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인공지능시대(89): 인공지능과 이동형 로봇의 만남
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2023년 01월 20일(금) 17:18 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
전(前) 국가녹색성장위원회 위원 | ⓒ (주)문경사랑 | |
이동형 서비스로봇
자율주행 및 배달 서비스 로봇도 공간마다 로봇지능이 다르다. 공장에서는 조립 라인에 필요한 다양한 재료를 배송 및 공급해주는 배송-물류 작업이 필요하며, 하역장에서부터 조립 라인까지 지속적이고 반복적으로 물류가 발생한다. 이를 자동화하기 위한 다양한 로봇이 현장에 적용되고 있다. 특히 공장은 제품 생산의 효율을 높이는 것이 주목적이기 때문에 로봇의 전용 길을 만들고 바닥에 장치를 매립하거나 부가 장치를 공장 내부에 부착하여 서비스를 향상시킬 수 있다.
로봇의 이동방식
현재 가장 많이 이용되고 있는 방식은 자기선 테이프를 바닥에 부착하여 로봇을 유도하는 방식이다. 로봇이 이동하는 경로 모양을 따라서 테이프를 부착함으로써 로봇은 자기장에 반응하여 이동한다. 로봇의 눈이 자극에 반응하면 그 자극에 대응하는 동작을 발생시키는 수준의 지능을 가지고 있다.
로봇의 이동방식은 바닥에 특정한 표식(QR코드)를 촘촘히(일정 거리) 부착하여 QR코드의 정보를 읽어서 로봇이 어디에 있는지 파악하고 목적지까지 이동하기 위한 동작을 생성시켜 이동시키는 것이다. 이때 로봇은 바닥의 코드를 읽기 위한 눈을 가지고 있다. 또한 로봇이 이동하는 주요 위치 주변에 반사판을 부착하고 로봇에 장착된 거리센서를 활용하여 다수의 반사판과의 거리를 삼각법으로 측정하여 위치를 파악하는 방법을 GPS처럼 활용할 수 있다.
로봇의 이동기술
로봇의 이동기술은 대량 생산을 위한 조립라인과 물류센터와 같은 대형 물류창고에서 잘 활용되고 있다. 그러나 향후 다품종 소량 생산 요구가 커짐에 따라 조립 라인이 자주 바뀌고, 공장 내부의 변화도 빈번해질 것이다. 이러한 경우마다 로봇을 위한 기반 시설 및 부가장치를 모두 새로 구축해야 하는 비용과 시간이 발생하게 된다.
이러한 기술들을 대신하기 위하여 동시 현지화 및 매핑(SLAM) 방식의 로봇이 대안으로 시도되고 있다. 이는 공장 내 구조, 패턴, 특징 등을 센서로부터 스스로 추출하여 기억하는 동시에 그러한 특징을 이용하여 로봇의 위치를 추론하게 된다. 여기서 사용되는 눈은 LiDAR(광파 측정)와 같은 거리 광파센서 또는 사람의 눈을 모방한 카메라 센서가 주로 이용된다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
로봇 이동기술의 한계
최근 많은 이동로봇 스타트업 회사들이 등장하면서 각 센서가 갖는 장점을 극대화하고 단점을 상호 보완하는 등 센서 퓨전 방법으로 변화해 가고 있다. 즉, 식당이나 대형 쇼핑몰 및 상용 공간에서는 로봇 주변에 부가적인 장치와 로봇 전용경로 확보가 어렵고, 로봇 주변에 많은 사람이 활동할 경우는 로봇의 안전에 어려움이 있다.
공장과는 달리 식당용 로봇에서는 천장 표식 부착 방법을 적용하고 있으나, 천장의 높이가 매장마다 다르고 자연광에 노출되면 인식에 어려움이 많아, 다양한 식당에서 쉽게 적용하지 못하고 있다. 그래서 상용 공간에 운용되는 대부분의 로봇에는 LiDAR 센서를 중심으로 한 슬램 방식을 채택하고 있다. 상용 공간은 구조적, 환경적 변화가 심하며, 한 번 기억된 지도를 오랜 시간 운용하기에는 어려움이 많은 문제점을 가지고 있다.
로봇 이동기술의 진화
최근 이러한 변화에 대응하여 강인하게 동작하기 위한 자율주행 및 딥러닝 기반 환경인식 기술이 연구되고 있다. 또 시간과 공간의 변화에 적응하여 기억된 지도를 변형시키거나 업데이트하는 방법과 변화에 영향을 받지 않은 특징을 찾아서 기억시키는 방식으로 연구가 이루어지고 있다.
따라서 다양한 주행 환경에서 주행 경험을 강화학습시켜 보다 안전한 주행 가능한 로봇지능 연구가 이루어지고 있다. 가정용 공간에서는 상용 공간에 적용되는 기술을 기반으로 자율주행이 가능하지만 변수가 다양하다는 점이 문제다. 그러므로 장애물이 많고 시변적인 공간에서는 감성형 로봇이 주를 이루게 될 것이다.
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