협동로봇은 산업 현장에서 사람과 직접 상호 작용하면서 작업을 도와주는 첨단 로봇이다. 2020년 세계 시장 규모가 약 30억달러까지 성장할 것으로 전망된다.
사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 각종 센서 등과 접목하면 사람이 접근했을 때 작업 속도를 줄이거나 운행을 자동으로 멈출 수 있어 최근 산업용 로봇 분야에 트렌드로 떠올랐다.
대구경북과학기술원(DGIST)에서는 4차 산업혁명 시대에 각광받을 만한 협동로봇 연구와 개발이 한창이다. DGIST 협동로봇융합연구센터는 산업 현장에 활용할 수 있는 '모바일워커 로봇'과 '딥드릴 로봇'을 개발했다.
모바일워커 로봇은 물건을 실어 나르는 무인 운반 협동로봇이다. 생산 및 물류 현장에서는 사람이 직접 물건을 옮기거나 고가의 자동대차(AGV)를 활용하고 있다. 이런 가운데 모바일워커 로봇을 사용하면 생산 공정 및 제품 특성에 맞게끔 활용할 수 있다.
특히 모바일워커 로봇은 경로에 따라 물건을 옮긴다. 반력 측정 센서 기술과 전후좌우 전 방향으로 움직일 수 있는 바퀴가 탑재돼 있어 작업장 내에서의 이동이 원활하다.
IoT와 AI 기술을 적용, 물류의 크기 및 무게에 따라 로봇끼리 자동으로 합체와 분리가 가능하는 등 협업 제어가 가능하다.
센터는 또 사람을 대신해서 금형 드릴링 작업을 할 수 있는 딥드릴 로봇도 개발했다. 딥드릴 로봇에는 로봇팔 제어 기술, 힘 제어 기술, 경로 생성 기술, 동역학 시뮬레이션 기술 등을 적용해 3차원 도면 정보를 로봇이 자동으로 읽고 로봇팔이 금형 작업을 수행한다. 센터는 딥드릴 로봇 관련 기술을 지역 자동차 부품 기업에다 1억원에 이전했다.
자율주행자동차의 핵심 기술 연구도 활발하다. 자율 주행 기술은 운전자의 부족한 주행 능력을 보조하는 한편 운전자의 주행 상태 및 인지 능력을 분석, 사고 예방과 편리성 강화에 목적이 있다.
완전 자율주행은 인간의 시각 지능 수준에서 주행 환경을 인식하고 추론하는 능력이 필요하다. NVIDIA와 미국 실리콘밸리 자율 주행 관련 기업들은 딥러닝 기술 및 카메라를 이용, 자율 주행 성공 사례를 잇달아 내놓고 있다.
DGIST 미래자동차융합연구센터는 딥러닝 기술, 사람의 눈 구조와 유사한 스테레오 카메라 센서를 융합해서 복잡한 주행 환경을 추론하는 시각 지능 기반의 자율 주행 기술을 연구하고 있다.
시각 지능 기반의 자율 주행 기술은 전체 영상을 이해할 수 있는 학습 기반 딥러닝 기술이 필수다. 센터는 딥러닝 방식의 자율 주행 기술 선두 국가인 미국과 유럽 기술에 근접하고 있다는 평가를 받고 있다.
센터는 이 기술을 통해 지난해 9월 차량에 부착된 전방 카메라 센서만으로 사람의 주행 능력을 그대로 모방한 기술을 국내 최초로 개발, 실제 차량에서 검증했다.
지난 7월에는 세계 최대 규모의 컴퓨터비전및패턴인식학회(CVPR 2017)에서 주관하는 교통영상 물체 검출대회(TSWC)에 출전, 1위를 차지했다.
SK텔레콤과 자율 주행 분야 얼라이언스를 결성, 딥러닝 기반의 주행 환경 인식 분야 연구를 시작했다. ADAS 및 자율 주행 기술을 개발하는 벤처 기업 'ADASONE'과 딥러닝 및 스테레오카메라 기반의 주행 환경 인식 기술을 공동 개발하고 있다.
권순 DGIST 미래자동차융합연구센터 선임연구원은 “다중카메라 기반의 자율 주행 플랫폼을 개발하고 완전한 딥러닝 기반의 자율 주행 환경 인식 및 제어 기술을 적용, 내년부터 실도로에서 검증할 계획”이라고 말했다.
대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com
