[AW 2024 주목 솔루션] 로봇이 해결하기 어려운 현장 문제…AI 융합으로 풀다

2024.02.04 10:33:09

최재규 기자 mandt@hellot.net

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산업에서 활용되는 산업용 로봇과 협동로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다. 로봇을 현장에 도입했음에도 제대로 된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다. 로봇 AI 스타트업 플라잎이 제안하는 AI 로봇 솔루션을 소개한다.

 

 

현재 부상하는 ‘혁신기술’ 가운데 로봇은 그중에서도 핵심으로 평가받는다. 바야흐로 ‘로봇의 시대’가 개막한 것인데, 로봇은 산업 자동화 분야의 핵심 솔루션으로 자리매김하는 중이다. 최근에는 제조·물류 현장과 더불어 서비스 영역까지도 로봇의 영향력이 미치고 있다.

 

그러나 단순 조립 공정부터 물품 분류, 서비스 제공 등에서 로봇의 적용은 아직 기술적 한계가 따른다. 아울러 로봇의 원활한 동작을 위해서도 자원 및 인력이 뒤따른다. 예를 들어 환경, 생산 제품 등에 변수가 생겼을 때 앞선 요소는 더욱 요구된다. 사람을 대체하겠다는 포부로 등장한 로봇의 궁극적 목적에는 완벽히 다다르지 못한 양상이다. 여기에 산업에서 활용되는 산업용·협동 등 로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다.

 

 

로봇이 당면한 문제, AI 융합으로 풀다

 

로봇을 현장에 도입했음에도 제대로된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다.

 

로봇·AI 스타트업 플라잎은 로봇·AI를 융합한 솔루션을 산업에 제공하고 있다. 플라잎의 솔루션은 AI가 적용된 로봇이 자체 판단 하에 자신의 문제를 예측하고, 문제가 드러났을 때 효율적으로 대응하도록 돕는다. 쉽게 말해, 로봇 유지보수에 발생하는 자원의 저감이 플라잎 솔루션의 궁극적 지향점이다.

 

현재 산업에서 활동하는 로봇이 당면한 문제는 어떤 것이 있을까? 현재 대부분의 로봇은 정해진 알고리즘 및 프로그램에 의해 동작한다. 이 때문에 단순 반복 작업에 주로 투입되는데, 이마저도 로봇 엔지니어에게 의존도가 심해 도입 및 활용 효율성이 떨어지는 경우가 많다.

 

로봇이 등장한 원초적 목적인 ‘인력 대체’를 실현하기 위해서는 로봇 유연성이 필수적으로 갖춰져야 한다. 플라잎은 여기에 주목했다. 기존 현장에서 활동하는 로봇에 AI 컨트롤러를 부착하는 것만으로도 로봇과 AI의 융합이 가능하다고 강조한다. 여기에 핵심이 바로 딥러닝과 강화학습을 기반으로 한 ‘AI 소프트웨어’다.

 

 

플라잎의 AI 로봇 솔루션

 

플라잎 AI 소프트웨어는 물체인식 AI와 로봇 행동 AI로 영역을 세분화해 설계됐다. 물체인식 AI는 딥러닝 기술을 기반으로 3D를 인식하고, 주변 환경에 대한 인지 및 대응이 가능하다. 로봇 행동 AI는 로봇의 감각과 최적 경로를 생성하는 데 초점을 맞춰 강화 학습 기술을 이식했다.

 

이 AI 소프트웨어는 해당 두 가지 AI 기술을 하나로 결합한 기술이다. 결국 기존 룰 베이스 로봇이 아닌, 학습 기술을 적용한 기술이기 때문에 앞서 언급한 로봇 유연성 확보 측면에서 차별성을 드러내는 기술이다.

 

해당 AI 소프트웨어를 활용하면 경로 생성, 충돌 회피, 직접 교시, 컨베이어 트랙킹, AI 오토 튜닝, 제품 자동 분류, 가상 데이터 생성, 상태 판단 등이 로봇의 자체 판단에 따라 수행된다. 이 과정에서 AI 3D 비전, 로봇 툴, 로봇 및 작업 테이블, 그리퍼 제어 디지털 I/O 등 플라잎이 보유한 로보틱스 제품을 적용해 하나의 토털 솔루션이 탄생한다.

 

플라잎은 손쉬운 솔루션 활용을 위한 연계 소프트웨어도 보유했다. 환경 설정 및 모니터링 프로그램 ‘GUI(Graphic User Interface)’, 가상 학습 데이터 생성 프로그램 ‘Synthetic Data Generator’, 로봇 상태 모니터링 및 시뮬레이션 프로그램 ‘Simulator for learning’ 등이다.

 

앞선 플라잎 기술의 방점을 찍는 ‘AI 컨트롤러’는 일반 및 산업용 PC뿐만 아니라 AI 시스템의 주변장치를 모두 아우르는 장치다. 여기에는 앞선 AI 소프트웨어, AI 3D 비전, 로봇 툴, 로봇 및 작업 테이블, 디지털 I/O 등 플라잎 기술이 한 데 어우러져 있다. 플라잎은 해당 기술들을 각 산업에 맞게 조합해 제공하고 있다.

 

먼저 제조 분야 AI 솔루션은 빈피킹·조립·폴리싱 등 공정에서 활약한다. 이 중 빈피킹 시스템은 3D 카메라, 협동 및 산업용 로봇, AI 컨트롤러, 로봇 테이블 세트, GUI 소프트웨어, 캘리브레이션 보드 세트, 빈피킹 그리퍼 등이 기본 구성요소다. 여기에 AI 3D 비전 시스템 ‘Pic-Q’와 ‘Picus’을 함께 활용하면, 3D 카메라를 획득한 이미지를 제품 형태 및 위치를 파악한 후 AI 소프트웨어를 통해 로봇에게 정보를 전달한다. 이어 로봇은 제품을 집는 공정을 수행한다.

 

한편, 플라잎 조립 시스템은 빈피킹 시스템 구성요소 중 GUI 소프트웨어와 빈피킹 그리퍼만 차이가 있다. GUI 소프트웨어는 조립용 소프트웨어로, 빈피킹 그리퍼는 조립용 그리퍼로 교체된다. 현재 국내 완성차 업체의 조향장치 부품에 강화 학습 기반 커넥터 삽입 관련 개념증명(PoC)을 진행 중이다.

 

조립 솔루션 적용을 위해서는 여러 기술요소가 요구된다. 로봇의 위치 제어만으로는 조립 솔루션 적용이 불가능하다. 위치 제어와 더불어 힘 제어도 필요한데, 플라잎은 조립에 필요한 로봇의 위치 및 힘을 구현을 위한 소프트웨어를 지원한다.

 

이 힘 제어 기술이 폴리싱 시스템에도 적용된다. 폴리싱 시스템도 GUI 소프트웨어와 폴리싱 툴을 제외하고 앞선 시스템과 구성이 같다. 힘 제어 기술을 통해 표면이 불규칙해도 동일한 힘으로 폴리싱 작업을 수행한다.

 

이어 플라잎 솔루션은 물품을 집는 ‘피스피킹’을 비롯해 물품 상자를 파렛트 위에 놓는 ‘팔레타이징’ 등 물류 공정에서도 영향력을 발휘하고 있다. 구성요소는 역시 앞선 시스템과 GUI 소프트웨어 및 툴만 차이가 있다. 현장에 따라 3D 비전 카메라 위치 및 구성요소가 달리질 수 있다.

 

헬로티 최재규 기자 |

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