인더스트리4.0 시대 전 산업 분야 자동화가 이뤄지면서 물류로봇 시장이 급격히 커지고 있다. 물류로봇은 사람 대신 제품을 운반하고, 창고에서 제품을 분류, 재고를 관리하는 등의 업무를 수행한다. 최근 센서, 인공지능, 머신러닝 등의 기술과 접목돼 산업용 협동 모바일 로봇은 더욱 고도화되고 있다. 티라로보틱스는 현장에서 사용할 수 있는 더욱 똑똑하고 안전한 자율주행 솔루션을 제공하고 있다.

 

지난 2월 8일 열린 ‘지능형 로보틱스 컨퍼런스’에서 티라로보틱스 김동경 대표가 AI 물류로봇 도입 및 구축 활용 사례에 대해 발표한 내용을 정리했다.

 

 

글로벌적인 인구 감소와 고령화로 다양한 산업 분야의 보완책이 강구되고 있다. 생산인구 감소와 노인인구 증가로 근로자 수와 소비가 줄어들게 되고, 이에 따라 만성적 경기침체 등의 다양한 문제들이 예상되고 있다. 특히 한국의 경우 출산율 감소는 세계 1위로, 미래시대 인간 노동력 대체 방법으로 AI 로봇이 떠오르고 있다.

 

증기기관, 철강 기계화의 1차 산업혁명, 전기 에너지 대량생산 2차 혁명, 컴퓨터 통신 지식 정보 혁명의 3차 혁명을 지나 AI, 클라우드, 빅데이터, IoT, 로봇 등으로 대변되는 4차 산업혁명은 디지털 트윈 등 우리 생활에 획기적인 변화를 가져다주고 있다.

 

디지털 트윈은 컴퓨터에 현실 속 사물 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 예측하는 기술이다. 기본적으로는 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합으로, 과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 인터페이스다.

 

따라서 디지털 트윈은 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용될 수 있는 강력한 디지털 객체로 제조업뿐만 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술로 주목받고 있다.

 

물류시장과 AMR

 

과거 동일제품 대량생산에서 소품종 대량생산 등의 하드웨어 중심 기계 반송으로, 이것이 또 자동화 물류로 넘어가며 다품종 소량생산으로 변하고 있다. 적시적량 맞춤형 생산, 품질 향상, 자율물류 체계로의 변화는 자율주행 기술 도입, AI 기반 제어 지능화 등 자율물류 시대가 도래했다.

 

현재 우리나라는 노동 인구가 급격히 감소하는 반면, 전자 상거래 규모는 급속히 증가하고 있다. 정부는 물류 산업에서의 인력 부족 문제를 보완하고 생산성을 높이기 위해 물류로봇 개발을 지원하고 있다.

 

 

AMR(자율이동 로봇)은 센서, 컴퓨터 비전 및 기타 기술을 사용해 스스로 이동하고 작업하는 로봇이다. Grand View Research에 따르면 2019년 AMR 시장 규모는 7억 3,100만 달러였지만, 2025년에는 2,100만 달러에 이를 것으로 전망된다. 적극적인 자동화와 생산성 증대, 노동 인력 부족 등이 AMR을 가속화하고 있다.

 

특히 물류 분야에서 AMR은 더욱 빠르게 적용되고 있다. 제품 운반, 분류, 재고 관리 등 다양한 작업을 수행하며 물류 작업의 효율성과 정확성을 향상시키고 있다. AMR은 물류 작업자의 부상 위험을 줄이는 데도 도움을 주고 있다.

 

포크리프트, 컨베이어 밸트 및 AGV와 같은 기존 물류 솔루션과 비교해 중요한 측면 중 하나는 내장된 지능이다. AGV와 같이 인프라에 내장된 일련의 트랙이나 센서를 따라 이동하는 대신, AMR은 자율적으로 바닥을 이동해 경로상의 장애물을 우회하거나 자체적으로 새로운 경로를 찾을 수 있다. 사람에게 도움을 주기 위해서는 사람과 비슷한 형태의 지능이 필요한 것이다.

 

AMR 로봇의 지능 - 공간 지능

 

티라로보틱스는 자율주행 알고리즘을 이용해 로봇이 외부의 도움 없이 목적지에 찾아갈 수 있는 기술을 보유한 자율주행로봇 전문기업이다. AWG 시스템 및 ADM 시스템, SML 시스템 등 핵심 기술과 부품을 내재화해 잦은 환경 변화에도 정확한 주행이 가능하도록 Hybrid SLAM 기술을 적용해 물류를 안정적으로 이송하게 만들어준다. 물류 이송에 필요한 물류로봇과 인프라 소프트웨어를 포함한 AMR 토탈 솔루션을 제공하고 있는 기업이다.

 

로봇이 우리 생활에 들어오기 시작했지만, 끊임없이 변화하는 환경에 실질적인 도움이 될 만큼 로봇이 충분히 자율적이지 못하고 있다. 로봇의 자율성이 부족한 이유 중 하나는 상식과 도메인 지식이 부족해 구체적인 지시 없이 업무 수행하는 능력이 없기 때문이다.

 

예를 들어, 방을 나가기 위해서 인간은 따로 지도가 필요하지 않다. 문이 어디 있는지만 알면 어디로 가야할지 알 수 있기 때문이다. 하지만 로봇은 다르다. 티라로보틱스는 이런 로봇의 기본적인 상식과 능력을 가르치고 있다. 미지의 환경에서도 빠르게 공간에 대한 ‘지도를 만들어 이동을 계획’하는 능력, 동적 환경에서 지도 없이도 빠르고 정확하게 ‘탐색하고 위치를 파악’하는 능력, 로봇 주변에 있는 ‘개체들의 의미와 관계’를 이해해 상황을 파악하는 능력, 작업자의 최소한 감독으로 ‘작업을 수행하는 방법’을 학습하는 능력 등이다. 이런 능력은 AI 발전과 로봇 기술 발전으로 가능하다. 로봇은 이런 능력을 사용해 끊임없이 변화하는 세계에 대처하고, 역동적인 환경에서 탐색하고, 인간과 상호작용할 수 있어 우리 생활의 일부가 될 수 있다.

 

AMR 로봇의 지능 - 운동지능

 

산업 현장의 창고나 공장의 경우 평평하지 않은 경우가 많으며 물 등의 다양한 이슈가 존재해 로봇이 이동하기에 열악한 환경이다. 이런 현장의 문제를 해결하기 위한 것이 티라로보틱스의 AWG 시스템이다.

티라로보틱스는 로봇의 기계적 구조를 개발해 바닥이 거칠어도 안정적으로 이동할 NT 있는 높은 수준의 신체운동 감각적 지능을 갖췄다. AWG 시스템은 티라로보틱스의 모든 로봇에 적용된다. 신체운동 감각적 지능이 부족한 로봇은 작은 단차나 울퉁불퉁한 구간을 극복하지 못하며, 경사진 구간을 주행할 수 없다. 티라로봇은 울퉁불퉁하거나 미끄러운 바닥에서도 원활하게 작동할 수 있다.

 

AWG 시스템을 적용하면 로봇의 엘리베이터 탑승을 위한 안전 요구사항 KS 인증 만족, 10도 경사로도 오를 수 있으며, 불균일한 노면(요철), 점자블록 주행 가능, 31mm 단차도 극복할 수 있다.

 

AMR 로봇의 지능 - 논리 지능과 소셜 지능

 

THIRA FMS를 사용하면 여러 대의 로봇을 단일 스테이션에서 중앙 제어할 수 있으며, 이를 통해 이동 로봇 작업에서 발생하는 병목 현상과 다운 타임을 제거할 수 있다. FMS는 위치와 가용성을 기반으로 작업에 가장 적합한 로봇을 선택하고 우선순위를 관리한다.

 

작업장의 안전은 가장 중요한 문제다. THiRAbot은 물체 우선 감지, 전방/후방 물체 감지, 범퍼 센서 등의 3중 안전 시스템을 가지고 있다.

 

티라로보틱스 로봇 지능

 

티라로보틱스의 지능은 △AWG 시스템 △ADM/SML 시스템 △Hybrid SLAM Human Following △Safety로 정리할 수 있다.

 

 

티라로보틱스의 AWG 시스템은 로봇이 단계적 장애물을 극복하고 경사로를 주행할 수 있도록 지원한다. 특히, 로봇이 단계적 장애물을 넘을 때 발생하는 충격을 50% 이상 감소시킨다.

 

ADM 시스템은 바퀴에 안정적인 회전력을 공급해 동일한 출력의 경우 작은 외부 크기를 가지고 내구성을 보장한다.

 

SML 시스템은 리니어 액추에이터로, 로봇을 좀 더 콤팩트하게 만들어준다. L-SLAM은 자율 이동 로봇에 사용되는 방법으로, 로봇이 지도를 작성하고 동시에 자신의 위치를 파악할 수 있게 한다.

 

Hybrid-SLAM을 사용하여 더욱 안정적인 자율 주행을 보장합니다. 또한 인공지능을 이용하여 인간 추종 기능이 구현됐다.

 

HRI(Human Robot Interaction)은 조 환경 및 물류 분야에서 로봇이 더욱 보편화되면서 중요하고 필수적인 연구 분야다. 그 외에도 티라로보틱스는 안전과 편의성을 고려한 솔루션을 제공하고 있다.

 

헬로티 함수미 기자 |