최근 스마트 공장, 물류센터 및 건설현장 등과 같이 각종 산업 분야에서 ‘자율 기술’이 탑재된 산업용 로봇 도입이 가속화되면서 안전한 로봇 시스템을 개발하기 위한 프로세스도 더욱 복잡해지고 오랜 시간이 소요되고 있다.

특히, 엔지니어는 로봇의 모터·조인트·바디 등 복잡한 기계·부품·물리적 특성을 모델링 및 시뮬레이션하고, 인식·모션계획·제어를 포함한 자율 알고리즘을 설계하며, 로보틱스 앱을 테스트하여 하드웨어로 배포하는 일에 어려움을 겪고 있다.

이에 따라, 매스웍스는 18일 ‘자율 로봇 시스템 개발을 위한 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink): 아이디어를 현실로’를 주제로 한 온라인 세미나를 개최해 엔지니어들의 궁금증을 풀어줬다. 

이날 온라인 세미나에서는 매스웍스 로보틱스 산업 담당 매니저 프레드 노토(Fred Noto)가 방한하여 현재 산업 분야에 적용되는 산업용 로봇 기술의 현황과 앞으로 전개될 고도로 자율화된 로봇 시스템 전망을 소개하고, 선제적인 자율 운영 최적화 기술을 구축한 제조·에너지·통신 기업의 사례를 발표했다. 

자율 로봇 개발과 매트랩 및 시뮬링크

매스웍스의 매트랩 및 시뮬링크는 이러한 자율 로봇 개발에 필요한 생태계를 제공하고, 모델링, 시뮬레이션, 테스트 및 배포를 통합한 로보틱스·AI 솔루션 및 기술 서비스로 고객의 자율 기술 개발 및 도입을 지원한다. 

매스웍스의 매트랩 및 시뮬링크는 자율 로봇 시스템 개발 워크플로우(▲’모델 기반 설계’ ▲ ‘멀티 도메인 시스템의 모델링 및 시뮬레이션’ ▲ ‘자율 알고리즘(인식·모션계획·제어) 개발’ ▲ ‘고급 제어 기능 설계 및 최적화’ ▲ ‘가상 환경 기반 통합 시스템 테스트 및 ROS와의 연동’ ▲ ‘하드웨어 배포용 자동 코드 생성’) 전 단계를 지원한다. 

모델 기반 설계 단계에서 매스웍스는 심스케이프(Simspace)를 통한 로봇 물리적 모델링, 로보틱스 시스템 툴박스를 통한 모델링 속도 향상을 지원한다. 

자율 알고리즘 개발 단계에서는 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox) 통한 객체 인식, 컴퓨터 비전 툴박스(Computer Vision Toolbox)·라이다 툴박스(Lidar Toolbox)를 통한 이미지 분류 및 포인트 클라우드 데이터 처리, ▲ 로보틱스 시스템 툴박스·네비게이션 툴박스(Navigation Toolbox)를 통한 첨단 경로 계획, 충돌 확인 및 감지 기반의 모션계획 알고리즘 개발 ▲ 스테이트플로우(Stateflow)·MPC(Model Predictive Control Toolbox)·강화 학습 툴박스(Reinforcement Learning Toolbox)를 통한 작업 순서 스케줄링, 충돌 회피 및 강화학습 휴머노이드 개발을 지원한다.

마지막 테스트 및 배포 단계에서는 매트랩에서 ROS 툴박스(ROS Toolbox) 인터페이스로 가지보(Gazebo) 시뮬레이터와 연결하고, 로보틱스 시스템 툴박스와 연결하여 동시 시뮬레이션을 수행 및 검증한 후, FPGA용 C/C++ 또는 VHDL 및 GPU용 CUDA 코드를 자동 생성하여 하드웨어로 배포한다. 
   

전통적인 ‘자동화 시스템’에서 ‘자율 기술’로의 발전

종전에 산업 분야에서 사용돼 온 로봇은 ‘자동화 시스템(Automated Systens)’으로, 사전 프로그래밍된 작업을 24시간 반복 수행하며, 작업 환경을 인지할 수 있는 기술을 탑재하고 있지 않아 안전사고 및 피해 예방을 위한 안전 프레임과 함께 작동된다. 고정된 작업 환경에서 장기간 단순작업 반복으로 효율성을 높일 수 있다는 장점이 있다.

리코(Ricoh)는 매스웍스 모델 기반 설계 방식으로 로봇 구동의 핵심 부품인 더블 액추에이터(Robot Actuator)의 고충실도 모델을 반나절 안에 구축했다. 복잡하게 구성된 다부품 비선형 로봇 액추에이터를 빠른 시간 안에 개발할 수 있도록 한 요인은 매스웍스 심스케이프(Simscape) 툴에서의 3D CAD 데이터 활용 및 시뮬레이션을 통한 하드웨어 동작 검증 덕분에 가능했다. 

3T는 매스웍스 모델 기반 설계로 로봇의 비상 제동 시스템을 개발했다. 매스웍스 HDL 코더(HDL Coder)를 통해 vHDL 코드를 자동 생성하여, 제어 알고리즘을 FPGA에 고정 소수점 연산 방식으로 구현했다. 또한, 완벽한 소프트웨어 개발을 위한 클린룸(Cleanroom) 시간을 몇 주에서 단 몇일로 단축시키고 수동 프로그래밍과 비교해 몇 달이 걸리던 버그 해결 시간을 단 하루로 단축시켰다. 



이보다 진화한 현재는 사전 프로그래밍된 반복작업과 구동 움직임을 넘어서, 인간의 개입 없이도 상황에 맞춰 ‘유연한 작업 실행’을 하는 로봇의 ‘자율 기술(Autonomous Technologies)’이 다양화 및 고도화되고 실제 산업용 로봇에 적용되고 있다. 또한, 이러한 자율 기술은 작업 수행을 스스로 결정하는 ‘고급 알고리즘’ 및 인간과의 상호작용을 지원하는 ‘협동 로봇’을 포함한다. 

특히, 협동로봇은 변화하는 작업 환경에 신속 적응하는 민첩성(Agility) 덕분에 개발 및 채택이 가속화되고 있다. 교세라(Kyocera)는 매트랩, 시뮬링크 및 기타 매스웍스 툴박스와 함께 매스웍스의 컨설팅 서비스를 통해 ‘협동 로봇’용 파지(Grasping; 제조소재 움켜쥐기) 및 동작(Motion) 계획 애플리케이션을 개발했다. 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)로 ‘로봇 팔’의 물리적 모델 구축 후, 모델링 및 시뮬레이션을 거쳐 자율적인 동작수행을 성공적으로 훈련시켰다. 

향후 전망을 살펴보면, 현재에도 많은 연구개발(R&D)이 진행 중인 ‘자율 시스템(Autonomous Systens)’이 미래 양산 산업에서 보다 크고 중요한 비중을 차지할 것이다. 복잡한 환경에서도 적응 민첩성이 더욱 향상되고, 지금보다 더 복잡한 ‘모바일 매니퓰레이터’ 또는 ‘휴머노이드’ 같은 고도화된 자율 로봇의 역할이 더욱 중요해질 것이다. 이러한 자율 시스템 로봇은 광범위한 작업을 자율 수행할 뿐만 아니라, 인간 및 다른 기계 시스템과 협동 작업을 수행하고, 최적화 및 목표 달성을 위해 데이터를 통신하는 인텔리전스 기능을 갖출 것이다.
 
독일 항공우주 연구센터(DLR)은 고도의 자율 기술 진화를 보여주는 휴머노이드 로봇 ‘애자일 저스틴(Agile Justin)’을 개발했다. 스테레오 비전 카메라 기반의 ‘시각’, 특수 피부 센싱 기반의 ‘촉각’, 물체 탐지(Object Detection), 자율적인 구동·경로계획 최적화 기술을 탑재했다. 실제로 공간 및 물체 인식(Perception) 기술로 작업공간 전체를 인식하고 ‘파이프 연결’과 같은 인간 노동 작업을 스스로 수행할 수 있으며, 인간이 던진 공을 받고 그 사람을 향해 다시 던질 수 있다.

53 자유도를 자랑하는 애자일 저스틴 개발 과정에는 매트랩 및 시뮬링크가 적용됐다. 매트랩 및시뮬링크는 고실시간성의 제어 시스템 알고리즘, 이미지 보정 및 경로 계획 알고리즘 개발을 지원했으며, 스테이트플로우(Stateflow)는 움켜쥐기 등의 동작 실행 순서를 설계하도록 지원했다. 애자일 저스틴 개발 팀은 모델 기반 설계로 복잡한 기능 실행에 걸리는 시간을 대폭 단축했으며, 자동 코드 생성으로 수동 코딩 에러를 제거하여 복잡한 시스템 설계에 집중할 수 있었다. 

스마트 팩토리에서의 컨셉: 산업용 로봇의 운영 최적화

스마트 팩토리 공장은 5G 기반으로 클라우드, OT 시스템 및 현장 자율 시스템을 통합한 환경으로 운영되며, 자율 시스템에 속하는 각종 로봇 및 기계에 부착된 센서를 통해 수집된 데이터를 분석하여 운영 최적화에 활용한다. 이러한 스마트 팩토리 운영 데이터는 AI를 접목한 분석 모델을 통해 공정 관리, 품질 향상 및 예측적 유지보수에 활용되며, OT 담당자의 공장 모니터링에도 유용하게 쓰인다. 전세계에 흩어진 다수의 공장을 운영하는 제조기업은 여러 스마트 팩토리 간 연결을 통한 더 많은 데이터 수집으로 효율성 제고의 가능성도 더 높일 수 있게 된다.
매스웍스 고객들은 자율 시스템 기반의 스마트 팩토리 최적화 비전을 지원하는 시스템을 개발한다. 몬디(Mondi)의 경우 매트랩으로 공장운영 모니터링 및 예측적 유지보수 소프트웨어를 개발했는데, 본 소프트웨어는 머신러닝 기반으로 공장설비에 고장이 발생하기 전 이를 미리 예측해 알려준다. 1년 365일 24시간 구동되는 본 소프트웨어로 연간 5만 유로만큼의 비용 절감 효과를 거뒀다. 크로네스(Krones)는 시뮬링크로 자동화된(automated) 패키지 취급 로봇의 디지털 트윈을 개발했으며, 이를 설계 최적화, 결함 테스트 및 예측적 유지보수에 사용한다. 

IT/OT, 5G 기술 접목으로 비즈니스 운영 향상

에너지 생산 프로젝트의 재무적 현실성 평가를 위해 에너지 생산 시스템의 데이터를 분산 에너지 시스템 계획 및 설계 플랫폼 알고리즘(IT)과 결합 상하이 일렉트릭(Shanghai Electric)은 매트랩을 통해 분산 에너지 계획 및 설계 플랫폼을 위한 투자 수익 산출 알고리즘을 개발한 후, 매트랩 서버(MATLAB Server)로 운영 IT 시스템에 배포했다.


엔지니어들은 분산 에너지 시스템의 그리드, 배터리 및 발전부품 등 다양한 구성요소에 대한 새로운 모델을 구축하고 있다.

셸 인디아(Shell India)는 매트랩으로 자사 석유화학 플랜트 전체(OT)를 대상으로 한 실시간 운영 최적화 애플리케이션(IT)을 구현하는 데 성공했다. 

또한, 레카(Lekha Wireless)는 매트랩 및 5G 툴박스(5G Toolbox)를 통해 LTE보다 10배 빠른 데이터 전송 성능을 제공하는 5G NR(New Radio) 기술을 개발하여 적용 중이다.