로봇 공학에서 컴퓨터 비전 통합의 이해

로봇공학의 AI는 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 로봇은 사람의 개입을 줄이면서 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 제작되고 있습니다. 예를 들어, 딥마인드의 RoboCat은 100번의 데모만으로 새로운 작업을 학습할 수 있는 AI 기반 로봇입니다. 그런 다음 이러한 입력을 사용하여 더 많은 훈련 데이터를 생성하고 기술을 개선하여 추가 훈련 후 성공률을 36%에서 74%로 높일 수 있습니다. 로보캣과 같은 혁신은 사람의 개입을 최소화하면서 다양한 작업을 처리할 수 있는 로봇을 개발하는 데 큰 진전을 보여줍니다. 

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아마존이 창고 운영을 간소화하기 위해 로봇을 사용하고, 농업 분야에서 농업 방식을 최적화하는 AI 로봇 등 AI 기반 로봇은 이미 다양한 실제 애플리케이션에서 영향력을 발휘하고 있습니다. 앞서 로봇 공학에서 AI의 전반적인 역할을 살펴보고 물류에서 의료에 이르기까지 산업을 어떻게 재편하고 있는지 살펴봤습니다. 이번 글에서는 로봇 공학에서 컴퓨터 비전이 중요한 이유와 로봇이 주변 환경을 인식하고 해석하는 데 컴퓨터 비전이 어떻게 도움이 되는지 자세히 살펴보고자 합니다. 

로봇 공학에서 비전 시스템의 중요성

로봇 공학에서 비전 시스템은 로봇의 눈 역할을 하며 로봇이 주변 환경을 인식하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한 시스템은 일반적으로 카메라와 센서를 사용하여 시각 데이터를 캡처합니다. 그런 다음 컴퓨터 비전 알고리즘이 캡처된 비디오와 이미지를 처리합니다. 로봇은 물체 감지, 깊이 인식, 패턴 인식을 통해 물체를 식별하고 주변 환경을 평가하며 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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비전 AI 또는 머신 비전은 로봇이 역동적이고 구조화되지 않은 환경에서 자율적으로 작동하는 데 필수적입니다. 로봇이 물체를 집어 들어야 하는 경우 컴퓨터 비전을 사용하여 물체의 위치를 파악할 수 있어야 합니다. 이는 매우 간단한 예시입니다. 로봇이 제조 과정에서 제품을 검사하거나 의료 수술을 정밀하고 정확하게 지원할 수 있는 애플리케이션을 구축하려면 컴퓨터 비전 시스템의 기본 토대가 필요합니다. 비전 시스템은 실시간 의사 결정에 필요한 감각 입력을 제공함으로써 로봇이 주변 환경과 보다 자연스럽게 상호 작용하고 다양한 산업 분야에서 처리할 수 있는 작업의 범위를 확장할 수 있게 해줍니다.

자율 로봇을 위한 컴퓨터 비전의 최근 발전

최근 전 세계적으로 로봇 공학에서 컴퓨터 비전 사용이 증가하고 있습니다. 실제로 전 세계 로봇 비전 시장은 2028년까지 40억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 실제 로봇 애플리케이션에서 비전 AI가 효율성을 높이고 복잡한 문제를 해결하기 위해 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 몇 가지 사례 연구를 살펴보세요.

비전 AI와 로봇 공학을 활용한 수중 검사 개선

수중 검사는 파이프라인, 해양 굴착 장치, 수중 케이블과 같은 구조물을 양호한 상태로 유지하는 데 필수적입니다. 이러한 검사는 모든 것이 안전하고 제대로 작동하는지 확인하여 비용이 많이 드는 수리나 환경 문제를 예방하는 데 도움이 됩니다. 하지만 수중 환경은 시야가 좋지 않고 접근하기 어려운 지역이 많기 때문에 점검이 어려울 수 있습니다.

컴퓨터 비전을 갖춘 로봇은 그 자리에서 분석하거나 검사 대상 영역의 상세한 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있는 선명한 고품질 시각 데이터를 캡처할 수 있습니다. 인간의 전문 지식과 이 기술을 결합하면 검사가 더 안전하고 효율적으로 이루어지며 유지보수 및 장기 계획을 위한 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 선도적인 상업용 잠수 회사인 NMS는 진입 지점이 어두운 까다로운 수중 파이프 검사를 위해 Blue Atlas Robotics의 Sentinus 원격 조종 무인 로봇(ROV)을 사용했습니다. 컴퓨터 비전이 장착된 센티너스 ROV는 14개의 조명으로 해당 구역을 비추고 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 캡처했습니다. 그런 다음 이 이미지를 사용하여 파이프 내부의 정확한 3D 모델을 생성하여 NMS가 파이프의 상태를 철저히 평가하고 정보에 입각한 유지보수 및 위험 관리 결정을 내릴 수 있도록 지원했습니다.

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비전 AI와 로봇의 정밀함으로 집을 짓다

건설 업계에서는 노동력 부족에 대처하면서 일관된 품질을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 산업용 로봇을 통한 건설 자동화는 건설 공정을 간소화하고 수작업의 필요성을 줄이며 정밀하고 고품질의 작업을 보장하는 방법을 제공합니다. 컴퓨터 비전 기술은 로봇이 실시간 모니터링과 검사를 수행할 수 있게 함으로써 이러한 자동화에 통합될 수 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 시스템은 로봇이 자재의 정렬 불량이나 결함을 감지하여 모든 것이 올바르게 배치되고 품질 표준을 충족하는지 재확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그 좋은 예로 ABB 로보틱스와 영국에 본사를 둔 스타트업 AUAR의 파트너십을 들 수 있습니다. 두 회사는 비전 AI가 탑재된 로봇 마이크로 팩토리를 사용하여 합판 목재로 저렴하고 지속 가능한 주택을 건설하고 있습니다. 컴퓨터 비전을 통해 로봇은 자재를 정밀하게 절단하고 조립할 수 있습니다. 자동화된 프로세스는 노동력 부족을 해소하고 단일 자재에 집중함으로써 공급망을 단순화합니다. 또한 이러한 마이크로 팩토리는 현지의 필요에 따라 확장할 수 있어 건설의 효율성과 적응력을 높이는 동시에 인근 일자리를 지원할 수 있습니다.

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3D 비전 AI로 전기차 충전 자동화

전기차 충전은 로봇 공학에서 비전 AI의 또 다른 흥미로운 사용 사례입니다. 이제 로봇은 3D 비전과 AI를 사용하여 실외 주차장과 같은 까다로운 환경에서도 자동으로 전기차 충전 포트를 찾아 연결할 수 있습니다. 비전 AI는 차량과 주변 환경의 고해상도 3D 이미지를 캡처하여 로봇이 충전 포트의 위치를 정확하게 식별할 수 있도록 합니다. 그런 다음 충전기를 연결하는 데 필요한 정확한 위치와 방향을 계산할 수 있습니다. 비전 기반 AI는 충전 프로세스의 속도를 높일 뿐만 아니라 충전의 안정성을 높이고 사람의 개입 필요성을 줄여줍니다.

한 예로 대형 에너지 회사와의 협업이 있습니다. 이 회사는 까다로운 조명 조건에서도 전기차의 충전 포트를 정확하게 찾아 연결할 수 있는 3D 비전 가이드 로봇을 개발했습니다. 자동화된 전기차 충전은 사무실 건물이나 쇼핑몰과 같은 상업 공간에서 충전 효율을 향상시킵니다.

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로보틱스 애플리케이션을 위한 비전 AI의 이점

컴퓨터 비전은 로봇 공학에서 여러 가지 이점을 제공하며 기계가 자율성, 정밀성, 적응력을 높여 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 다음은 로봇 공학에서 비전 AI가 제공하는 몇 가지 특별한 이점입니다:

• 비용 효율성: Vision AI는 높은 정밀도와 일관성이 필요한 작업을 자동화함으로써 수작업의 필요성을 줄이고 오류율을 낮추며 생산성을 높여 장기적인 비용 절감으로 이어집니다.
• 적응형 학습: 지속적인 시각적 데이터 분석을 통해 로봇은 시간이 지남에 따라 성능을 개선하고, 상호 작용을 통해 학습하며, 새로운 작업이나 환경 변화에 적응할 수 있습니다.
• 안전 및 규정 준수: 비전 AI는 로봇이 장애물을 감지 및 피하고, 위험한 상황을 인식하고, 규제 표준을 준수할 수 있도록 지원하여 사람과 함께 작업하는 로봇의 안전성을 높입니다.
• 멀티태스킹: 이미지 분석을 통해 로봇은 물체를 검사하면서 분류하는 등 여러 작업을 동시에 처리할 수 있어 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

로봇 공학에서의 컴퓨터 비전 과제

비전 AI는 로봇 공학에 많은 이점을 제공하지만, 로봇 공학에서 컴퓨터 비전을 구현하는 것과 관련된 문제도 있습니다. 이러한 과제는 로봇이 다양한 환경에서 얼마나 잘 작동하고 얼마나 안정적으로 작동하는지에 영향을 미칠 수 있으므로 로봇 시스템의 개발 및 배포를 계획할 때 이를 염두에 두는 것이 중요합니다. 다음은 로봇 공학에 컴퓨터 비전을 사용할 때의 몇 가지 주요 과제입니다:

• 다른 센서와의 통합: 비전 시스템은 LiDAR 또는 초음파 센서와 같은 다른 센서와 함께 작동해야 하는 경우가 많습니다. 환경을 완벽하게 파악하기 위해 이러한 다양한 센서가 원활하게 함께 작동하도록 하는 것은 복잡한 작업입니다.
• 구현 비용: 고급 비전 시스템을 개발하고 배포하는 데는 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 비전 AI 구현에 드는 비용과 기대되는 이점의 균형을 맞추는 것은 많은 조직이 직면한 과제입니다.
• 데이터의 품질과 가용성: 머신 비전 시스템은 학습을 위해 대규모 데이터 세트에 의존하지만 로봇의 다양한 상황을 정확하게 나타내는 고품질의 레이블이 지정된 데이터를 얻는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터가 부실하거나 불완전하면 모델의 정확도가 떨어지고 로봇의 성능이 저하될 수 있습니다.
• 다양한 조건에서의 안정성: 컴퓨터 비전 시스템은 실내 및 실외 환경과 같은 다양한 환경에서 안정적이고 일관된 성능을 발휘해야 합니다. 그러나 잦은 조정이나 수동 개입 없이 이러한 내구성을 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.

차세대 로봇을 만들어가는 비전 AI

비전 AI는 과거에는 상상할 수 없었던 수준의 이해력과 정밀도를 제공함으로써 로봇이 주변 환경과 상호작용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 우리는 이미 로봇이 점점 더 복잡한 작업을 처리하는 제조 및 의료 분야에서 컴퓨터 비전이 큰 영향을 미치고 있는 것을 목격하고 있습니다. AI가 계속 발전하고 컴퓨터 비전 시스템이 개선됨에 따라 로봇이 할 수 있는 일의 가능성은 계속 커지고 있습니다. 로봇공학의 발전은 단순히 첨단 기술에만 국한된 것이 아니라 우리와 함께 일할 수 있는 로봇을 만드는 것입니다. 로봇의 능력이 향상됨에 따라 로봇은 일상 생활에서 더 큰 역할을 하게 될 것이며, 새로운 기회를 열어주고 세상을 더욱 효율적이고 연결되게 만들 것입니다.

커뮤니티에 가입하고 GitHub 리포지토리를 탐색하여 다양한 비전 AI 사용 사례에 대해 알아보세요. 또한 솔루션 페이지에서 자율 주행 및 제조 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.