[첨단 헬로티]
NT로봇은 자체적으로 로봇을 만들기도 하고 수입도 하고 있다. 그중에 NT로봇에서 공급하고 있는 덴소와 야스카와 로봇을 비롯한 세계 유수의 로봇들이 발휘하는 기능과 성능을 소개함으로써 로봇 사용자들이 로봇의 가능성에 대한 이해를 돕고자 한다. 지난 3월 27일 열린 ‘제4차 산업혁명과 로보틱스 컨퍼런스 2019’에서 NT로봇 김경환 박사가 강연한 내용을 정리했다.
▲ NT로봇 김경환 박사는 “로봇의 기술 내재화와 빠른 사업화를 위해서는 복잡도를 줄이고 기본에 집중해서
제품을 만들고 활용하는 것이 중요하다”고 말했다.
덴소는 소형로봇을 만드는 회사로, 단일 공장에서 15,000대 로봇이 연동되어서 돌아가는 세계 최고 기록을 가지고 있다. 도요타의 자회사이기 때문에 도요타의 전장 부품을 오랫동안 생산하는 과정에서 로봇 기술을 취득했다. 덴소는 또 PC 기반 제어를 일찍 시작했다. 로봇은 기본적으로 CPU 메모리 IO가 들어가는 펌웨어 방식의 프로세서를 쓰기도 하는데, 덴소는 윈도 제어가 구동하는 PC 기반 제어를 10여 년 전부터 제품에 반영했다.
야스카와는 소형 중형 대형 로봇을 다 만든다. 대형 로봇은 700kg까지 만드는데 세계에서 가장 저렴하게 로봇을 만들고 가장 많은 모델 시리즈를 가지고 있다. 엔코더를 제외한 모터, 감속기 등 로봇에 필요한 대부분 부품들을 자체적으로 생산하기 때문에 생산 경쟁력이 뛰어나다.
그 외 외국산 기업으로는 ABB가 솔루션 기반의 사업을 초창기부터 해왔기 때문에 매출액이 가장 높고, 영업이익에서는 화낙이 높다고 할 수 있다.
로봇, AI·IoT 기술 발달로 지능화
로봇 기술의 3대 요소에는 모션, 센싱, 지능이 있다. 모션은 오랫동안 발달해 왔으며 센싱을 더 추가해서 모션제어를 잘 하려는 노력이 1990년 초반부터 일본을 중심으로 센서 베이스 로보틱스라는 이름으로 심화됐다. 지능이 등장한 건 10년 정도 됐다. 10년 전의 지능은 주로 반복학습에 의해 로봇이 경로 제어 오차를 줄이는 수준이었다. 학습제어에서 처음으로 쓰이다가 최근 머신러닝까지 발전하고 있다.
보통 4차 산업혁명을 얘기할 때 요소기술로 IoT, AI, 로봇, 빅데이터 등을 얘기한다. 그중에 IoT와 AI가 로봇과 가장 친근한 기술이 될 것을 보인다. IoT와 AI의 기술 발달로 로봇은 이를 활용하여 인간 대신에 여러 작업을 자율적으로 행하는 능력을 가지게 된다.
로봇에서 핸들링은 가장 중요한 기능의 하나이다. 핸들링은 매니플레이터 라고도 한다. 종전의 산업용 로봇은 비접촉 작업이었다. 대표적인 애플리케이션으로는 용접, 페인팅, 도장, 팔레타이징 등이 있다. 핸들링이라고 하는 건 접촉작업을 의미한다. 최근 핸들링 중 가장 대표적인 애플리케이션이 조립이다. 조립을 중심으로 핸들링 로봇에 대한 관심이 커지고 있다.
예전에는 소형 로봇을 거들떠보지 않던 회사들도 중·대형에서 소형으로 넘어오고 있다. 로봇에 핸들링이 필요한 것들은 대상물이 수kg에서 수십g에 해당하는 영역이기 때문에 로봇의 페이로드도가 높을 필요 없다. 종전의 소형 로봇은 5kg 페이로드가 일반적이었는데 7kg까지 늘어나면서 핸들링의 경쟁이 치열해지고 있다.
그리고 핸들링에서 가장 중요한 게 그리퍼이다. 종전의 그리퍼는 물건을 잡을 수만 있으면 된다고 생각했는데, 지금은 정확하게 강성을 유지하면서 조립하는 동안 그립이 틀어지지 않는 기능들도 요구되고 있다. 최근에는 AI 기술이 적용되면서 그립감이 더욱 정교해지고 있다.
로봇 SI의 역할
로봇은 SI 역할이 중요하다. 로봇을 가지고 어떤 작업을 하려면 시스템 통합을 해야 하기 때문이다. 로봇 시스템의 기본 구성을 보면 로봇, 로봇 제어기, 티칭팬던트 3가지로 이루어져 있다. 그 외 비전이나 카메라, 힘센서 등이 부가적으로 따라붙는다.
최근 로봇 제어기의 특징은 첫째, 경량화 되고 작아지고 있다. 보통 로봇 제어기라고 하면 일정 정도의 사이즈 규모가 있었는데 최근 나온 야스카와 로봇은 소형임을 강조하고 있다. 둘째, 로봇 제어기에 들어가는 시스템이 실시간 제어할 수 있는 OS로 바뀌고 있다. 셋째, 확장성이 높아지고 있다. 즉, 산업용 PC에서 슬롯이 좀 더 추가되는 것이라고 생각하면 될 정도로 확장성을 고려해서 설계되고 있다.
또 하나 특징으로, 네트워크 기능이 있다. 디바이스넷, 프로피버스, 이더넷, 이더캣 등 다양한 형태의 네트워크가 지원이 되고 있으며, 로봇 제어기 한 대로 PLC, 컨베이어 등 주변기기들을 제어하려는 시도가 이루어지고 있다. 뿐만 아니라, 최근에는 일반적인 6축에서 8축은 기본이고 로봇 2대를 붙일 수 있도록 12축 또는 14축까지 제어하는 확장성 높은 로봇 제어기들이 나오고 있다.
덴소 로봇의 경우 로봇 미들웨어인 ORiN 탑재로 각종 FA기기를 직접 제어한다. ORiN 탑재로 RC8 프로바이더를 활용할 수 있기 때문에 각종 FA 기기와의 연계가 용이해지고 애플리케이션 전체를 로봇언어로 제어할 수 있어 프로그램 및 유지관리 공수를 저감할 수 있게 됐다. 또한, RC8과 동일한 GUI로 작업할 수 있게 되어 작업효율도 높일 수 있었다.
또 하나의 특징은 로봇 제어기가 OS를 바꿀 수 있는 기능들이 있다. 로봇 제어기에서는 아직 많이 보급되지 않지만 ROS라는 게 있다. ROS의 장점은 지능 알고리즘에 대한 오픈소스들이 많다는 점이다. ROS는 UNIX, Linux 또는 독자 리얼타임 OS 등 다양한 OS를 사용자 측에서 설치하는 것이 가능하다. 현재는 덴소나 쿠가 등 몇몇 회사들만 지원하고 있는데, 앞으로는 OS를 바꾸거나 스위칭 하는 기능들이 일반화될 것이다.
로봇 비전
로봇 비전에는 첫째, EVP(Easy Vision Picking)가 있다. EVP는 픽 앤 플레이스에 특화한 Program less 화상처리 애플리케이션이다. 화상처리 설정은 PC상의 애플리케이션을 이용하여 실시한다. 실행 시에는 RC8과 접속한 카메라만으로 가동시킬 수 있다. 또한, EVP에는 로봇의 위치보정과 카메라와 로봇 간의 캘리브레이션을 실행하는 캘리브레이션 마법사가 있으며, 이와 함께 로봇에 의한 피킹 장치 안에서 시야 내의 부품의 배치상태를 출력하는 기능도 갖추고 있어 피더(Feeder) 등에 기기에 의한 부품이동 제어도 가능하다.
둘째, EIS(Easy Image Store)가 있다. EIS는 RC8에 접속된 카메라의 화상을 PC에 저장할 수 있는 소프트웨어이다. RC8의 내장시각(EVP)로 촬영된 화상은 RC8 안에 일시적으로 저장되고 전원을 끄면 리셋되는데, EIS를 이용함으로써 PC 안에 화상파일로써 자동 저장할 수 있다.
넷째, 3차원 로봇 비전으로 빈 피킹(Bin Picking)이 있다. 특징은 고속·고정도의 3차원 인식이 가능하며 사전 준비를 위한 복잡한 프로그래밍이 불필요할 정도로 복잡한 부품 인식을 간단히 설정할 수 있다. 또한, 프로젝트와 카메라의 일체화한 3D머신비전 헤드의 제공으로 광학설정이 불필요하다.
최근에는 중간에 측정 못한 것을 3D CAD를 이용하여 완성시키고 있으며 잡았을 때 옆에 있는 물건과 부딪히지 않도록 하는 충돌감지 기능까지 있다.
