미국 제조기업들의 경쟁력 제고를 위해 운영되고 있는 민관협력 기구인 ‘ARM(The Advanced Robotics for Manufacturing)연구소’가 6개의 신기술 프로젝트를 선정, 연구 및 개발자금을 지원한다고 발표했다.

이번 신기술 프로젝트에선 AI 로봇을 위한 멀티모달 입력, 신속한 재작업 및 로봇 민첩성, 다중 로봇-다중 인간 협업, 첨단 로봇 시스템의 가상 커미셔닝 등 주제를 중심으로 선정됐다.

ARM연구소는 미국 국방부의 자금 지원을 받는 제조혁신연구소로, 미국 제조업을 강화하는 영향력 있는 혁신에 박차를 가하기 위해 산업, 정부, 학계 간의 격차를 해소하는 프로젝트를 추진하고 있다.

ARM연구소는 이번에 선정된 6개 프로젝트 수행에 들어가는 약 610만달러(약 83억원)의 총 출연금 가운데 약 290만달러(약 39억원)의 프로젝트 자금을 지원할 계획이다.

척 브랜트(Chuck Brandt) ARM연구소 CTO는 "이 프로젝트들은 제조업에서 필요한 분야를 해결하기 위해 다양한 조직들 간의 협업을 가능하게 하는 것의 중요성을 전형적으로 보여준다. ARM연구소는 이 그룹들 간의 협업을 가능하게 하고 중요한 프로젝트를 지원하게 되어 영광이다"라고 말했다.

이번 6개 프로젝트의 주요 내용은 다음과 같다.

▲ 자동화된 티셔츠 조립 시스템(프로젝트팀:사우스웨스트 리서치 인스티튜트, 어패럴로보틱스, 매스로보틱스, 인터페이스 테크놀로지 등)

이 프로젝트는 봉제 의복 자동화 가능성을 입증하기 위해 티셔츠 제조와 관련된 6개 작업을 자동화하는 로봇 시스템을 설계, 개발 및 테스트하는 것이다.

▲ 규모에 따른 신속한 TPC 용접 실증(프로젝트팀:RTX 테크놀로지 리서치센터, CMU, 콜린스 에어로스페이스 등)

탄소 섬유 강화 열가소성 복합재(TPC)는 미래 항공 우주 시장의 수요를 충족시킬수있는 지속 가능한 이점을 제공할 수 있는 핵심 소재로 인식되고 있다. 이전 프로젝트에서 로봇 연속 초음파 용접은 유도 속도(speed of induction)를 증가시키는 것으로 나타났다. 이번 프로젝트는 생산 용도로 확장하기 위해 이전 프로젝트의 성과를 기반으로 추진될 예정이다.

▲비고정식 로봇 조립 및 제조 환경(FRAME) 2.0(프로젝트팀:록히드마틴, CMU, 야스카와 모토맨)

이 프로젝트는 ARM연구소가 자금을 지원하는 프레임(FRAME) 프로젝트의 결과물을 기반으로 이뤄진다. 프레임은 효율성을 높이고 다운타임을 줄이기 위한 인간과 기계의 상호 작용과 협동로봇 기술을 국방 및 상업적 제조 문제에 광범위하게 적용하는 비고정식 HMLV(High Mix/Low Volume) 제조 셀이다.

프레임 2.0은 보다 광범위한 부품 크기와 복잡한 조립 시나리오를 해결하고, 프로젝트를 기능적인 파일럿 라인으로 발전시키는 데 중점을 둘 예정이다.

▲멀티모달 AI를 이용한 자동차 부품의 적응형 로봇 삽입(프로젝트팀:지멘스, 마그나인터내셔널, 쏘트포지AI)

자동차, 항공 우주 및 가전 제품 제조에서 적응형 삽입은 비대칭적이고 이상한 모양의 물체를 성공적으로 삽입하기 위해 실시간으로 힘을 가하고 조정해야한다.

자율 적응형 삽입 시스템을 채택하기 위한 핵심 요소는 힘 센서의 실시간 정보를 사용하는 다중 모드 AI와 새로운 머신러닝(ML) 기술 및 새로운 에지 컴퓨팅 기술을 결합하여 다양한 산업 내에서 품목을 조립하는 데 필요한 다양한 모양, 크기 및 무게의 부품을 적응적으로 삽입하는 것이다.

이 프로젝트는 다중 모드 AI 입력, ML 알고리즘, 새로운 컴퓨팅 기술 및 센서를 로봇 시스템에 통합하여 광범위한 클래스의 적응형 삽입 애플리케이션에 대해 로봇이 유연하게 작동할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

▲분할선 연마(parting line grinding)를 통한 주조물 자동 마감(프로젝트팀:오하이오 주립대학교, 사우스웨스트연구소, 야스카와 모토맨 등)

이 프로젝트는 자동으로 주조물을 마무리하는 로봇 마감 셀을 개발할 것이다. 이 시스템은 기계 비전을 사용하여 주조물의 이미지를 만들고, 부품의 3D 모델을 재구성하고, 분할 라인 플래시를 식별하고, 연마 작업을 수행하기 위한 도구 경로 및 동작계획을 수립하고, 로봇 연마를 실행한다. 제한된 인간 개입과 명시적인 CNC 프로그래밍 없이도 가능하다.

▲ 복잡한 형상의 스프레이 코팅을 위한 민첩한 로봇 경로 계획(프로젝트팀:오하이오주립대, 노스롭그루먼 등)

국방산업기지(Defense Industrial Base) 내에서 복잡한 로봇 코팅 응용 작업을 수행하기 위해선 최초 품질을 달성하기 어려워 과도한 수동 재작업, 재프로그래밍 및 제품 리드 시간 증가로 이어진다.

복잡한 표면 지오메트리를 매핑하여 다른 표면에 과도하게 분사하지 않고 표면 범위를 보장해야 하는 어려움은 복잡한 지오메트리 부품의 코팅과 마감을 어렵게 만든다. 이 프로젝트는 계측 측정 데이터를 활용할 수 있는 복잡한 지오메트리의 코팅과 마감을 위한 자율로봇 경로계획 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 하고 있다.