(주)뉴로메카의 협업로봇 기술(上)

----------목차----------

1. 협업로봇의 기술적 전망

2. (주)뉴로메카의 협업로봇 기술

1) 로봇 제어

2) 직접 교시(Direct Teaching)

3) 충돌 감지

4) HRI 기법

3. 결론

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1. 협업로봇의 기술적 전망

쉽게 프로그래밍이 가능하고, 안전하게 동작하는 산업용 협업로봇에 대한 시장의 반응이 뜨겁다. 현재 협업로봇 시장은 2015년 전체 산업용 로봇 시장의 약 2, 3% 정도를 차지하고 있다. 특히, 협업로봇 시장을 개척한 덴마크의 Universal Robots사는 작년대비 올해 100%의 성장을 보이고 있으며, 2020년경 협업로봇 시장은 현재 시장의 10배 이상 성장할 것으로 기대된다. 협업로봇의 시장 진입이 가속화됨에 따라 관련 ISO15066 등과 같이 안전 법규 등의 개정 논의도 급물살을 타고 있다. 한편 관련된 법적인 문제뿐만 아니라, 협업로봇의 도입으로 인한 인적 노동력 대체로 야기되는 다양한 도덕적 논란들에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있다.

 

 

협업로봇 시장 현황(자료. https://robotenomics.com/2016/01/11/the-facts-about-co-bot-robot-sales/)

 

협업로봇을 보다 더 잘 이해하기 위해서는 2000년 대 후반 산업용 로봇시장 및 사회, 경제적 상황을 되돌아볼 필요가 있다. 기존의 산업용 로봇은 완전한 자동화에 따른 고속, 대량 생산을 목표로 하고 있다. 필연적으로 보다 더 정밀하게, 더 무거운 작업을 고속으로 완수하기 위해 작업자의 물리적 개입은 원천적으로 배제된 독자적인 공간에서 전문 로봇 프로그래머에 의해 미리 프로그램된 작업을 수행하게 된다. 결과적으로 산업용 로봇은 대규모 투자가 가능한 자동차 및 반도체, LCD 제조 라인에서 성공적인 사례들을 만들어 내며 급속히 성장해 왔다.

 

 

산업용 로봇 시장 확대

 

2000년대 들어 금융위기가 발생함에 따라 보다 더 경제적이고 유연한 자동화 솔루션을 글로벌 자동차 제조 기업들이 찾기 시작했다. 예를 들어, BMW 및 폭스바겐은 협업로봇을 도입하기 시작했다.

 

한편, 금세기의 도래와 함께 시작된 스마트폰 및 관련 산업의 폭발적인 성장 속에서, 원가 경쟁에서 살아남기 위해 관련 산업들도 단순한 작업을 수행하는 노동집약적인 작업라인에서 사람과 함께 작업할 수 있는 저가의 로봇솔루션을 요구하게 됐고, 덴마크의 Universal Robots사는 2009년 최초의 협업로봇 UR5를 출시했다. 이후 미국의 Rethink Robotics사에서 양팔 협업로봇 플랫폼인 Baxter를 출시했다. 최근 1, 2년간에는 다수의 로봇 제조 대기업들도 협업로봇들을 출시하기 시작했다.

 

 

BMW 조립라인에서 작업자와 협업하고 있는 Universal Robots사의 UR 로봇

 

협업로봇(Collaborative Robot)이 기존의 산업용 로봇과 다른 점은 다음과 같다.

첫째, 협업로봇은 로봇 프로그래밍에 있어서 전문 엔지니어의 도움이 필요 없을 정도로 쉽게 프로그래밍할 수 있어야 한다.

둘째, 작업자와 같은 공간에서 동작해야 한다. 기존의 산업용 로봇은 안전 펜스 등으로 작업자와 격리된 공간에서 작업을 하며, 작업자와 충돌 시 심각한 상해를 가할 수 있다. 반면, 협업로봇은 작업자와의 의도되지 않은 충돌이 발생하는 경우에도 안전하게 반응해야 한다.

셋째, 협업로봇은 대규모의 투자가 필요 없이 일부 작업만을 자동화할 수 있다. 많은 중소제조기업에서 협업로봇을 활용해 자동화를 진행하는 이유가 여기에 있다. 기존의 산업용 로봇 도입 비용의 1/2~1/5 정도의 가격에 도입할 수 있으므로 기업의 입장에서는 빠른 투자회수를 기대할 수 있다.

 

사실 협업로봇을 구현함에 있어서 직접 교시 및 충돌 안전 등의 기술적인 문제들에 대한 해답의 많은 부분은, 로봇공학 연구계에서 이미 많은 연구가 이루어진 상태였다. 기존의 산업용 로봇이 고정밀, 고속, 고중량을 목표로 제품 개발이 존속되는 동안, 협업로봇은 휴먼-로봇 인테페이스(HRI) 및 협업작업에 주목한 제품개발이 지속되면서 어쩌면 향후 로봇 시장에 있어서 ‘파괴적 혁신’의 주인공이 될 수도 있다. 특히, 기계학습(Machine Learning) 및 산업용 사물인터넷 (Internet of Things) 기술과 융합되기 시작하면 그 양상이 더욱 빨라질 것이다.

 

 

좌측부터 유니버설로봇의 UR 시리즈, Rethink Robotics사의 Baxter와 Sawyer, KUKA의 iiwa

 

2. (주)뉴로메카의 협업로봇 기술

(주)뉴로메카(이하 뉴로메카)는 쉽고 안전하게 이용할 수 있는, 산업용 IoT를 기반으로 한 저가의 산업용 협업로봇 플랫폼, 즉 ‘스마트 커넥티드 로봇(Smart Connected Robot, SCR)’이라는 새로운 개념의 로봇을 개발해 왔다. 사용자 관점에서 SCR은 대부분의 협업로봇의 기능을 다음과 같이 구현한다.

 

 

뉴로메카의 SCR 개념

 

1) 로봇 제어

로봇 제어 방식은 협업로봇의 구현 방식을 결정짓는 중요한 요소이다. 대부분의 산업용 로봇은 제어기에서 계산된 목표 위치를 강력한 위치제어기가 제어하는 방식으로, 고속, 고정도의 제어에는 유리하지만 협업로봇의 핵심인 사용자와의 물리적 상호작용을 구현하는데 제한이 있다.

반면 로봇의 관절에 가해져야 할 토크를 계산한 후 제어기의 목표 토크(또는 전류)를 지령하는 전류제어 방식은 사용자의 상호 작용을 구현하기 좋은 프레임워크이다. 그러나 로봇의 운동방정식을 결정짓는 다양한 인수들과 관절에 작용하는 마찰력을 비롯한 복잡한 외란 등을 제어 알고리즘이 처리해야 하므로 현재까지도 산업용 로봇에 광범위하게 적용되고 있지 않다.

로봇의 제어성능을 결정짓는 중요한 하드웨어적인 요소는 실시간 제어 통신 방식이다. 뉴로메카는 고속 실시간 동기화 분산제어 필드버스 통신 방식인 EtherCAT을 채용하고 있다. 실시간 임베디드 리눅스 기반의 EtherCAT 마스터 로봇제어기인 ‘스텝(STEP)’은 CoE (CanOPEN-over-EtherCAT)를 지원하는 로봇제어기들이다. EtherCAT 방식은 다양한 센서 장치 및 주변 기기와 인터페이스하는데 유리하므로 향후 사실상의 표준이 될 것으로 기대되는 상황이다.

 

 

실시간 임베디드 리눅스 기반의 EtherCAT 마스터 로봇제어기 STEP/PC2

 

뉴로메카의 협업로봇은 기본적으로 역동역학 기반의 임피던스 제어기를 기본으로 모터의 토크를 제어하는 방식을 채용한다. STEP 제어기에 구현된 임베디드 로봇제어 엔진 SDK를 이용해 로봇의 동역학을 고속으로 연산한다. 현재 6, 7자유도 로봇의 경우 역동역학은 10kHz 이상으로 연산 가능하다. 특히 독자 개발된 비선형 H-infinity 최적 제어 기법을 활용해 제어의 강인성을 확보하고 있다. EtherCAT을 통해 드라이브에 전달되는 명령의 주기는 4kHz로 설정되어 있다.

 

2) 직접 교시(Direct Teaching)

직접 교시는 사용자가 물리적으로 힘을 가해 로봇의 관절을 조작함으로써 로봇의 경로점을 학습시키는 프로그래밍 방법이며, 쉽고 직관적이어서 대부분의 협업로봇이 이를 구현하고 있다. 그러나 직접 교시를 구현하는 기술에 있어서는 다음과 같은 차이가 있다.

 

? 위치제어 기반의 방법

로봇은 모터 드라이버의 위치 제어에 의해서 제어되고 있는 상황에서 관절 센서를 이용해 관절에 가해지는 사용자의 힘을 측정하여 사용자의 운동 의도를 추정한 후 위치 제어의 목표치를 적절하게 실시간으로 변동시켜 작업자의 의도에 순응하여 로봇을 움직이는 방법이다. 관절 센서로 이용할 수 있는 것은 추가적인 설치 없이 활용 가능한 엔코더의 위치 오차, 모터의 전류 등이 있고, 추가적으로 장착해서 활용하는 경우에는 추가적인 엔코더, 가속도계, 그리고 관절 토크 센서 등이 있다.

개념적으로 로봇은 입력으로 힘을 받아 위치로 출력하는 어드미턴스(Admittance) 개체가 되어, 상호작용 시 사람은 힘을 출력하는 임피던스(Impedance) 개체로 동작하므로 넓은 의미의 어드미턴스 제어라고 부른다.

 

UR의 직접 교시

 

? 전류제어 기반의 방법

로봇에 가해지는 동적 토크(또는 전류)를 제어기가 연산한 후 로봇에 가해 로봇을 제어하는 방법으로, 로봇을 임피던스 개체로 동작시킬 수 있다. 즉 로봇은 위치를 입력으로 받아 힘을 출력하는 임피던스 개체가 된다. 보다 더 자연스럽게(어드미턴스 개체로 동작하는) 사용자의 위치 입력에 순응해 로봇이 반응하므로 상호작용 구현에 더 효과적으로 알려져 있다. 그러나 로봇의 운동방정식을 기반으로 시스템의 모델 오차 및 외란, 특히 마찰을 직접 제어해야 하므로 실제 산업용에 적용하기에는 여러 어려움이 존재한다. 전류 제어 기반에서는 관절의 역기동성(Back-drivability)이 보장되는 경우 컴플라이언스(Compliance) 제어와 같이 단순한 제어알고리즘으로도 추가적인 센서 없이 직접 교시를 구현할 수 있다. 관절 토크센서가 장착되는 경우 관절 토크 피드백을 통해 모터의 관성 및 마찰력을 축소시킬 수가 있어 컴플라이언스 제어와 결합하는 경우 보다 더 부드럽게 효과적으로 직접 교시를 구현할 수 있다.

 

 

LBR iiwa의 관절 토크센서 기반 직접교시

 

뉴로메카의 협업로봇 플랫폼인 ‘인디(Indy)’의 경우 임피던스 제어 기반으로 구동된다. 우선, 중력보상이 된 로봇의 관절을 작업자가 구동하는 직접 교시를 지원한다. 중력 연산의 오차와 더불어 관절에 작용하는 마찰력을 보상하는 것이 중요하다. Indy의 경우 엔드이펙터에 부착된 6축 F/T센서를 이용하는 임피던스 제어를 지원한다. 임피던스 제어 기반으로 엔드이펙터를 직접 교시할 수 있다. 센서를 이용하므로 시스템의 유효 관성 및 마찰력 등의 영향을 최소화 할 수 있으므로 직접교시가 더 쉬워진다. 뿐만 아니라 엔드이펙터에 설정되는 탄성계수 등의 임피던스 인수들을 조절하여 자세는 고정시킨 채 위치만 바꾸거나, 특정 평면 운동에 구속된 운동만을 허용하는 등의 직접 교시가 가능하다.

 

 

Indy의 중력보상 기반 직접교시(左)와 Indy의 F/T 센서 기반 임피던스 교시(右)

 

? 산업용 직접교시 방법

기존의 협업로봇은 주로 관절 운동을 통한 직접교시를 구현하는데 초점을 맞추고 있다. 여기에는 몇 가지의 이유가 있다.

첫째, 작업은 경로점을 설정하는 것만으로 지정될 수 있다. 많은 경우 이 점들을 잇는 경로는 지정할 필요가 없다. 그러나 산업용 로봇의 경우 경로를 지정할 필요가 있다. 예를 들어, 로봇이 쟁반에 놓인 컵의 이동 경로를 학습하는 경우, 경로점 교시를 할 때 쟁반의 수평이 유지되어야 내용물을 쏟지 않고 작업을 완수할 수 있다. 일부 산업용 로봇의 경우 핸드가이드(Hand Guide)라는 이름의 HRI 조이스틱을 손목에 부착하거나, 키네틱 티칭(Kinetic Teaching)이라는 이름으로 F/T센서를 이용해 작업 경로를 지정할 수 있다.

여기서 두 번째 어려움이 발생한다. 그것은 추가적인 비용이다. 대부분의 장치들은 손목에 부착된 6축 F/T센서를 필요로 한다. 이런 센서류들은 상당히 고가이므로, 경로 교시를 위해 기본적으로 장착되기에는 아직 쉽지 않다. 최근 독일 KUKA사의 산업용 협업로봇 iiwa는 관절 토크센서를 장착했다. 전술한 바와 같이 관절 토크센서는 관절의 유효 질량과 마찰력을 상당히 저감시킬 수 있으므로 비교적 단순한 컴플라이언스 제어 알고리즘으로 작업공간의 교시를 지원한다. 최근 저가의 6축 F/T센서 제품들이 시장에 출시되고 있어 추후 작업 공간에서의 직접 티칭이 보다 더 활발해질 것으로 기대된다.

eMoDi(이모디) 티칭이란 뉴로메카에서 개발한 새로운 개념의 작업경로점 설정을 위한 물리적인 HRI 장치이다. 기존의 어드미턴스 제어 기반의 핸드가이드에서는 사용자의 운동 의도를 힘센서를 통하여 추정한다. eMoDi(Emotional Director)는 사용자의 의도를 비홀로노믹(non-holonomic) 구속 조건 하에서 직관적인 조작으로 오류없이 사용자의 의도를 파악하고 강인한 임피던스 제어에 의해서 의도대로 로봇을 움직이는 새로운 개념의 핸드가이드 시스템이다.

 

 

 좌측부터 Robotiq사의 키네틱 티칭, Nachi사의 산업용 핸드가이드, eMoDi

(주)뉴로메카 www.neuromeka.com

 

※ 출처 : EngNews (산업포탈 여기에) - (주)뉴로메카의 협업로봇 기술(上)