Cobots

Cobot이란?

협동로봇(cobot)은 종래의 안전 펜스 없이, 직접적인 상호작용을 통해 인간이 함께 작업할 수 있는 로봇입니다. 인간과 cobot이 직접적으로 상호작용을 하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 복잡한 작업을 안전하게 실행
  • 고품질 생산
  • 직관적이고도 사용자 친화적인 cobot의 교육 및 프로그래밍

Cobot 또는 “지능형 보조 기기”라는 개념은 자동차 업계의 연구 프로젝트와 기업들로부터 유래된 개념으로, 직접적인 인터페이스를 통해 인간의 통제하에 cobot이 무거운 물체를 옮기는 힘을 제공하는 것을 의미합니다. 이러한 시스템을 통해 cobot이 가진 보조 능력을 안전하게 이용할 수 있었습니다. 세월이 흐르면서 cobot은 다음과 같은 작업을 수행하도록 발전해왔습니다.

MATLAB을 사용한 지능형 빈 피킹 cobot.

빈의 검정 상자를 검출하는 YOLO의 스크린샷.

YOLO를 사용한 객체 검출.

자세 추정을 보여주는 상자 그래프 6개의 스크린샷.

객체의 자세 추정.

Cobot을 사용하는 이유

종래의 산업 자동화에서는 로봇이 인간 작업자에게 신체적 해를 입히지 않고 안정적으로 기능하기 위해 로봇이 물리적으로 인간과 접촉하지 않도록 분리시켜야 했습니다. 그러한 시스템에서 로봇은 인간이 전혀 없는 구역이나 케이지 안에서 작동합니다.

유연한 자동화

로봇을 케이지 안에 가두면 로봇의 능력이 제약을 받습니다. 현재 시장은 리드 타임 단축과 대량 맞춤화를 요구하고 있습니다. 이러한 요구로 인해 작업자를 위험에 처하지 않게 하는 인간-로봇 협동을 통한 유연한 다목적 제조 시스템에 대한 관심이 증폭되었습니다. 유연하고 협동적인 자동화에서 cobot은 힘과 정밀성, 데이터 분석 능력으로 인간의 능력을 증강하고 향상시켜, cobot 최종 사용자에게 가치를 창출합니다. Cobot 개발의 목적은 다음과 같습니다.

  • 공존 - 인간 작업자와의 작업 공간 공유를 통한 공정의 최적화
  • 협동 - 인간이 참여하는 다양한 작업을 위한 유연한 자동화

안전 시스템

안전 펜스는 로봇의 더 넓은 보급에 있어 기술적인 장애물이 됩니다. Cobot은 태생적 안전 설계로 안전 요구사항(예: ISO® 10218-1 표준)을 충족하여 작업 공간에서 cobot과 물체 간의 안전한 상호작용을 가능하게 합니다. Cobot은 잠재적 충돌에 노출된 관성을 줄이고, 원치 않는 충격 에너지를 흡수하기 위해 관절 토크 센서 등의 적격 부품을 사용합니다. 뿐만 아니라 cobot 개발자는 다양한 외부 센서(예: 카메라, 레이저, 심도 센서 등)를 사용하고, 획득한 데이터를 융합하여 인간-로봇의 근접도와 제스처를 안정적으로 인식하게 합니다.

고급 알고리즘과 AI를 사용한 cobot 프로그래밍

현재 완전한 cobot 배포를 방해하는 cobot 응용 사례와 기술의 격차가 있습니다. 다품종 소량 생산 환경에서 cobot이 가진 엄청난 제조 잠재력을 활용하기 위해서는 고급 알고리즘이 필요합니다. Cobot은 딥러닝을 통해 주변 환경을 인식함으로써 명시적인 지시가 없는 낯선 상황에서도 작업을 수행할 수 있어야 합니다. Cobot의 모션 플래너는 cobot이 목표 위치에 도달하도록 하고, 충돌 회피 알고리즘은 cobot이 이동하는 중에 센서가 제공한 국지적인 지식을 기반으로 하여 동적 환경에서 반응성 있게 동작하도록 합니다.

골판지 상자를 컨베이어 벨트에 올려놓는 cobot.

MATLAB의 Universal Robots Cobot 지원

UR Cobot 응용 사례 설계, 시뮬레이션, 테스트 및 배포

MATLAB 및 Simulink를 사용한 cobot 설계

MATLAB® 및 Simulink®가 제공하는 툴을 통해 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

  • 카메라, 라이다, IMU 등의 센서 모델을 사용해 cobot의 환경 감지 방법 프로토타이핑
  • 딥러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 cobot 응용 사례를 위한 환경 인식
  • Inverse Kinematics Designer모션 계획을 사용하여 cobot에게 모션 교시
  • Cobot과의 안전한 상호작용을 위한 모션 제어기 설계, 반복 및 최적화
  • Cobot 응용 사례에 대한 시스템 제어 논리 모델링 및 자율 알고리즘 평가
  • MATLAB을 사용하여 Kinova®Universal Robots의 cobot 연결 및 제어
  • Cobot 제어기 및 온보드 컴퓨터에 배포할 프로덕션 코드를 자동으로 생성

참조: MATLAB 및 Simulink를 사용한 로보틱스, MATLAB 및 Simulink를 사용한 로봇 매니퓰레이터, Robotics System Toolbox™, Navigation Toolbox™, ROS Toolbox, Simscape Multibody™, Deep Learning Toolbox™, 로봇 프로그래밍

“MATLAB, Simulink 및 Deep Learning Toolbox의 통합을 통해 MBSE 디지털 트윈 프로젝트 추진을 위한 확신을 얻었습니다.”

Dr. T. John Koo, ASTRI