로봇청소기는 세 가지 일을 서로 다른 센서로 나눠 합니다. 위에 달린 라이다나 카메라로 집 지도를 그리면서 그 안에서 자기 위치를 찾고(SLAM), 앞쪽 거리 센서·카메라와 범퍼로 눈앞의 장애물을 피하며, 바닥을 향한 센서로 계단 같은 낭떠러지를 감지합니다. 요즘 제품은 대부분 지도를 라이다로 만들고, 카메라는 양말·전선·액체 같은 물건을 알아보는 데 씁니다.
지도와 위치: SLAM
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 ‘지도를 만들면서 동시에 그 지도 위의 내 위치를 찾는’ 방법입니다. 로봇청소기는 처음 집을 돌 때 벽과 가구까지의 거리를 계속 재고, 바퀴 회전수와 자세 센서로 자기가 얼마나 움직였는지도 계산합니다. 바퀴만 믿으면 미끄러질 때마다 오차가 쌓이므로, 이미 본 벽의 모양과 지금 보이는 모양을 맞춰 위치를 바로잡습니다. 이렇게 만든 지도가 앱에 방 구분과 금지 구역으로 나타납니다.
지도가 있으면 청소기는 무작위로 부딪히며 다니지 않고 줄을 맞춰 지그재그로 청소하고, 배터리가 떨어지면 충전 후 멈춘 자리로 돌아갑니다. 지도 없이 범퍼에 부딪힐 때마다 방향을 바꾸는 방식은 주로 저가형에 남아 있습니다.
라이다 방식과 카메라 방식
라이다는 레이저를 쏘고 반사돼 돌아오는 빛으로 거리를 잽니다. 본체 위에 튀어나온 원통이 돌면서 주변 360도를 훑는 방식이 가장 흔하고, 회전부 없이 빛의 왕복 시간을 재는 dToF 센서를 쓰기도 합니다. 예를 들어 삼성 VR70F00SGG 지원 페이지는 위치 인식에 dToF 라이다를 쓴다고 적고 있습니다. 라이다는 조명과 상관없이 거리를 재므로 불을 끈 방에서도 지도를 그립니다. 라이다가 거리를 재는 원리 자체는 라이다 센서 원리와 종류에서 따로 설명했습니다.
카메라 방식(vSLAM)은 천장이나 앞쪽을 찍어 모서리·무늬 같은 특징점을 기억하고, 그 위치 변화로 자기 위치를 계산합니다. 부품이 싸고 본체를 낮게 만들 수 있지만, 특징점을 봐야 하므로 어두운 방이나 무늬 없는 흰 천장에서 약합니다. 카메라 위주였던 아이로봇도 2025년 새 룸바 라인업부터 ‘ClearView’ 라이다로 바꿨습니다(TechRadar 보도).
라이다가 헷갈리는 곳
빛으로 거리를 재는 이상 반사가 이상한 표면에서는 지도가 틀어집니다. 아이로봇의 ClearView 라이다 지도 안내는 거울, 창문, 광택 있는 가구가 레이저를 엉뚱하게 반사하거나 흩어 버려 빠진 구역, 없는 벽, 엉킨 배치가 생길 수 있다고 설명합니다. 같은 안내는 라이다가 ‘보이지만 갈 수 없는 곳’, 예를 들어 계단 아래나 유리문 너머 방도 지도에 넣는다고 밝힙니다.
그래서 지도에 이상한 방이나 벽이 생기면 대개 거울·통유리 근처입니다. 앱에서 그 구역을 금지 구역으로 지정하거나 지도를 지우고 다시 만들면 됩니다. 매트나 어두운 바닥 위 검은 가구처럼 빛을 잘 흡수하는 물체도 거리 측정이 불안정해질 수 있습니다.
장애물은 다른 센서가 맡는다
위쪽 라이다는 대체로 높이가 일정한 수평면만 훑기 때문에 바닥에 떨어진 양말이나 충전 케이블은 놓치기 쉽습니다. 그래서 앞쪽에 별도 센서를 둡니다.
- 전면 거리 센서: 적외선을 쏘아 앞쪽 물체까지 거리를 재는 3D 센서(구조광, dToF 등)로, 낮은 물체의 높이와 모양을 봅니다. 삼성 VR70F00SGG는 장애물 감지에 dToF 센서를 씁니다.
- AI 카메라: 찍은 영상을 학습된 모델로 분류해 ‘전선’, ‘양말’, ‘반려동물 배설물’처럼 이름을 붙이고 피해 가는 거리를 다르게 정합니다. 삼성 2026년형은 RGB 카메라와 적외선 LED로 투명한 액체까지 알아본다고 밝혔는데, 그 방식과 한계는 삼성 로봇청소기 투명 액체 인식에서 따로 다뤘습니다.
- 범퍼: 앞서 센서들이 놓친 물체에 실제로 닿았을 때 멈추고 방향을 바꾸는 마지막 장치입니다.
카메라가 달린 모델은 집 안 영상을 찍습니다. 영상이 기기 안에서만 처리되는지, 서버로 올라가는지, 원격 보기 기능을 끌 수 있는지는 제품 설명서와 앱 설정에서 확인하세요.
계단과 문턱은 바닥 센서로 본다
본체 바닥 가장자리에는 아래를 향한 적외선 센서(추락 방지 센서)가 여러 개 있습니다. 바닥까지 거리가 갑자기 멀어지면 계단 끝으로 보고 뒤로 물러납니다. 같은 원리 때문에 아주 짙은 검정 카펫이나 매트는 빛을 거의 반사하지 않아 낭떠러지로 착각하고 피해 가는 일이 생깁니다.
문턱을 넘는 일은 센서보다 바퀴 구조와 동작 제어가 맡습니다. 제품마다 ‘최대 문턱 높이’의 측정 조건이 다르기 때문에 숫자 하나만 비교하면 틀리기 쉽습니다. 자세한 내용은 로봇청소기는 45mm 문턱을 어떻게 넘나에 정리했습니다.
사양표에서 이 단어를 확인한다
- LDS, 라이다, dToF 라이다: 지도를 레이저로 만드는 방식입니다. 어두운 집이나 밤 청소가 잦다면 이쪽이 맞습니다.
- vSLAM, 카메라 내비게이션: 지도를 카메라로 만듭니다. 조명이 약하면 위치를 잃을 수 있습니다.
- 구조광, 3D 센서, 전면 dToF: 바닥 장애물 회피용입니다. 지도 방식과는 별개입니다.
- AI 카메라, 사물 인식: 물체 종류를 알아봐 피하는 기능입니다. 인식 가능한 물체 목록과 크기 조건이 설명서에 따로 적혀 있는지 보세요.
- 다층 지도: 2층 이상 집에서 층마다 지도를 따로 저장하는 기능입니다. 청소기를 들고 층을 옮기면 저장된 지도 중 어디인지 스스로 알아봐야 합니다.
같은 ‘라이다 탑재’라도 앞쪽 장애물 센서가 없는 모델은 바닥 케이블에 자주 걸립니다. 지도 센서와 장애물 센서를 따로 확인하는 것이 고를 때 가장 효과가 큽니다.