미국 럿거스대학(Rutgers University)의 컴퓨터 과학자들이 인공지능을 사용해 박스를 포장하는 보다 효율적인 방법을 제공하는 로봇 팔을 선보였다고 로봇리포트가 보도했다.

이 연구의 수석 저자이자 럿거스대 뉴브런스윅(Rutgers University-New Brunswick) 캠퍼스 컴퓨터과학부 부교수인 코스타스 베크리스(Kostas Bekris)는 “구축이 용이한 저비용의 자동화된 솔루션을 구현할 수 있다”며 “최소한으로 효과적인 하드웨어 선택을 하고 강력한 알고리즘과 소프트웨어에 초점을 맞추는 것이 관건"이라고 말했다.

베크리스와 컴퓨터 과학부 조교수인 압데슬람 불라리아스(Abdeslam Boularias), 징진 유(Jingjin Yu)는 하드웨어, 3D 인식 및 견고한 움직임을 통해 로봇 패킹 문제의 여러 측면을 통합적으로 다루기 위해 팀을 구성했다.

이들 과학자들의 동료 검토 연구(PDF)는 최근 IEEE 국제 로봇공학 및 자동화 컨퍼런스(ICRA)에서 발표되었는데 자동화 부문의 최우수 논문 수상자로 최종 선정되었다. 이 연구는 물류, 소매 및 창고 업무를 수행하기 위해 로봇을 배치하는 경향이 증가하는 것과 맥락을 같이 한다. 지속적인 실험을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘으로 인해 로봇공학의 진보가 전례없는 속도로 가속화되고 있다.

동영상은 쿠카의 LBR iiwa 로봇 팔이 상자의 물건을 선적 주문함에 단단히 채우는 것을 보여준다(실제 속도의 5배). 연구원들은 두 대의 인텔 리얼센스(Intel RealSense SR300) SR300 깊이 감지 카메라를 사용했다.

정리되지 않은 더미에서 고른 제품들을 빽빽하게 포장하는 것은 창고 효율성에 매우 중요하지만 아직 대부분은 수작업으로 남아있다. 럿거스 연구팀에 따르면 이러한 업무 자동화는 기업 경쟁력을 위해 중요하며 작업자들이 더 가치있는 일에 집중할 수 있게 해준다.

이 연구는 상자의 물건들을 작은 선적함에 넣고 단단히 배열하는 것에 초점을 맞췄다. 단지 물체를 집어들어 상자에 떨어뜨리는 것에 비해 로봇에게는 훨씬 더 어려운 일이다.

연구원들은 로봇 팔을 위한 소프트웨어와 알고리즘을 개발했다. 그들은 시각 자료와 간단한 흡착판을 사용했는데 이는 물체를 밀기 위한 손가락 역할을 한다. 결과 시스템은 물체를 잡을 수 있는 바람직한 표면을 얻기 위해 물체를 넘어뜨릴 수도 있다. 또한 센서 데이터를 사용해 대상 영역으로 물체를 당기고 함께 밀어 넣기도 한다. 작업 중에는 실시간 모니터링을 사용해 잠재적 고장을 감지하고 방지한다.

이 연구는 큐브 모양의 물체를 패킹하는 데 초점을 맞췄기 때문에 다음 단계는 다양한 모양과 크기의 포장 물체를 탐색하는 것이다. 또 다른 단계는 특정 작업이 주어진 후 로봇 시스템에 의한 자동 학습의 가능성을 탐색하는 것이다.