default_top_notch
default_setNet1_2
ad34

[창간 5주년 기획]글로벌 로봇산업 신트렌드(3)

기사승인 2018.06.07  15:22:23

공유
default_news_ad1

- ③로봇 그리퍼 및 핸들링 기술

③로봇 그리퍼 및 핸들링 기술

일본 히타치제작소는 얼마전 이동 중인 자율주행 무인반송차(AGV)가 멈추지 않은 상태에서 로봇 팔을 이용해 적재함에 있는 특정 물체를 피킹할 수 있는 로봇 그리퍼 기술을 개발했다고 발표했다. AGV가 정지한 상태에서 특정 물체를 집는 것도 쉽지 않은데, 이동 중에 이 같은 작업을 수행한다는 것은 간단치 않은 일이다. AGV가 카메라 위치를 통과할 때 적재함에 놓여 있는 물체의 상태를 촬영하고, 피킹 방법을 학습한 인공지능이 피킹할 물체와 최적의 피킹 방법을 결정해 로봇과 AGV에 전달해야만 한다.

   
▲ 히타치의 이송로봇과 그리퍼 기술
미국 샌프란시스코에 위치한 로봇 스타트업 ‘킨드레드(Kindred)’는 진, 청바지 등으로 유명한 세계적 의류업체 갭(Gap)의 물류센터에 지능형 로봇 팔을 공급, 물류센터 자동화 프로젝트를 추진하고 있다. 갭 물류센서는 진, 청바지, 선글래스, T-셔츠 등 다양한 물건들이 컨베이어 벨트를 통해 쏟아져 들어오는데, 물류센터 직원들은 고객들의 주문에 맞춰 제품을 분류하는 작업을 수행하고 있다.

   
▲ 킨드레드의 로봇팔
킨드레드의 로봇 팔은 물류센터 직원들과 협력해 제품 분류 작업에 투입되고 있다. 이 로봇 팔은 인공지능을 탑재하고 있기 때문에 여러 작업을 수행하면서 점점 제품 분류 작업을 똑똑하게 처리할 수 있다. 로봇은 선글라스와 T-셔츠를 집을 때 잡는 강도를 달리해야 한다는 것을 학습해 간다.

스탠포드대학 로봇 과학자들은 UC샌디에이고(the University of California San Diego)와 공동으로 다양한 형태의 비정형 물체를 잡을 수 있는 로봇 그리퍼 기술을 개발했다. 이 그리퍼는 도마뱀(Gecko) 발바닥처럼 강력한 접착력을 갖고 있으면서 동시에 소프트 그리퍼처럼 공기 흡착 능력을 갖추고 있다. 기존의 소프트 그리퍼는 물체를 장시간 잡고 있는 것이 힘든데 새로 개발한 그리퍼 기술은 도마뱀의 발바닥처럼 강력한 접착력을 갖추고 있어 오랫동안 잡고 있을 수 있다.

   
▲ 스탠포드는 도마뱀의 접착력과 소프트 로보틱스의 장점을 취한 그리퍼 기술을 연구하고 있다
위의 사례에서 볼 수 있듯이 요즘 로봇산업계는 비정형의 물체를 잡아 다른 곳으로 이동시키는 로봇 그리퍼 및 핸들링 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 기존의 로봇팔이나 그리퍼는 동일한 형태의 물체를 잡는데만 탁월한 능력을 갖추고 있다. 동일한 형태의 물체를 똑같은 힘과 압력으로 집어올린다. 하지만 물체의 형태나 위치가 조금이라도 바뀌면 로봇은 물체를 잡지 못하고 멍텅구리가 되어버린다.

하지만 인간은 다르다. 박스 안에 온갖 물건들이 혼재되어 있더라도 필요한 물건을 무리없이 집는다. 물체의 형태와 무게에 따라 어떤 곳을 집어야 놓치지 않고 물체를 들어올릴 수 있는지 본능적으로 알아낸다. 생산 현장이나 물류센터에서 로봇이 사람들을 대체하지 못하는 이유가 여기에 있다. 사람들은 제품 조립에 필요한 부품이나 고객들이 주문한 상품을 한치의 망설임도 없이 콕콕 집어낸다.

로봇산업계가 최근 심혈을 기울여 연구하고 있는 분야가 바로 사람처럼 물건을 능숙하게 다루는 기술이다. 비정형의 물체를 파지(grasping)하는 기술만 확보되면 그동안 로봇이 하지 못했던 분야에 로봇의 투입이 가능해진다. 이 같은 기술이 확보되면 많은 일자리들이 로봇으로 대체될 수 있다. 인간 작업자가 로봇으로 대체되면서 실업의 공포가 커지는 기술이기도 하다.

   
▲ 소프트 로보틱스의 수퍼픽
비정형의 물체를 파지하는 기술로 요즘 각광받고 있는 기술이 바로 소프트 로봇이나 흡착 기술이다.

미국 메사추세츠주에 위치한 로봇업체인 ‘소프트 로보틱스(Soft Robotics)’가 다양한 형태의 물체를 집을 수 있는 ‘수퍼픽(SuperPick)’을 공개했다. 이 소프트 로봇은 인간의 개입없이 자율적으로 물건을 추적 및 분류하고 주문을 처리할 수 있다. 이 시스템은 진공 흡착 방식으로 작동하며 시간당 600건의 피킹 작업을 할 수 있다. 다른 로봇과 마찬가지로 물류 창고에서 발생하는 반복적이고 지루한 작업을 대신하는 용도로 활용될 수 있다.

소프트 로보틱스는 미국 캔디 제조업체인 ‘저스트 본(Just Born)’에 올해 8월 소프트 로봇을 공급하기로 했다. 저스트 본은 매년 20억개에 달하는 메시멜로우로 만들어진 과자를 만들어 판매하고 있다. 소프트 로보틱스의 소프트 그리퍼는 과일과 채소 등 부드럽고 크기도 다양한 물건을 피킹하는 데 적합한 제품이다. 저스트 본의 메시멜로우 과자 핍스는 병아리, 토끼, 크리스마스 트리 등 다양한 모양으로 만들어지는데 소프트 그리퍼는 말랑말랑한 과자를 망가뜨리지 않고 제조 과정에서 능숙하게 다룰 수 있다.

   
▲ 물체의 성격에 따라 4가지의 모드를 선택할수 있는 그리퍼 기술
최근에는 물체의 특징이나 형태에 따라 여러 그리퍼 기술 가운데 하나를 선택해 물체를 파지하는 기술도 개발됐다. MIT와 프린스턴대 과학자들은 여러 다양한 형태의 물건들이 쌓여 있는 박스에서 물건의 종류에 구애받지 않고 집을 수 있는 새로운 파지 알고리즘(object-agnostic grasping algorithm)을 개발했다.

연구팀은 로봇을 대상으로 4개의 파지 동작을 훈련시켰다. 진공 흡착컵으로 수직 방향에서 들어올리는 방법, 진공흡착컵으로 측면에서 흡착하는 방법, 기존의 그리퍼로 인형 뽑기처럼 수직 방향으로 집는 법, 유연한 도구를 활용해 벽으로부터 물건을 떼어내면서 그리퍼로 수직의 방향으로 집어 올리는 법 등 4가지다. 심층신경망(deep neural network) 기술을 활용해 로봇은 어떤 방식으로 물건을 잡는게 효율적인지 훈련을 받는다.

   
▲ UC버클리는 한번도 접한적이 없는 물체를 집는 로봇 그리퍼 기술을 연구하고 있다.
인공지능을 활용해 로봇이 처음으로 접한 물건을 파지하는 기술도 개발되고 있다. '제프 말러(Jeff Mahler)‘ 등 UC버클리 연구진이 개발하고 있는 로봇 기술은 이전에 한번도 보지 못했던 제품을 파지할 수 있다. 연구팀은 로봇에게 실제 제품이 아니라 순수한 디지털 객체를 보여준다. 가상의 공간에서 방대한 디지털 데이터를 보여준 후 데이터베이스에 존재하지 않던 물건을 잡을 수 있도록 하는 것이다. UC 버클리 연구팀이 신경망 기술을 이용해 로봇을 훈련시킨 결과 주걱, 스태플러, 과자를 담은 통, 치약 등을 90%의 정확도로 파지할 수 있었다.

   
▲ 훼스토의 옥터퍼스 그리퍼
생체 모방 로봇 기술을 활용해 고난도의 로봇 기술을 선보이고 있는 독일의 훼스토(Festo)는 ’옥토퍼스 그리퍼(OctopusGripper)‘를 발표했다. 아주 민감하고 유연하게 움직이는 문어의 촉수와 흡착기를 모방해 기술을 구현했다. 페트병, 금속 원통, 잡지, 고무공 등 물체의 속성에 상관없이 유연하게 집을 수 있다.

아마존은 몇 년 전부터 매년 '아마존 피킹 챌린지(APC)'를 열고 있다. 선반에 놓여 있는 다양한 형태의 비정형 물체를 집어 다른 곳으로 이동시키는 기술을 놓고 매년 수많은 로봇 과학자들이 경합하고 있다. 아마존이 이 대회를 열고 있는 것은 물류창고나 고객배송센터 등 물류 현장에서 활용할수 있는 로봇 피킹 기술 또는 그리퍼 기술을 확보하는 게 미래 전자상거래 시장에서 최종 승리하는 핵심적인 요소 기술이라고 판단했기 때문이다.

최근 호주 브리스번에서 열린 국제 로봇학술대회인 'ICRA 2018'에선 로봇이 방을 정리하는데 필요한 물체 인식 및 조작 관련 논문이 100여편 정도 제출되었다고 한다. 여러가지 물건으로 어지럽혀진 방을 치우려면 비정형의 물체나 쓰레기를 인지해 옮기는 로봇 기술 확보가 필수적이다. 이번 학술대회는 전세계적으로 로봇 그리퍼와 핸들링 기술 관련 연구가 매우 활발하게 이뤄지고 있음을 알려주고 있다.

로봇산업계 전문가들은 앞으로 비정형 물체를 파지할수 있는 그리퍼 및 핸들링 기술이 속속 개발 및 상용화될 것으로 보고 있다. 이들 기술은 물류 창고, 고객배송센터, 신선식품 제조 공장 또는 식품 매장, 서비스 매장 등 여러 곳에 도입돼 로봇의 외연을 확장하는데 기여할 전망이다.

장길수 ksjang@irobotnews.com

<저작권자 © 로봇신문사 모바일 무단전재 및 재배포금지>
default_news_ad4
ad49
default_side_ad1
ad42
ad44

인기기사

ad47

포토

1 2 3
set_P1
default_side_ad3
default_setNet1_1

섹션별 인기기사 및 최근기사

default_setNet2
ad36
default_bottom
#top
default_bottom_notch