전화라는 새로운 통신 기술이 1억 명의 사용자를 확보하는 데에는 75년이라는 긴 시간이 걸렸지만, 챗GPT(ChatGPT)가 동일한 결과를 얻기까지는 고작 2개월밖에 걸리지 않았다. 인공지능(AI)은 산업용 모바일 로봇 분야에서도 성장하는 추세이다. 아마 그렇게 놀라운 소식이 아닐 수도 있을 텐데, 그것이 전부는 아니다. 
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아나로그디바이스(ADI)는 우리 일상의 모든 측면에서 자동화가 얼마나 보편적으로 이루어지고 있는지에 대해 논의해 왔다. 이 글에서는 그러한 논의 결과를 토대로, 산업용 모바일 로봇의 미래와 향후 몇 년 동안 우리가 기대할 수 있는 것에 대해 정리해 보겠다.





#1. AI를 통한 자율성 향상

로봇은 디지털 시대의 아이콘이자 AI와 물리적 세계를 연결하는 가장 중요한 인터페이스이다. 머신 러닝과 생성형 AI는 주변 환경을 학습하고 자율적으로 의사 결정을 내리며 변화하는 상황에 적응하는 인지(또는 실시간 인식) 로봇을 만들어내고 있다.

로봇은 스스로 학습함으로써, 동적인 환경에 대응하거나 수정 조치를 취할 수 있게 되었다. 심지어 이들은 인간의 행동을 흉내 내어 연기하거나 재연할 수도 있다. 1990년대에, 로봇은 곤충 수준의 지능을 가졌지만, 오늘날에는 AI가 로봇에 완전한 자율성을 부여하여 로봇이 다양한 인간 환경과 안전하게 상호작용할 수 있게 되었다.

더 많은 인텔리전스가 엣지로 이동하고 초저전력 CNN(convolutional neural network) 가속기가 이미 시장에 출시됨에 따라, AI 엔진이 로컬 시스템에서 실행될 가능성이 점점 더 높아지고 있다. 이는 자동화를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 더 많은 효율성을 제공할 수 있다.

마지막으로 AI가 우리 주변에 존재하고 다양한 분야에서 사용되고 있다는 인식이 확산되면서, 이제는 모바일 로봇과 같은 산업 프로세스와 시스템 역시 AI의 확장된 기능을 받아들일 준비가 되어 있다. 



#2. 모바일 매니퓰레이터(MoMa) 로봇

자율 모바일 로봇(AMR)은 이미 그 가치가 입증되었으며, 이미 다음 단계로 진화가 이루어지고 있다. 모바일 매니퓰레이터(mobile manipulator, MoMa) 로봇은 AMR 플랫폼의 이동성과 고정형 로봇 팔의 민첩성을 결합하여 이동성과 자동화 사이의 간극을 메우고 있다. 

MoMa는 향상된 감각 지각 능력 덕분에 로봇 인력의 일부가 될 수 있다. MoMA는 정확도와 정밀도가 뛰어나 첨단 센서와 카메라 기술을 통해 검사를 수행하고 유지보수 작업을 수행할 수 있다. MoMa는 더 이상 제조 공정의 서로 다른 부분을 연결하는 수단이 아니라 자재를 운반하고, 작업을 검사하며, 24시간 내내 시스템을 유지보수하는 역할을 하게 될 것이다. 

경로 계획, 장애물 감지 및 충돌 회피를 위한 알고리즘 개발이 지속적으로 발전함에 따라, 앞으로 이러한 로봇이 수행할 수 있는 작업의 범위는 계속 확장될 것이다. 이제 AMR을 넘어 MoMa의 시대가 열릴 것이다. 

#3. 로봇 군집

“백짓장도 맞들면 낫다"는 속담은 사람과 마찬가지로 로봇에게도 해당되며, 이는 AMR의 새롭고 혁신적인 개념이다. 여러 대의 소형 모바일 로봇이 함께 작업하면 훨씬 더 많은 일을 해낼 수 있다.

원활한 실시간 커뮤니케이션은 로봇 군집이 성공하기 위한 핵심 요소이다. 정밀한 핸드오프나 병렬 작업이 필요한 작업에서 협업이 이루어지려면 로봇끼리 지연 시간 없이 정보를 교환할 수 있어야 한다. 메시지가 제대로 수신되지 않거나 손실되면 전체 작업에 차질을 빚을 수 있다.

통신 프로토콜이 발전함에 따라 정보 기술(IT)과 운영 기술(OT) 네트워크의 통합으로 로봇 군집의 잠재력을 실현할 수 있게 되었다. 엣지 대 클라우드 연결, 실시간에 가까운 통신, 유무선 기술의 하이브리드 네트워크는 모바일 로봇이 공정 자동화에서 달성할 수 있는 한계를 넓히고 있다. 

모바일 로봇의 배포, 개발 및 설계 방식의 에코시스템은 앞서 언급한 기술들과 함께 진화하고 있으며, 모바일 로봇의 미래는 그 어느 때보다 더 스마트하고 다양한 기능을 갖추게 될 것이다. 미래의 로봇 혁신은 더 많은 시스템 통합을 요구할 것이므로 로봇 개발자와 고객 간의 긴밀한 협력이 필수일 것이다. 


보다 자세한 내용은 analog.com/mobile-robotics에서 확인할 수 있다. 
ADI의 산업용 모바일 로봇 블로그 시리즈에서 더 많은 정보들을 확인해 볼 수 있다.