[테크M=장길수 칼럼리스트]

 로봇 파지기술의 문제 인공지능으로 해결

영국의 온라인 슈퍼마켓인 오카도(ocado)는 로봇분야에 대한 적극적인 투자로 유명하다.

최근에는 영국 식료품점인 모리슨과 프랑스의 소매업체 카지노에까지 시스템 공급계약을 체결했다. 이 회사의 로봇 시스템 핵심은 각기 다른 모양의 다양한 상품을 인식해 집어 올릴 수 있는(grasping) 로봇 팔 기술이다.

오카도의 물류 창고에 설치된 로봇 팔은 끝 부분에 흡착 노즐이 설치돼 허브차 박스나 팝콘 봉지, 통조림 같은 다양한 형태의 물건을 집어 다른 곳으로 옮길 수 있다.

오카도의 로봇 엔지니어들은 한 대의 로봇으로 최대 5만개에 달하는 상품을 인식해 옮기는 것을 목표로 하고 있다.

오카도의 사례처럼 형태와 크기가 다른 여러 가지 물건들이 섞여 있는 상태에서 특정 물체를 알아보고 잡는 기술은 현재 로봇업계가 직면한 최대 과제다.

아마존 역시 매년 ‘아마존 피킹 챌린지’를 열어 선반이나 박스에 놓여 있는 비정형의 물체들을 파악해 옮기는 기술개발을 독려하고 있다. 유통업계가 이같은 노력을 기울이는 것은 그동안 사람들이 해오던 물류센터나 고객 배송센터 업무를 로봇으로 대체하려는 것이다.

미국 브라운대 로봇과학자인 스테파니 텔렉스 교수는 “물건을 잡는 것은 팔 로봇(매니퓰레이터)이 해야 할 첫번째 임무”라며 “아무리 정교한 행동을 할 수 있더라도도 물건을 잡지 못한다면 게임은 끝난 것” 이라고 강조했다.

이 때문에 관련 기술개발 경쟁도 치열하다.

MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)는 종이, CD, 인형, 달걀, 가위 등 다양한 형태의 물체를 쉽게 잡을 수 있는 소프트 로봇 팔 기술을 개발했다.

3개의 손가락을 갖고 있는 이 로봇 팔은 물건의 크기와 형태를 파악할 수 있는 특수 센서를 탑재했다.

실리콘밸리 비영리 연구기관 SRI인터내셔널에서 스핀 오프한 그래비트(Grabit)는 전기 접착(electroadhesive) 기술을 활용해 다양한 물건을 집어 올리는 소프트 로봇 팔을 개발했다.

회사는 이 기술을 나이키의 스니커즈 제조공정에 적용, 그동안 사람들이 해오던 갑피 공정을 로봇으로 대체하겠다는 계획이다.

특히 최근에는 이같은 기술 개발을 위해 인공지능 기술을 활용하고 있다. 구글은 3차원 비전시스템과 심층신경망(CNN) 기술을 결합한 로봇 파지 기술을 연구 중이다.

수많은 로봇들을 대상으로 스스로 물체를 인지, 최적의 물건 집는 법을 찾도록 훈련하는 것.

UC버클리대학의 오토메이션랩도 신경망 기술을 활용하고 있다. 구글과 다른 점은 로봇에게 실제 물체를 보여주는 대신 가상 환경의 ‘디지털 객체’를 보여준다는것.

가상의 공간에서 방대한 디지털 객체를 보여주고 훈련을 시킨 후 데이터베이스에 존재하지 않는 물건을 잡을 수 있도록 유도한다.

연구팀은 스위스 ABB의 로봇에 심도 카메라를 부착해 훈련을 시킨 결과 주걱, 스테플러, 과자, 치약 등의 물체를 90%의 정확도로 인지하고 집어 올리는 것으로 나타났다.

최근에는 이 기술에 촉각지능(Tactile Intelligence) 개념을 도입하려는 시도도 이뤄지고 있다.

로봇이 물체를 인식하려면 3D비전 기술이 활용되는데, 물체의 재질이나 위치가 조금만 변해도 물건을 잡는데 실패하는 경우가 많다. 게다가 광선에도 영향을 받는 한계가 있다.

촉각 지능 기술을 활용하면 물건의 재질까지 파악할 수 있어 기존 비전시스템의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

캐나다 ETS(Ecole de Technologie Superieure) 산하 로봇연구소인 코로랩(CoRo Lab)은 촉각지능을 집중 연구하고 있다.

로봇에 비전시스템과 수많은 촉각 센서를 부착, 이 데이터를 기반으로 로봇을 학습시킨다. 비전시스템과 다양한 센서 기술, 인공지능의 결합으로 로봇의 능력은 더 커질 전망이다.
<본 기사는 테크M 제57호(2018년 1월) 기사입니다>