AGV(자율 운송 차량)의 미래

지난 몇 년 동안 많은 기업에서 자동화 수준이 크게 상승하였고, 사내 자율 자재 운송 역시 마찬가지이다. 따라서 이 분야에서 어떤 개선점이 있는지 조사하였다.

게리 훅(Gary Huck)

핵심 내용

  • 사내 자재 흐름이 점점 자동화되고 있으며, 자율 운송 차량의 수요가 창고뿐만 아니라 생산 공장에서도 증가하고 있다.
  • 자율 운송 발전의 핵심 주제는 3D 환경 감지와 차량 간 협력이다.
  • 기술 개발 외에 경제성에 유의해야 하고, 새로운 컨셉트에도 수익성이 있어야 한다.

운송 로봇이 바닥에서 천천히 이동하고 있다. 이는 마치 수족관 바닥을 미끄러져 헤엄치는 가자미와 같다. 그런데 이 로봇이 자신만 아는 듯, 눈에 보이지 않는 경계 지점에 도달하여 갑자기 멈춘다. 그 이유는 컨트롤 태블릿을 통해 명확하게 알 수 있다. 이는 무인 운송 차량인 로봇이 지정된 영역의 경계에 도달한 것이다.

이 장면은 연구실에서 연출된 것이 아니다. 프랑크푸르트의 한 오피스 빌딩의 컨퍼런스 룸에서 이루어진 것이다. 이는 필자가 저널리스트로서 물류 자동화 이슈와 관련하여 처음으로 접한 광경이었다. 그로부터 2년이란 시간이 지났다. 자율 운송 차량에 관한 기사도 여러 차례 다루었으며, 자율 운송 차량 로봇은 점점 인기를 끌고 있다.

자율 운송 차량(AGV)은 기본적으로 창고에서 사용된다. 하지만 생산 현장에서도 사용 빈도가 늘고 있다. 생산 현장에서 AGV에 제시하는 요건도 창고에서 사용되는 AGV의 요건과 매우 흡사하다. 두 영역은 서로를 기반으로 한다. 생산 현장은 창고를 통해 자재를 공급받고, 창고는 생산 현장의 생산물로 채워진다. 자동화된 운송은 이 두 영역으로 계속 연결하고 있다. 역동적인 환경에서 자동화 역시 계속 적응해야 하고, AGV도 마찬가지이다.

산업용 로봇이든, 프로그램이든 또는 AGV든 상관없이, 사람이 직접 조종간이나 제어 시스템을 콘트롤하고 있지 않는다면, 우선순위에서 안전이 제일 중요하다. 생산 현장에서 차량의 전통적인 안전 시스템은 2D 레이저 스캐너이다. 이 유형의 센서는 자기 앞에 안전 영역을 형성한다. 스캐너가 보호 영역 내에서 물체를 감지하면, 알람이 울리거나 차량이 정지하게 된다. 이 시스템도 나쁘지 않다. 이러한 센서를 여러 개 사용하여 차량 주변 360°를 안전 영역을 만들 수 있다. 하지만 이렇게 형성되는 안전 영역은 하나의 레벨 상에서 존재한다. 이는 마치 차량을 중심으로 형성되는 원판과 같다. 공장 내에 많은 장애물들이 바닥에 놓여 있지만, 모두가 그런 것은 아니다. 중요한 것은 이들을 전체적으로 인지할 수 있어야 한다. 이런 장애물은 피하기만 해도 충분한 경우가 있다. 하지만 이런 장애물들이 움직인다면 AGV는 이들이 이동 영역을 지나갈 때까지 기다려야 한다.

2D 레이저 스캐너는 지정된 영역 내에서 평평한 ‘안전 구역’을 만들어낸다.

방향 찾기와 안전을 위해 3차원 스캔이 필요하다

프라운호퍼 IML(자재 흐름 및 물류 연구소)의 토마스 알브레히트는 있을 수 있는 문제를 다음과 같이 지적하였다. “만일 AGV 이동 공간에 봉 하나가 놓여 있는데, 봉의 한쪽 끝부분이 레이저 센서의 스캔 범위 밖에 있다고 한 번 생각해 보십시오. 그리고 AGV가 이 봉과 부딪힌다면 차량이 손상되겠지요. 그리고 이 봉이 충격으로 사람이 부딪힌다면, 사람도 다칠 수 있습니다.”

대부분의 제조 공장들이 어떤 종류가 됐든 운송 차량을 생각하여 설계하지는 않는다는 점을 생각하면, 믿을 만한 안전 시스템은 반드시 필요하다. 가장 유력한 조치는 3D 내비게이션이다. 3D 내비게이션은 단순히 지형지물이 고정된 3차원 지도가 아니다. 로봇은 자신의 주변에 무엇이 있는지 인지하고 그 가운데 최대한 많은 것을 식별할 수 있어야 한다. 3D 내비게이션도 방향 탐색에 도움이 될 수 있다. 현재 자율 운송 차량은 자신이 작업하는 주변 환경의 디지털 지도를 이용하여 방향을 잡거나, 회사 전체에 배치되어 있는 반사경을 스캔한다. 두 방법 모두 장점과 단점이 있다. 반사경을 통한 방향 탐색은 명확하게 할당되는 고정된 기준점을 이용하여 작동하기 때문에 정밀하다. 또한 디지털 지도는 유연하다는 장점이 있다. 프로그램을 빠르게 조정할 수 있으며, 반사경을 부착할 필요가 없다. 하지만 두 방법 모두 실시간으로 작동하지 않으며, 두 가지 방법 가운데 하나만을 사용하여 완전히 자율적으로 탐색하는 것은 불가능하다.

AGV가 자신의 위치를 ​​독립적으로 인식하고 경로를 창의적으로 검색할 수 있다면 이는 자율 이동 로봇(AMR)이라는 용어가 더욱 적합할 것이다. 스스로 학습하고 적응할 수 있는 로봇은 역동적인 환경에서도 독립적으로 대처할 수 있으며, 인공 지능이 이를 도울 수 있다.

자율 주행을 위해 인공 지능을 이용하다

인공 지능이 안정적이고 강력해질수록 방향 탐색과 안전 시스템도 좋아진다. 운송 로봇이 공장을 완전히 독립적이고 원활하게 돌아다닐 날이 올지 누가 알겠는가? 지능에 관해서라면 군집 지능도 논의해야 한다. AMR은 개별적일 뿐만 아니라 함께 사용할 수도 있다. 일반적으로 AGV는 중앙 제어 장치에 의해 모니터링된다. 이는 개별 차량에게 가야 할 위치와 실행해야 할 작업을 알려준다. 미래에는 AGV가 이 과정을 스스로 해결할 수 있을 것이다. AMR은 지속적으로 서로 정보를 교환하고 조율할 수 있을 것이다. 그렇게 되면 작업 주문이 모든 AMR에게 전송되고 AMR 가운데 자유롭고 거리상 가장 가까이 있는 AMR이 주문을 받을 것이다. 또한 AMR은 서로 협력하여 운송 과제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 부피가 큰 경우 여러 로봇이 함께 조정하고 픽업할 수 있다.

위 그림에서 보이는 Gideon Bros와 같이 운송 로봇은 AI 지원 이미지 처리로 자신의 환경을 인지할 수 있다.

너무 비싸다면 최고의 기술도 아무 도움이 되지 못한다

AGV 시장이 계속 성장하려면 차량도 저렴해야 한다. 그리고 모두가 3D 카메라와 인공 지능 그리고 분산 제어를 사용할 수 있어야 한다. 대기업뿐만 아니라 중소기업, 스타트업도 마찬가지다. 그렇기 때문에 AGV가 발전할수록 모듈이 중요한 기준이 된다. “미래에는 AGV가 더 많은 일을 담당할 수 있습니다. 개별 차량은 더 많은 일을 할 수 있어야 합니다.”(마빈 압트, Institute for Integrated Production Hanover(IPH))

로봇이 작업을 수행하려면 먼저 장치를 설정해야 한다. 이 정도 프로세스만 사람이 수행하는 것이다. 설정 프로세스는 유지 보수와 유사하다. 장치에 장애가 발생하면 생산 중단이 발생할 수 있다. 외부 기술자가 당일에 온다 해도 그만큼 귀중한 시간이 낭비된다. 직원이 시운전과 서비스 그리고 최소한의 기본적인 수리를 스스로 수행할 수 있다면 시간과 비용을 절약할 수 있다. 중소기업은 이러한 방식으로 ‘즉시 사용 가능한’ 방식으로 형성된 AMR을 사용하여 생산 설비를 최신 기술로 업그레이드할 수 있다.

MM Info

FTF, FTS, AMR, AGV

운송 로봇 세계에는 많은 약어들이 있다. 부분적으로 이 약어들은 동의어로 사용된다.

• FTF (Fahrerloses Transportfahrzeug, 무인 운송 차량): 사람이 주행을 제어하지 않는 산업용 트럭. AGV의 독일식 표기법.

• FTS (Fahrerloses Transportsystem, 무인 운송 시스템): 전체 시스템을 의미. FTF는 FTS의 일부이다. 무인 운송 시스템에는 컨트롤 소프트웨어나 WMS도 포함된다.

• AMR (Autonomer Mobiler Roboter, 자율 이동 로봇): FTF의 하위 형태이다. 이 차량은 레일을 따라 이동하는 창고 셔틀보다 훨씬 큰 자율성을 갖는다. AMR은 회사 내부를 자유롭게 이동할 수 있다. AMR은 프로그래밍에 의해서만 제한된다.

• AGV (Automated Guided Vehicle, 무인 운송 차량):