AI, 자율성, 로봇공학의 융합은 종종 '터미네이터'나 '그녀' 같은 영화적 비전을 연상시킵니다. 현실에서 자기 주행 로봇이 세계를 지배할 가능성은 낮습니다. 대신 필수적인 작업을 수행하여 인간을 더 높은 가치의 업무로 해방시키고 전반적인 자유를 증진할 것입니다.
MIT는 자율 로봇을 명시적 인간 제어 없이 독립적으로 작업을 수행하는 지능형 기계로 정의합니다. 인간 감독이 작동을 제약할 수 있지만, 진정한 질문은 무엇이 한계로 남는가입니다.
진정한 자율성을 달성하려면 로봇은 먼저 자기 프로그래밍이 가능해야 합니다: 인간의 개입 없이 목표를 실행 가능한 행동으로 변환하는 것입니다.
후속 이정표는 질적이며, 제공되는 서비스의 품질, 실행되는 공정, 생성되는 데이터를 포괄합니다. 이 요소들이 자율 능력을 완성합니다.
로봇 프로그래밍: 노동 집약적 도전
현대 로봇은 프로그래밍이 힘들기 때문에 '멍청한' 것으로 인식되곤 합니다. 그러나 제대로 프로그래밍되면 강력한 성능을 제공합니다. 전체 로봇공학 분야는 로봇 사용 단순화에 초점을 맞추고 있으며, 많은 기업이 자기 프로그래밍 능력을 지향합니다.
오늘날 우리가 사용할 수 있는 로봇은 이미 매우 강력합니다. 그들을 더 똑똑하게 만드는 방법을 찾는 것이 막대한 이득을 열 것입니다. 예를 들어, FANUC M-2000iA는 2300kg을 팝타르트처럼 던질 수 있습니다! 출처: FANUC America.
프로그래밍 단순화는 업계 최우선 과제입니다. 이 과정이 노동ious하고 통합 예산의 큰 부분을 소비하기 때문입니다.
로봇 프로그래밍은 최대 6자유도, 수많은 툴 경로, 운동학적 제약 조건을 관리하여 숙련된 엔지니어에게도 효율적인 모션 계획을 복잡한 작업으로 만듭니다.
전통적인 프로그래밍으로 로봇을 공간에서 움직이게 하는 것만으로도 충분히 지루합니다. 자기 프로그래밍은 공정 수준과 프로그래밍 수준 모두에서 엄청난 노동력 절감입니다. 출처: Plant Automation Technology.
또한 모션 계획은 각 부품과 환경에 맞춰져야 하므로 로봇 적용성을 자동차 및 가전과 같은 대량 생산 부문으로 제한합니다. 다양한 제품 혼합을 가진 대부분의 제조업체에게 로봇은 비현실적으로 남아 있습니다.
자기 프로그래밍은 이 패러다임을 뒤집을 수 있습니다. 모션 생성을 자동화함으로써 로봇은 다양한 부품과 환경에 적응하여 프로그래밍과 레이아웃 비용을 줄일 수 있습니다. 이는 제품 혼합에 관계없이 제조업체에게 로봇공학을 개방합니다.
"자기 프로그래밍"을 달성하는 데 필요한 것
수십 년 동안 티칭 팬던트, 운동학적 명령, 오프라인 프로그래밍 같은 도구가 로봇 설정을 완화했습니다. 이 솔루션들은 엔지니어와 통합업체의 작업을 간소화합니다.
이 도구들은 워크플로의 일부를 자동화하지만, 전체 모션 계획을 생성하고 검증하는 것은 여전히 특히 엄격하게 구조화된 설정에서 수시간, 수일, 수주를 요구합니다.
티칭 팬던트는 로봇 프로그래밍과 모션 설정을 더 쉽고 직관적으로 만들지만, 프로세스 자체는 여전히 광범위한 훈련과 수동 검증을 요구합니다. 출처: ICR Services.
로봇이 자기 프로그래밍하도록 하려면 인간의 감각 지각을 모방해야 합니다. 인간은 환경을 해석하고 반응하는 감각을 통해 배우며, 종종 무의식적이고 본능적으로 합니다.
로봇에 3D 기하학과 텍스처를 인식하는 센서를 장착하면 자율 모션 계획을 위한 목표를 향해 필요한 데이터를 수집할 수 있게 합니다.
핵심은 목표를 실행 가능한 프로그램으로 변환하는 것을 자동화하는 데 있으며, 이는 기존 도구를 사용하여 로봇을 스크립트하는 인간 능력을 반영합니다.
분무 작업에서의 프로세스
객체를 보고 치수, 표면, 공간 위치를 포함한 신뢰할 수 있는 3D 이미지를 생성하는 것 - 분무 작업에서 자기 프로그래밍 로봇을 향한 첫 단계입니다.
분무 애플리케이션의 첫 단계는 정밀한 부품 감지와 공간 해석입니다. 이 정보를 통해 로봇은 코팅, 열처리, 연마 마무리를 적용하기 위해 자율적으로 프로그램을 생성할 수 있습니다.
정밀도는 인간의 정밀도와 맞추기 위해 1밀리미터 이내여야 합니다. 여러 관점에서 결합된 적외선 센서는 3D 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 데이터를 캡처할 수 있습니다.
이 능력은 반복적이고 위험한 작업의 자동화를 가능하게 하여 근로자를 단조로운 노동에서 해방시키고 더 매력적이고 높은 가치의 책임에 집중할 수 있게 합니다.
기존 프로그래밍과 달리 자기 프로그래밍은 생산 런 전반에 걸쳐 다양한 부품에 적응하여 비용이 많이 드는 재프로그래밍의 필요성을 제거하고 로봇공학을 자동차 도장 라인을 넘어 확장합니다.
로봇이 객체를 볼 수 있게 되면, 올바른 공정 지식, 노하우, AI 능력이 로봇이 자체 모션과 툴 경로를 생성하게 하여 공정을 완전히 자율적으로 완료할 수 있게 합니다.
감지 후, 다음은 무엇인가?
로봇이 주변 환경을 인식하면 표준 산업용 로봇 매개변수를 처리하면서 공정별 제약 조건도 해석해야 합니다.
최적 모션 경로나 안전 구역 같은 공정 지식과 사용자 제공 품질 목표를 수동 코딩 없이 통합할 수 있습니다.
옴니로보틱의 Shape-to-Motion™ 기술은 이 워크플로우를 예시합니다. 3D 카메라를 사용하여 셀의 디지털 트윈을 구축하고, 공정 컨트롤러에 연결하며, 로봇 제약 조건을 고려하여 병렬 작업 계획을 실행합니다. 시스템은 디지털 트윈 내에서 수천 개의 시나리오를 평가하여 최적의 모션 계획을 선택합니다.
Shape-to-Motion 기술은 옴니로보틱이 산업용 공장 로봇을 위한 자기 프로그래밍 프로토콜을 생성한 한 방식입니다. 3D 비전과 AI를 사용하여 로봇이 부품에 근실시간으로 반응할 수 있게 함으로써 부품 혼합이 마침내 산업 제조의 최악 병목 현상 중 일부에서 더 이상 제한 요소가 아님을 의미합니다.
작업 우선순위 지정은 로봇이 전체 모션 시퀀스를 컴파일할 수 있게 합니다. 고유한 일관성과 내구성으로 자기 프로그래밍 로봇은 우수한 신뢰성과 반복성을 제공합니다.
객체를 이해하고 해석하는 능력으로 자기 프로그래밍 로봇은 인간의 반응성을 달성하면서 여전히 로봇에서 기대하는 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있습니다.
무언을 만든다면, 목적이 있어야 한다
AI가 특정 역할을 대체할 수 있지만, 창의적이고 전략적인 작업을 위한 새로운 기회도 열어줍니다. 일상적인 작업 자동화는 인간을 더 높은 가치의 활동으로 해방시키며, 기계의 창의적 산출물은 인간의 독창성과 구별됩니다.
자기 프로그래밍 기술은 비전적이면서 실용적이며, 가시적인 비용 절감과 효율성 이득을 제공합니다.
효율적인 생산은 여전히 필수적이며, 기록적인 실업에도 숙련 노동 부족은 지속됩니다.
로봇 배치는 생산성과 수익성을 높이며, 이는 다시 일자리 창출, 임금 성장, 공동 번영을 지원합니다.
저명한 로봇공학자 로드니 브룩스의 Robo Business Direct 강연을 시청하여 로봇공학의 중요성 증대에 대해 자세히 알아보세요.
자기 프로그래밍이 분무 작업을 어떻게 향상시킬 수 있는지 웹사이트에서 탐색하세요.
옴니로보틱은 고혼합 분무 마무리를 위한 유일한 자기 프로그래밍, 자율 로봇공학 제공업체입니다. 산업 제조업체를 위한 혜택에 대한 자세한 정보는 sales@omnirobotic.com으로 이메일을 보내거나 회수 계산기를 사용해 보세요.