
광산, 터널 및 지하 유틸리티 공간에는 빠르게 변화하는 대기 조건이 포함될 수 있습니다.
환경 센서가 장착된 로봇은 다음과 같은 매개변수를 모니터링할 수 있습니다.
- CH₄;
- 콜로라도;
- H2S;
- O2;
- CO2;
- 온도;
- 습기.
이를 통해 자율 플랫폼은 직원이 진입하기 전에 잠재적으로 위험한 구역을 검사할 수 있습니다.
에너지 및 전력 시설
검사 로봇은 발전소, 변전소, 에너지 저장 시설 및 산업 인프라에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
환경 감지는 다음과 관련된 정보로 시각 및 열화상을 보완할 수 있습니다.
- 비정상적인 가스 방출;
- 대기질 변화;
- 분해 가스;
- 연기 또는 초기 화재 신호;
- 온도와 습도.
비상 및 화재 대응
화재 및 비상 환경에는 눈에 보이지 않는 위험이 포함되는 경우가 많습니다.
가스, 연기, 화염 및 환경 센서를 통합한 로봇은 응급 구조원이 위험한 지역에 진입하기 전에 원격으로 정보를 수집하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 가연성 가스 농도;
- 독성 연소 생성물;
- 산소 결핍;
- 온도;
- 연기;
- 불꽃정보.
서비스 로봇과 스마트 공간
후각 감지는 산업 안전 외부에서도 잠재력을 갖고 있습니다.
가능한 향후 응용 분야는 다음과 같습니다.
- 실내 공기질 평가;
- 비정상적인 냄새 감지;
- 식품 신선도 인식;
- 가정용 냄새 식별;
- 스마트 기기 제어;
- 헬스케어 관련 센싱 연구.
각 애플리케이션에는 자체 센서 구성, 데이터 세트 및 알고리즘 검증이 필요하지만 기본 개념은 동일합니다.
시각만으로는 얻을 수 없는 화학 정보에 기계가 접근할 수 있게 해줍니다.
인식-결정-행동 루프 구축
센싱의 궁극적인 가치는 단순히 더 많은 데이터를 생성하는 것이 아닙니다.
데이터는 로봇의 의사결정 과정의 일부가 되어야 합니다.
미래의 로봇 감지 작업 흐름은 다음과 같습니다.
- 환경 센서는 지속적으로 가스 및 물리적 매개변수를 수집합니다.
- 여러 신호가 함께 분석됩니다.
- AI 알고리즘은 비정상적인 환경 패턴을 식별합니다.
- 로봇은 이벤트를 현재 위치와 연결합니다.
- 제어 시스템은 위험 수준을 평가합니다.
- 로봇은 경로를 변경하고 추가 검사를 수행하거나 알람을 보냅니다.
- 데이터는 원격 관리 플랫폼으로 전송됩니다.
그러면 완전한 루프가 생성됩니다.
인식 → 분석 → 결정 → 행동
구체화된 지능의 경우 이는 특히 중요합니다.
장애물을 볼 수 있는 로봇은 장애물을 피할 수도 있습니다.
눈에 보이지 않는 가스 누출을 감지할 수 있는 로봇은 겉보기에 정상적인 환경이 실제로는 안전하지 않다는 것을 이해할 수도 있습니다.
이러한 차이는 로봇 자동화에서 진정한 환경 인식을 향한 중요한 단계를 나타냅니다.
다양한 로봇 플랫폼을 위한 환경 감지 솔루션
모든 로봇에 적합한 단일 감지 구성은 없습니다.
휴머노이드 로봇, 4족 로봇, UAV, 추적 검사 플랫폼 및 자율 이동 로봇에는 완전히 다른 센서 조합이 필요할 수 있습니다.
따라서 Winsen은 다음에 중점을 둡니다. 애플리케이션 지향 감지 솔루션.
가스 감지 솔루션
센서 기술은 다음 감지를 지원할 수 있습니다.
- 가연성 가스;
- 유독가스;
- 산소;
- CO2;
- VOC;
- 산업 공정 가스.
이러한 솔루션은 산업 검사, 비상 대응 및 안전 모니터링 로봇에 적용될 수 있습니다.
화염 감지 솔루션
화염 감지 기술 및 모듈은 다음을 지원할 수 있습니다.
- 화재검사;
- 산업 화재 예방;
- 자율적 비상 대응;
- 고위험 장비 모니터링.
환경 모니터링 솔루션
로봇 플랫폼은 다음을 통합할 수도 있습니다.
- 온도 및 습도 센서;
- 입자상 물질 센서;
- 공기질 센서;
- 압력 센서.
이러한 매개변수는 자율 작동을 위한 추가 환경 컨텍스트를 제공합니다.
다중 센서 융합
여러 감지 차원을 결합하면 로봇이 보다 완전한 환경 그림을 얻을 수 있습니다.
가스 감지는 다음과 결합될 수 있습니다.
- 카메라;
- LiDAR;
- 열화상;
- 포지셔닝;
- 음향 감지;
- AI 모델.
이러한 유형의 다중 모드 아키텍처는 복잡한 환경에서 자율적으로 작동하는 로봇의 중요한 기반이 될 수 있습니다.
2026년 세계로봇컨퍼런스에서 AI-NOSE에 대한 높은 관심
2026년 세계로봇컨퍼런스에서 AI-NOSE와 환경 센싱 솔루션이 전시됐다. 윈센 부스 B408 로봇 회사, 엔지니어, 연구원 및 업계 방문객으로부터 큰 관심을 끌었습니다.
반복되는 논의 중 하나는 가스 및 냄새 감지가 기존 로봇 인식 시스템을 어떻게 보완할 수 있는지에 대한 것입니다.
오늘날 많은 고급 로봇이 이미 다음을 통합하고 있습니다.
- 카메라;
- LiDAR;
- 힘 센서;
- 관성 센서;
- 마이크;
- 위치 센서.
화학적, 환경적 인식은 또 다른 차원을 추가합니다.
산업 검사, 안전 모니터링 및 서비스 로봇 공학의 경우 이 추가 정보는 기계가 눈에 보이지 않는 상태를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI-NOSE 기술에 대한 관심이 높아지는 것은 로봇 산업이 직면한 더 광범위한 질문을 반영합니다.
로봇이 인간과 동일한 물리적 세계에서 작동할 것으로 예상된다면 로봇은 그 세계에서 얼마나 많은 것을 감지할 수 있어야 합니까?
Winsen의 가스 감지 경험은 차세대 로봇 인식을 탐구하기 위한 기술적 기반을 제공합니다.
시연부터 실제 배포까지
World Robot Conference 2026에서 가장 분명한 추세 중 하나는 업계가 실용적인 응용 분야로 전환하고 있다는 것입니다.
실험실에서 작동하는 로봇은 예측 가능한 조건에 직면합니다.
현실 세계에서 일하는 로봇은 그렇지 않습니다.
공장에는 먼지, VOC 및 산업용 가스가 포함되어 있습니다.
에너지 시설에는 가연성 또는 독성 가스가 포함될 수 있습니다.
지하 환경은 산소 결핍 상태가 될 수 있습니다.
실외 로봇은 변화하는 온도, 습도 및 기상 조건에 직면합니다.
비상 현장에는 연기, 열 및 위험한 연소 생성물이 포함되어 있습니다.
로봇이 이러한 환경에서 안정적으로 작동하려면 감지 시스템도 실제 작동 조건에 맞게 설계되어야 합니다.
이것이 바로 구현된 지능이 기술 시연에서 대규모 산업 배치로 이동함에 따라 환경 감지가 점점 더 중요해지는 이유입니다.
로봇이 세상을 볼 뿐만 아니라 감지할 수 있도록 지원
차세대 지능형 로봇에는 점점 더 풍부한 환경 인식이 필요할 것입니다.
비전은 여전히 필수적입니다.
그러나 시각만으로는 주변 공기에 메탄, 황화수소, VOC 또는 비정상적인 냄새가 포함되어 있는지 여부를 로봇에게 알릴 수 없습니다.
가스 센서, 환경 센서 및 AI 기반 전자 코는 물리적 세계의 또 다른 계층에 대한 액세스를 제공합니다.
단일 가스 감지부터 다중 센서 융합, 농도 측정부터 냄새 패턴 인식까지 Winsen은 감지 기술이 구현된 지능의 개발을 지원할 수 있는 방법을 계속해서 탐구하고 있습니다.
우리의 목표는 간단합니다:
로봇이 세상을 볼 뿐만 아니라 더 완벽하게 감지할 수 있도록 도와주세요.
World Robot Conference 2026에서 Winsen을 만나보세요
2026년 세계로봇컨퍼런스가 베이징에서 개최됩니다. 2026년 8월 19~23일.
Winsen 팀을 방문하세요:
부스 B408
주요 기술은 다음과 같습니다.
- ZM101-A AI-코;
- 가연성 가스 감지;
- 유독가스 감지;
- 환경 모니터링;
- 화염 감지;
- 다중 센서 융합;
- 로봇 환경 감지 솔루션.
산업용 검사 로봇, 휴머노이드 로봇, 4족 로봇, 자율 플랫폼 또는 기타 내장 지능 시스템을 개발하는 경우 당사 엔지니어링 팀은 환경 감지 요구 사항에 대해 논의할 수 있는 기회를 환영합니다.
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