사람은 온갖 물건들이 쌓여 있는 박스에서 필요한 물건을 금방 집고 분류할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 가령 조립 공장에서 일하는 생산직 직원들은 부품 박스에서 자신이 필요로 하는 부품을 찾아 제품 조립에 사용하거나 다른 박스로 이동시켜 분류해 놓을 수 있다. 하지만 로봇은 그렇지 못하다. 로봇에게 사람과 같은 능력을 가르치는 일은 쉽지 않다.

MIT와 프린스턴대 과학자들이 다양한 형태의 물건들이 쌓여 있는 박스에서 물건을 집어올리고 물건의 종류에 따라 분류해 다른 곳으로 이동시킬수 있는 기술을 개발했다. 과학전문 매체인 ‘phys.org’ '엔가젯' 등 매체에 따르면 MIT와 프린스턴대 과학자들은 여러 다양한 형태의 물건들이 쌓여 있는 박스에서 물건의 종류에 구애받지 않고 집을 수 있는 새로운 파지 알고리즘(object-agnostic grasping algorithm)을 개발했다.

연구팀은 이 알고리즘을 활용해 그리퍼나 진공흡착식 컵으로 물건을 집어 분류한 후 다른 곳으로 옮길 수 있는 ‘피크 앤 플레이스(pick-and-place)’ 시스템을 개발했다. 이 시스템은 박스안에 아무렇게나 흩어져 있는 물건을 집을 수 있는 최적의 방법을 결정할 수 있으며, 물건을 집은후에는 물건의 종류를 인식해 다른 박스에 분류할 수 있다. 일단 물건을 성공적으로 집은 후에 인식하는 과정을 거친다.

연구팀은 로봇을 대상으로 4개의 파지 동작을 훈련시켰다. 진공컵으로 수직 방향에서 들어올리는 방법, 진공컵으로 측면에서 흡착하는 방법, 그리퍼로 인형 뽑기처럼 수직 방향으로 집는 법, 유연한 도구를 활용해 벽으로부터 물건을 떼어내면서 그리퍼로 수직의 방향으로 집어 올리는 법 등 4가지다. 다양한 물건을 집어올리는 방법을 훈련시키고 성공한 사례에 대해선 라벨링 작업을 하고, 관련 정보를 심층신경망(deep neural network)에 넣어 훈련시켰다.

이후 연구팀은 이전에 시도하지 않았던 새로운 물체를 박스안에 넣어 로봇이 물건을 집어 인식 및 분류할수 있는 작업을 시켰다. 연구팀은 카메라를 이용해 물체를 다양한 각도에서 촬영하고 로봇으로 하여금 라이브러리에 있는 가장 근접한 이미지를 찾아 물체의 성격을 인지해 분류하고 다른 박스로 이동하도록 했다. 연구팀은 이번에 개발된 기술을 물류창고 제품 분류 작업, 재난 현장에서의 잔해 철거 작업, 부엌에서 주방기기 파지 및 이동 등에 활용할수 있다고 밝혔다.

연구팀은 작년 7월 아마존 로보틱스 챌린지에 참가해 75%의 시간에 물체를 성공적으로 집어 물체를 분류하는 기술을 선보였다. 연구팀은 5월 개최 예정인 IEEE ICRA에서 보다 진전된 연구 결과를 내놓기 위해 기술을 향상시키는 작업을 진행하고 있다.