협동로봇, 로봇 손으로 무엇이든 옮겨드립니다.
공간에서 로봇이 어떻게 행동해야하는 지 공간의 위치를 추정하는 AI
지난 3월 에버랜드에서 커피, 아이스크림 만들어주는 협동로봇을 있는 카페에 들렸습니다. 정확하게는 제가 본 협동 로봇은 커피, 아이스크림을 만드는 건 아니고, 컵에 담긴 커피와 아이스크림을 옮겨주는 역할이었어요! 이렇게 협동 로봇은 물건을 집고 정해진 위치에 물건을 전달해주는 로봇입니다.
협동로봇의 물건을 집고 전달하기 위해서 인공지능 기술이 적용되었습니다. 특히 제가 생각하기에 커피나 아이스크림 같은 음료나 디저트를 다룰 때는 잡고 있는 물건에 대한 로봇의 이해와 담긴 컵에서 아이스크림을 흘리지 않는 섬세한 움직임이 필요한데, 사람의 개입 없이도 흘리지 않고 아이스크림을 잘 받았습니다.
안전펜스 없이도 사람과 함께하는 협동로봇
협동로봇은 전통적으로 사용되던 산업용 로봇에 비교해서 단순한 반복 작업을 넘어서 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘이 적용되어 고도화된 작업을 진행할 수 있게 되었습니다. 로봇이 환경을 인식하고 최적의 경로를 찾아 움직이게 됩니다. 사람과 한께 작업공간을 공유하고 같이 작업할 수 있는 점이 큰 특징입니다.
기존의 산업용 로봇과 협동 로봇의 비교
산업에서의 협동로봇의 쓰임과 주요 기능
협동로봇은 제조업, 식음료, 의료 산업에서 사용되고 있다. 협동로봇이 인공지능이 적용되면서 비고정 환경에서 자율적인 응용 작업이 가능하다. 주로 물건의 이동, 적재, 조립, 포장, 연마, 머신 텐딩* 등 기능을 작업할 수 있다.
용어 정리
*머신텐딩(Machine Tending) :로봇을 활용해 소재를 가공 기계에 투입하고, 다음 과정으로 이동하는 자동화 공정
기능을 수행하는 협동로봇 손(End Effector)
협동로봇의 3차원 공간에서 로봇팔의 위치 추정 연구
(Pose Estimation of Robot End-Effector using a CNN-Based Cascade Estimator)
협동로봇 손의 CNN 3차원에서 좌표 예측연구 배경
사람과 함께 작업하는 협동 로봇의 안정성과 정확성의 고도화 요구
연구의 필요성
어떤 물체를 어디로 옮겨야 하는지를 파악하기위해 물체의 위치와 종류 인식
로봇의 위치 추정의 이해를 돕기위한 이미지, 출처 : 플라잎 PLAIF 홈페이지연구 방법
① 여러 카메라에서 얻은 이미지를 하나로 결합한 후, 이를 ResNet50 아키텍처에 적용해 이미지의 특징을 추출
② ResNet50은 이미지 인식에 자주 사용되는 깊은 합성곱 신경망(CNN) 모델로, 1000개의 요소로 이루어진 특징 벡터를 생성
③ 이 특징 벡터는 이미지 분류 또는 더 복잡한 AI 작업에서 사용되며, 입력 이미지의 중요한 정보를 요약한 값들로 구성
연구결과
위치 추정은 협동 로봇의 능력을 향상시키는 데 중요한 역할인 물체와의 근접성 탐지, 충돌 회피를 가능
