챕터 1

자율 이동 로봇 기술 소개

스마트 공장의 개념은 대형 창고 시설 안에서 상자를 찾고, 분류하고 옮기는 등 반복적인 작업을 수행하도록 투입된 AMR(Autonomous Mobile Robot: 자율 이동 로봇)을 수반합니다. 이러한 로봇으로 직원이 창고 시설 전체를 걸어 다닐 필요는 줄어들고 1시간 동안에 처리할 수 있는 주문 건수는 늘어납니다.

AMR이 개발되기 전에는 제한되고 한정된 공간 안에서 흰색 선이나 자기 테이프 같은 유도 수단을 사용하는 AGV(Automated Ground Vehicle: 자동 지상 차량)가 사용되었습니다. 인식, 모션 계획, 제어 분야의 발전으로 AMR은 환경을 인식하고 장애물을 감지하며 한 곳에서 다른 곳으로 이동하는 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이러한 발전 덕분에 많은 응용 분야에 사용되는 AMR 솔루션의 범위가 큰 폭으로 확대되었습니다.

이 eBook에서는 AMR 기술과 개발 난제, 그리고 MATLAB^® 및 Simulink^®를 사용하여 AMR 알고리즘을 설계, 시뮬레이션, 배포하는 방법을 알아봅니다.

자율 이동 로봇의 응용 사례

AMR은 자동차, 산업 자동화, 가전제품 등의 산업에 활용되고 있습니다. AMR을 개발하는 데 사용되는 기술은 자율주행 차량이나 UGV(Unmanned Ground Vehicle: 무인 지상 차량) 등의 다수의 다른 분야에도 적용할 수 있습니다. AMR과 AGV의 응용 분야에는 다음과 같은 예가 있습니다.

• 첨단 운전자 보조 시스템/자율주행
• 청소 로봇
• 잔디깎기 로봇
• 공장 및 생산 라인의 자율 운영
• 로버를 사용한 우주 탐사
• 서비스 로봇을 사용한 간호
• 서비스 로봇을 사용한 보안 순찰

자율 이동 로봇 시스템의 작동 방식

AMR(자율 이동 로봇)은 객체 검출, 상황 인식, 의사결정, 차량 제어 등의 기능에 대한 복잡한 알고리즘의 조합을 사용하여 작동합니다. 이러한 알고리즘은 시스템의 거동을 제약하는 폐루프 피드백 시스템 안에 견고하게 결합되어 있습니다.

종래의 이동 로봇

자율 기능이 도입되기 전의 이동 로봇은 자기 유도 운영 능력이 제한되었기 때문에 시각적 모니터링이 필요했습니다. 지금도 일부 응용 분야에서 사용되고 있는 이러한 종래의 이동 로봇은 일반적으로 다음과 같은 특징이 있습니다.

• 단일 루프 동기식 처리
• 실시간 운용
• 1차원 시계열 신호 기반의 센서 응답
• 제한된 액추에이터 개수, 종종 1개만 사용

자율 이동 로봇의 난제

AMR 기술은 종래의 시스템에서 인간이 수행하던 복잡한 인지적 판단을 관리할 수 있어야 합니다. 예를 들면, AMR에 필요한 첨단 장애물 검출 및 회피 기능을 개발하기 위해서는 객체 인식을 위한 딥러닝, 라이다 포인트 클라우드 처리, 센서 융합을 통한 장애물 추적, SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)을 통한 지도 생성, 경로 계획, 경로 추적 제어 등 여러 분야의 기술을 조합해야 합니다.

이러한 복잡성으로 인해 AMR 개발은 다음과 같은 기술적 난제에 직면해 있습니다. 

• 영상 처리, 모션 계획, 제어 등 여러 영역 간의 기술 통합
• 좌표 변환이 필요한 여러 센서 및 액추에이터 조합
• 고분해능 및 다차원 센서 처리 (분산 및 병렬)
• 다양한 센서 및 액추에이터 속도를 수용하기 위한 혼합 동기식 및 비동기식 처리 등 시간 동기화와 센서 융합

MATLAB 및 Simulink를 사용한 자율 이동 로봇 개발

MATLAB 및 Simulink는 AMR 시스템을 설계, 시뮬레이션, 배포하는 데 사용할 수 있는 개발 및 검증 플랫폼입니다. MATLAB 및 Simulink의 이점은 다음과 같습니다.

• 단일 플랫폼에서 다중영역 기술을 처리함
• 복잡한 센서 및 액추에이터 처리를 유연하게 표현함
• 고분해능, 다차원 센서 처리를 멀티코어 CPU 또는 GPU로 병렬화함

다음 챕터에서는 MATLAB, Simulink 및 관련 툴박스를 사용하여 AMR을 개발하는 방법을 알아보겠습니다.