아마존이 잡다한 물건이 흩어져 있는 어수선한 곳에서 사람 처럼 손가락으로 특정한 물건을 집어올리는 유연한 그리퍼를 개발하고 있다고 더로봇리포트가 지난 15일(현지 시각) 보도했다.
현재 아마존은 다양한 모양과 크기, 무게를 지닌 물건들을 픽킹할 수 있는 진공 흡착 방식 그리퍼를 물류 창고에서 우선적으로 활용하고 있다. 하지만 진공 흡착 방식 그리퍼로 집기 어려운 물건들이 적지 않다. 아마존은 여러가지 물건을 사람 처럼 안정적으로 집을 수 있는 유연한 그리퍼 기술인 '핀치-그래스프 모델'(pinch-grasp method)을 개발 및 테스트하고 있다.
여러 가지 물건들이 흐트러져 있는 어수선한 환경에서 특정 아이템을 찾고 사람 손가락 처럼 손쉽게 집어 올리는 방법을 로봇에게 가르치고 있는 것이다. 마치 사람이 엄지와 다른 손가락을 이용해 다양한 물건을 집는 것처럼 로봇에게 학습시킨다.
기존의 진공 흡착 방식은 탄성 흡착판을 활용하며, 물건을 집어올리기 위해 단단하게 물건을 밀봉해들어올려야 한다. 이 방식은 하나의 접점만을 필요로 하는 카드(card)나 자(ruler) 같은 평평한 물건을 잡는 데 유리하다.
하지만 그리퍼와 물건간에 여러 접점이 필요한 제품의 경우 기존의 진공 흡착 그리퍼로 들어올리는 게 쉽지 않다. 예를 들어 진공 흡착 그립퍼는 활짝 펼쳐진 책, 구슬과 같은 물건들로 채워진 가방 등 물건을 단단히 밀봉해 들어올리는 게 힘들다. 평상시 잘 집어올리던 물건도 로봇 팔의 접촉 각도가 바뀌면, 밀봉이 너무 일찍 풀려 물건을 떨어뜨려 손상을 입힐 수 있다.
이 같은 물건을 들기 위해선 사람 손가락 처럼 물건을 콕 찝어 들어올리는 기술이 필요하다. 사람에게는 자연스러운 동작이지만 로봇에게는 힘든 일이다.
아마존 연구팀은 여러 가지 물건들이 흩어져 있는 곳에서 특정한 물건을 픽킹하는 법을 가르치기 위해 먼저 다른 물건에 의해 부분적으로 가려진 물건의 모양을 추정할 수 있도록 로봇에게 가르치고 있다. 로봇이 물건의 전체 모양을 이해하는 데 어려움을 겪기 때문이다.
아마존의 유연한 로봇 그리퍼는 여러 카메라 앵글과 기계학습 모델을 활용해 픽킹할 물건의 특성을 측정하고 가장 잘 집을 수 있는 방법을 결정한다. 또한 로봇은 일련의 동작 알고리즘을 사용해 물건과 주변 환경(장면)에 대해 수집한 정보를 로봇의 알려진 역학과 결합해 한 장소에서 다른 장소로 물건을 이동하는 방법을 계산한다.
로봇은 픽킹 과정에서 상황에 대한 다중 앵글 뷰를 지속적으로 활용한다. 일반적으로 기존의 로봇 그리퍼는 픽킹 작업 수행시 장면을 계속 보지 않고 픽킹 작업을 수행한다.
아마존 연구팀은 사람 손가락 처럼 콕 찝어올리는 로봇 그리퍼를 테스트한 결과 그리퍼의 작동 속도를 늦추지 않고도 책과 같은 특정 물건을 성공적으로 집고, 손상을 10배 이상 줄였다고 한다.
아마존은 앞으로 물건들의 개별적인 특성에 따라 흡착 방식이든 핀치 그래스프 방식이든 스스로 선택하고 활용할 수 있는 로봇 그리퍼 기술을 개발할 계획이다.
