로봇피킹의 기술혁신

전자상거래의 확대로 B2C 화물이 급격히 증대하였으며, 풀필먼트 센터에서 (Fulfillment Center) 소비자의 주문을 처리하기 위해 로봇을 도입하려 한다. 특히, 최근 인력부족과 최저임금상승의 글로벌 추세로 인하여 로봇을 활용하려는 노력은 증대되고 있다. 다만, 로봇의 업무 유연성이 부족하고 Piece Picking 능력이 부족하여서 과거의 연구에서 로봇은 물류 현장에서 인력을 대체하기보다 인력을 보조/보완하는데 그칠 것이라고 예상한바 있다. 특히, 예외적인 상황이 많이 발생하는 물류작업 환경에서 협업로봇을 제어할 수 있는 소프트웨어 기술과 Piece Picking을 위한 그립퍼 (Gripper) 기술의 부족이 가장 큰 문제점으로 지적되어 왔다. 오늘은 이에 대한 대안으로 제시된 Soft Robotics와 MIT (Massachusetts Instittue of Technology) 에서의 최근의 기술혁신에 대해서 살펴본다.



Soft Robotics는 최근 “air actuated soft elastomeric end effectors” 기술과 관련해서 2천만 불의 (한화 약 220억 원) 신규투자를 유치하였다. 이 기술은 계란이나 과일같은 손상되기 쉬운 물건들도 고무로 구성된 그립퍼로 부드럽게 피킹할 수 있는 기술이다. 과거의 로봇의 그립퍼는 고속으로 반복적인 일을 처리할 수 있으나 비정형화되거나 부서지기 쉬운 물건을 잡는데는 부적합하였다. Soft Robotics는 최신 재료공학 기술을 활용하여서 문어를 흉내내었고 (그림 참조) 그 결과 기존의 로봇팔에 부드러운 고무 접착부분을 붙여서 부서지기 쉬운 물건을 피킹하고 Sorting 하는데 사용할 수 있는 그립퍼를 개발하였다. Soft Robotics에 따르면 고무 접착부분을 갈아끼우므로 사과로부터 페스트리와 같은 제과류까지 다양한 형태의 물건들을 위한 Gripping이 가능하다고 한다.



이렇게 로봇을 이용하여서 식품류를 피킹, Sorting 하므로 24시간 상시적인 식품 가공이 가능해진다. Soft Robotics사의 SuperPick bin-picking system은 시간당 600개를 픽킹할 수 있다. 월스트리트 저널은 Soft Robotics이 신규로 투자받은 금액을 식음료 분야의 피스픽킹 기술을 고도화하는데 사용할 것으로 예측하였다. 농업분야에 있어서도 Soft Robotics이 개발한 그립퍼는 과일을 손상없이 나무에서 따내고 분류하여 포장하는데 사용하므로 농촌에서의 인력부족을 대처하는 방안으로 사용될 수 있으며, 식당에서도 제빵류같이 다루기 어려운 아이템도 문제없이 처리하므로 고객의 주분을 처리하는데 효과적일 것으로 보인다. Soft Robotics 사는 이러한 기술혁신으로 고속으로 성장하고 있므며 앞으로 더 다양하고 Robust한 피킹기술을 선보일 것으로 기대된다.

이제 두 번째의 기술혁신으로 빠르고 정확한 Gripping으로 Amazon Research Award를 수상한 MIT 대학의 인공지능 기반의 “pick-and-place” 시스템을 소개한다. MIT와 프린스톤 대학교 공동연구진은 물류창고에서 오더 피킹뿐 아니라 집안 일을 돕는데서 재난이 일어난 지역에서 잔해를 치우는 일에 까지 다양하게 활용할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 일반적인 로봇 팔에 특수제작한 그립퍼와 진공흡입장치를 부착하여 사용할 수 있도록 하였다. 연구진은 “object-agnostic” grasping 알고리즘을 통하여 객체의 특성을 고려한 최적의 방법으로 (잡던 이나면 Suction 하던) gripping을 하도록 한다. 이 시스템하에서 여러 개의 카메라를 통해서 다양한 각도에서 객체의 사진을 찍고 새로운 image-matching algorithm을 통해서 객체의 이미지와 library에 있는 이미지들을 비교해서 최적의 match를 찾아낸다. 이런 방식으로 이 시스템은 객체를 인식하고 가장 최적의 방법으로 처리한다. 이러한 인공지능 기반의 “grasp-first-then-recognize” 워크프로우는 기존의 피킹/소팅 방법과 비교해서 우수한 것으로 증명되었으며, 물류현장에서뿐 아니라 주방 캐비넷에서 물건을 꺼내거나 사고현장에서 부상자를 구조하기 위해서 잔해를 치우는데 효과적으로 사용될 수 있다.

이 시스템을 개발한 Rodriguez 교수와 MIT 및 프린스턴 대학교 공동연구진은 본 시스템의 구체적인 기술사항을 IEEE International Conference on Robotics and Automation에서 발표하였으며 일본에서 열린 Amazon Robotics Challenge에 출품하여서 Amazon Research Award를 수상하였다.