System Architecture & Data Pipeline
에이아이로솔루션의 Fleet Management System(FMS)은 엣지(Edge) 단의 로봇 노드부터 클라우드 백엔드, 그리고 프론트엔드 대시보드에 이르기까지 초저지연(Ultra-low Latency) 양방향 데이터 파이프라인을 자랑합니다.
현장의 각 자율주행 로봇은 ROS 2(Robot Operating System 2) 환경에서 구동되며, 3D LiDAR, Depth Camera, IMU 등의 원천 데이터를 융합(Sensor Fusion)합니다. 이를 통해 얻어진 로봇의 절대 좌표 및 쿼터니언 회전값(Pose: x, y, z, quaternion), 현재 수행 중인 태스크 상태(Task Status), 배터리 잔량(Battery SoC) 등의 정보는 JSON/BSON 형태로 직렬화(Serialization)됩니다. 직렬화된 페이로드(Payload)는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 또는 DDS(Data Distribution Service) 프로토콜을 통해 중앙 클라우드 서버로 끊김 없이 발행(Publish)됩니다.
서버 계층에서는 수신된 대규모 텔레메트리(Telemetry) 데이터를 인메모리 데이터베이스(In-memory DB)에 고속 캐싱(Caching)함과 동시에 시계열 데이터베이스(Time-Series DB)에 로깅(Logging)합니다. 서버 내의 비동기 라우팅 엔진은 다수 로봇의 경로 병목(Bottleneck) 및 데드락(Deadlock)을 실시간으로 감지하고, 동적 윈도우 접근법(Dynamic Window Approach, DWA) 및 A* 알고리즘을 기반으로 최적의 글로벌 경로(Global Path)를 재할당하여 로봇에게 퍼블리시(Publish)합니다. 이 과정에서 엘리베이터의 API 서버와 M2M(Machine-to-Machine) 연동을 수행하여 다층(Multi-floor) 이동을 완벽하게 오케스트레이션합니다.
이렇게 정제 및 동기화된 플릿 상태 데이터는 WebSocket 채널을 통해 관제 대시보드(Frontend)로 초당 수십 프레임(FPS)의 속도로 스트리밍됩니다. 브라우저 단에서는 Three.js (WebGL) 렌더링 엔진이 작동하며, 서버로부터 수신한 좌표 데이터를 파싱하여 미리 로드된 건물 3D 메쉬(BIM, Building Information Modeling) 상의 가상 객체(Object)에 매핑(Mapping)합니다. 통신 주기 사이의 시각적 끊김을 방지하기 위해 프론트엔드 자체적으로 선형 보간법(Linear Interpolation, LERP)을 연산하여 로봇의 움직임을 부드럽게 시각화하며, 로봇의 상태(Idle, Moving, Error 등)에 따라 머티리얼 셰이더(Material Shader) 속성을 동적으로 변경하여 관제자의 직관성을 극대화합니다.