부드러운 물체를 능숙하게 조작하는 AI 기반 지능형 로봇 개발

SoftManBot 프로젝트는 감지 기능의 발전을 활용하여 적응형 로봇 솔루션을 개발함
“우리 로봇의 인식 및 제어 시스템은 수동 작업자의 손기술을 모방하여 제조 품질과 생산성을 높인다. 이것은 단순한 기술적 성과를 넘어 패러다임의 전환이다” (프로젝트 기술관리자, Mohammad Alkhatib)

첫 번째는 금형에서 제품을 추출하는 것으로, 구성 부품을 형성하기 위해 금형에 액체를 주입하는 작업은 일반적으로 자동화되어 있지만 제거의 경우 일반적으로 수동으로 진행됨

※ 첫 번째 작업에 대한 파일럿 스페인에서 Plastinher(금형에서 신발 밑창 분리)와, 알바니아에서 Decathlon(스포츠 의류)과, 프랑스에서 Michelin(타이어 제작)과 진행됨

두 번째 작업은 강성, 색상, 점착성, 모양, 무게 및 질감의 차이를 포함하여 다양한 특성을 가진 복잡한 복합 재료 부품으로 만든 제품을 조립하는 것으로, 이를 위해서는 정확한 위치 지정, 제어된 변형 및 부품 결합을 위한 다양한 방법이 필요함

※ 두 번째 작업에 대한 파일럿은 스페인에서 Juema(장난감 부품 추출 및 조립)와 진행됨

장난감 인형을 조립하기 위해서는 일반적으로 막대기와 펜치를 사용하여 금형에서 개별 부품을 수동으로 추출하고, 미리 고정된 구멍과 조인트를 사용하여 부품을 서로 수동으로 장착해야 하며, 이러한 두 프로세스는 모두 빠르고 민첩한 움직임을 필요로 함

이러한 효율성을 모방하기 위해 SoftManBot은 부품의 수량, 색상 및 질감을 신속하게 처리할 수 있는 로봇 시스템을 개발함
이에는 탈형을 위한 높은 힘을 낼 수 있는 공압식 그리퍼와 조립을 위한 대형 스트로크 전기 그리퍼 등, 두 개의 특수 그래퍼가 있음
필요한 부품을 형성하도록 원자재가 설정되면 작업자는 로봇을 활성화함
온보드 카메라는 알고리즘에 의해 최적의 파악 지점이 결정되기 전에 로봇이 금형을 감지하도록 도움
압력 및 촉각 센서를 통해 로봇은 부품을 추출하는 데 필요한 제어 및 힘을 적용할 수 있음
로봇은 조립을 위해 먼저 부품을 분리하고 취급 중 변형을 추적한 다음 청사진, 압력 및 촉각 센서, 소프트웨어 기반 의사 결정에 따라 인형을 조립하기 위한 최상의 파지 지점을 선택함

평균적으로 시스템은 96%의 시간 동안 120개 이상의 부품을 성공적으로 탈형하고 40개 이상의 완전한 인형을 성공적으로 조립하였음
운영자의 수용성과 편안함과 신뢰를 보장하기 위해 SoftManBot은 인간의 요구사항을 솔루션 설계에 통합함
육체적으로 힘든 작업의 자동화는 이미 반복적인 긴장 부상의 가능성을 줄이는 데 도움이 되지만, 시스템은 작업자의 피로와 스트레스에 대한 실시간 인체공학적 측정도 제공함
또한 작업 관리 알고리즘에는 사람의 존재를 추적하는 시각적 감지 시스템이 포함되어 있어 로봇이 필요에 따라 움직임을 조정할 수 있음
“프로젝트 초기에 우리가 연락한 근로자·운영자의 40% 미만이 우리의 제안을 지지했고 많은 사람들이 일자리를 잃을까 두려워했다. 기술을 시연하고 교육을 제공한 후에는 지지율이 70% 이상으로 증가했으며, 작업자는 로봇을 조수로 더 많이 인식하게 되었다”(Mezouar, 프로젝트 호스트)
이 프로젝트는 이미 30개 이상의 연구 논문에서 그들의 연구를 공유했으며, 또한 부드러운 물체 조작에 관심이 있는 연구자들이 사용할 수 있는 과학적 자산 도구 상자를 만들 계획임