Robotiq, 인간과 로봇의 협동 작업

전문가들에 따르면 MRC(인간과 기계의 협동)은 역사적인 한 걸음을 내딛기 직전이다. 단순히 인간과 로봇이 나란히 있는 것에서 직접적인 인간과 로봇 협동으로의 발전이다.

사무엘 부하르트(Samuel Bouchard): Robotiq 매니저

지금까지 인간 곁에서 활동하는 다수의 로봇은 전통적인 로봇 암이었다. 이 로봇 암은 육중한 보호 케이스 없이 사용할 수 있는 경우도 많지만, 보통은 인간 동료의 안전을 보장하기 위해 추가의 보호 장치를 구비해야 했다. 이러한 로봇 암은 덩치가 큰 다른 자동화 솔루션에 비해 자리를 많이 차지하지 않고, 경제적이며, 안전하긴 하지만 보호 조치가 추가로 필요하다는 점 때문에 협동 로보틱스의 잠재력을 십분 발휘하지 못했다. 그에 비해 이른바 Cobot(코봇)은 로봇과 인간이 같은 작업장에서 협력하여 작업하는 기술을 현실화하기 위해 현실적인 전제 조건을 구비하고 있다.

직접적인 MRC 기술의 증가 추세

캐나다 기업인 Robotiq의 지능적인 2-핑거 그리퍼는 직접적인 MRC(인간과 로봇 협동)기술을 지원한다. 힘, 속도, 스트로크를 유연하게 조정할 수 있기 때문이다.

Robotiq에 따르면 이러한 유형의 협동은 지금까지 널리 퍼져 있던 인간과 로봇이 나란히 있는 것과 구분하여, 직접적인 MRC(인간과 로봇의 협동)라고 칭할 수 있다. 직접적인 인간/로봇 협동에 포함된 응용 사례들은 실제 현장에서는 아직 드물다. 그렇지만 기술적 전제조건은 이미 주어져 있다. 직접적인 MRC에 대한 수많은 기술들은 적극적으로 테스트를 거쳐 이미 시장성을 갖추고 있으며, 트렌드 또한 직접적인 수많은 MRC 기술이 가까운 미래에 점차 늘어날 것임을 확신하고 있다. 그러한 응용 기술의 발전이 기하급수적으로 증가하고, 협동 로봇 기술이 더욱 많이 알려지고 일반화하는 단계는 이미 무르익었다. Robotiq에 따르면 앞으로 3년 ~ 5년 이내에 MRC가 산업 현장에서 널리 퍼져 표준이 되는 두 번째 단계가 곧 이어질 것이라 한다.

인간은 감각이 있는 로봇과 더욱 가까워진다

머지않아 다양한 센서와 부속 부품을 이용하여 특정 수준까지 로봇에게 임무를 부여하는 것이 가능해질 것이다. 그렇게 되면 인간이 로봇과 직접적으로 관계를 맺고 로봇을 물리적으로 제어하는 것이 점차 가능해질 것이다. 로봇은 인간 동료의 움직임에만 반응할 뿐만 아니라, 작업 대상을 터치하고 유연하게 외부의 영향에 반응할 수도 있다. 예를 들면 Robotiq 파트너인 Alumotion이 그러한 기술을 2016년 봄 이탈리아 기술 박람회 Mecspe에서 선보였다. 해당 기술은 경량 로보틱스 분야의 선구자인 덴마크의 Universal Robots 협동 UR5 로봇암으로 구성되었다. 이 로봇암은 의심의 여지없이 최소한의 보호 케이싱을 사용하거나, 보호 케이싱을 사용하지 않고 인간 옆에 사용할 수 있다 (리스크 평가를 사전에 성공적으로 실시함). 이 로봇암은 힘/토크 센서와 지능형 그리퍼를 갖추고 있으며 힘/토크 센서는 각 터치의 힘을 측정하고 0.5N의 힘만 작용해도 스스로 기록할 수 있다. 이에 따라 센서는 가벼운 손가락 터치에도 반응한다. 어댑티브 Robotiq-2-핑거 140을 사용하였다.

지능을 갖춘 기계 응용 기술은 학습 능력이 있고 유연하다

지능적인 그리퍼를 장착한 직접적인 인간/로봇 협동 기술은 장기적으로 특히 중소기업에 적합하다. 이 로봇은 저렴하고, 복잡하지 않으며 공간을 많이 차지하지도 않는다.

손가락이 두 개뿐인 이런 특수한 유형의 그리퍼에는 힘, 속도, 스트로크를 유연하게 조정할 수 있다. 학습 능력이 있고 자신이 잡아야 할 어떠한 형태에도 적응할 수 있는, 지능을 갖춘 감각적인 기계식 응용 기술이 전제 조건이다. 그러한 지능형 그리퍼에 „닫아“ 또는 „집어“라는 간단한 명령을 입력하면, 먼저 저항을 지정할 수 있다. 그리퍼는 사전에 지정된 저항을 만날 때까지 닫히게 되고, 그렇게 프로그래밍에 드는 노력은 최소화하여 정확하고 신뢰할 수 있게 작업을 수행한다. 실제 현장에서 공작물이 „그리퍼에서 미끄러져 빠질 것“ 같을 경우 로봇은 이를 알아채고 바람직한 저항에 도달할 때까지 대상을 더욱 단단하게 움켜 쥔다는 의미이다.

Robotiq에 따르면 지능형 비주얼라이제이션 솔루션도 로봇이 인간의 노동력과 직접적인 협동을 할 수 있게 큰 역할을 담당할 것이다. 이에 대한 예시가 이른바 Charm 프로젝트(Collaborative, Human-Focused, Assistive Robotics for Manufacturing)로, 브리티시 콜롬비아 대학과 General Motors of Canada Limited이 협력하고 있다. 이 프로젝트는 3D VISION 시스템을 통해 인간과 로봇이 자동차 부품 제조 시 함께 일하는 공동의 작업장을 정의한다. 이 작업장은 3D 카메라로 지속적으로 모니터링하며, 작업자가 범위 안에 들어오면, 카메라가 작업자의 위치와 움직임을 포착한다. 이 비전 시스템은 사전에 지정한 몇 개의 움직임도 감지하고, 이를 명령으로 전환한 후 조립 로봇에게 전달할 수 있다. 예를 들어 작업자가 로봇 위로 팔을 뻗으면, 이는 작업자가 수동 조립을 위해 그 다음 구성품을 받고 싶다는 의미를 로봇에게 알린다. 로봇은 작업자가 요구한 가공 부품을 전달하여 작업자의 명령에 반응한다. 다른 제스처를 이용하여 로봇이 작업자에게 결함이 있는 부품을 전달하고, 이를 지금 교체해야 한다는 경고도 할 수 있다. 또한 3D 카메라 시스템은 사전에 정의된 다양한 작업 범위를 감지한다. 이렇게 로봇은 자신의 작업 위치를 변경할 수 있다. 작업자가 다른 지점에서 조립을 이어가기 위해 공동의 작업 범위를 벗어나면, 조립 로봇도 같은 위치로 이동한 후 사전에 수동으로 조립된 구성품을 검사한다. 만일 로봇이 조립 오류를 발견하면, 로봇은 „손가락으로 가리키듯이“ 이를 작업자에게 보여준다. 작업자는 분리된 작업 범위로 돌아갈 수 있고 오류 지점에 도달하면, 작업자는 로봇암을 톡톡 치기만하면 된다. 3핑거 어댑티브 로봇 그리퍼인 해당 그리퍼는 센서를 통해 터치를 등록한다. 그러면 로봇은 출발 위치로 돌아가고, 협동 작업을 계속 이어가기 위해 작업자의 제스처를 다시 기다린다. 이러한 프로젝트는 이미 상당히 나아간 직접적인 MRC 응용 기술이다. 이를 바탕으로 할 때, 이런 기술이 완전히 성숙하고 제조 현장에서 사용될 수 있기까지는 아직 시간이 필요하다. 하지만 트렌드는 같은 작업장에서 지능적이고 유연하게 통제 가능한 인간과 로봇의 협동 작업으로 나아가는 방향을 의미한다.

결정적인 경쟁 우위인 조작 용이성

지능적인 센서와 시스템을 구현하고, 프로그래밍하고 사용하는 것이 매우 힘들다면 이를 널리 보급하기가 힘들다. 따라서 새로운 기술의 시장성과 가용성 외에 조작 용이성도 협동 로보틱스 성공의 중요한 한 축이다. 사용자 친화적인 프로그래밍 인터페이스와 점차 개선되는 호환성 그리고 엔드이펙터의 설치성 덕분에 협동 로보틱스는 더욱 플러그 & 플레이 기술로 발전될 것이다.

Robotiq와 같은 기업들은 이런 기술과 연관된 구현 프로세스와 프로그래밍을 더욱 간소화하여 최종 사용자들이 협동 로봇을 간단하게 사용할 수 있게 하는 것을 목표로 하고 있다. 최종 사용자는 그래픽 인터페이스, USB 인터페이스, 자동 구성과 같은 전제 조건 덕분에 직관적으로 그리고 빠르게 로봇에 반응할 수 있다. 이러한 설치 보조수단과 조작 보조수단은 최종 사용자들이 자신의 요건에 가장 적합한 로보틱스 솔루션을 결정할 때에 결정적인 요소가 될 것이다.

협동 로봇의 학습 능력은 지속적으로 최적화되고 있다

지능형 그리퍼가 직접적인 인간/로봇 협동 기술의 범위에서 „닫아“라는 명령을 받으면, 사전에 지정된 저항에 도달할 때까지 닫는 작업을 수행한다. 이 기술은 정확하고 믿을 만하게 작동한다.

사실 기술은 이미 필요한 단계에 도달해 있다. 로션 절차와 더불어 협동 로봇의 작업 단계는 오늘날 이미 작동 중에 프로그래밍하거나 조정할 수 있다. 이는 Universal Robots의 로봇 암에 사용하는 것과 같은 최신 학습 모드를 통해 가능하다. 이 로봇 암은 간단히 버튼을 눌러 학습 모드로 전환할 수 있다. 여섯 개 관절의 기어는 공회전 상태가 되고, 로봇 암을 수동으로 필요한 위치로 옮겨 원하는 모션 절차에 대한 중간 지점을 설정할 수 있다. 또한 협동 로봇의 이러한 학습 능력은 지속적으로 최적화되고 있다. 머지 않아 Robotiq의 힘/토크 센서와 같은 기구를 이용하여 로봇에게 각각의 중간 지점을 정확하게 입력할 수 있게 될 것이다. 작업자는 자신의 작업 절차를 기록하고, 저장하고 재생하기만 하면 된다. 이후 로봇은 이를 자동으로 1:1로 재생한다. 직접적인 인간/로봇 협동은 산업 제조 현장의 모든 분야를 꿰뚫고 전세계로 행진을 시작할 준비가 되어 있다. 다만 아직 산업 현장이 협동 로봇에 대한 경험이 적고, 이 기술에 대한 기준으로 이용할 만한 실제적인 예시가 적을 뿐이다. 직접적인 인간/로봇 협동을 목표로 하는 대부분의 기술들이 오늘날 아직 테스트 단계에 있거나 또는 간단한 시연에만 사용된다 하더라도 이 기술은 전세계 시장으로 나아가 번져나가기 직전이다.