로보틱스에서 컴퓨터 비전 통합 이해하기

로보틱스 분야의 AI는 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 로봇은 사람의 개입을 줄이면서 더 복잡한 작업을 수행하도록 개발되고 있습니다. 예를 들어, DeepMind의 RoboCat은 100회의 시연만으로 새로운 작업을 학습할 수 있는 AI 기반 로봇입니다. RoboCat은 이러한 입력을 사용해 더 많은 training 데이터를 생성하고 기술을 향상시킬 수 있으며, 추가 학습 후 성공률을 36%에서 74%로 높였습니다. Robocat과 같은 혁신은 최소한의 사람 입력만으로 다양한 작업을 처리할 수 있는 로봇을 만드는 데 있어 큰 진전을 보여줍니다.

그림 1. DeepMind의 RoboCat 작동 방식

AI 기반 로봇은 이미 다양한 실제 응용 분야에서 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어 Amazon은 로봇을 사용해 창고 운영을 간소화하고 있으며, AI 로봇은 농업 분야의 농업 관행을 최적화하고 있습니다. 이전에는 로보틱스 분야의 AI가 수행하는 전반적인 역할을 살펴보고, 물류부터 의료까지 산업을 어떻게 재편하고 있는지 알아보았습니다. 이 글에서는 로보틱스에서 컴퓨터 비전이 중요한 이유와 컴퓨터 비전이 로봇의 주변 환경 인식 및 해석을 어떻게 지원하는지 자세히 살펴보겠습니다.

로보틱스에서 비전 시스템의 중요성#

로보틱스의 비전 시스템은 로봇의 눈 역할을 하며 로봇이 주변 환경을 인식하고 이해하도록 지원합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 카메라와 센서를 사용해 시각 데이터를 캡처합니다. 그런 다음 컴퓨터 비전 알고리즘이 캡처된 동영상과 이미지를 처리합니다. 로봇은 객체 검출, 깊이 인식, 패턴 인식을 통해 객체를 식별하고 주변 환경을 평가하며 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

그림 2. 머신 비전이 적용된 로봇(source: roboticstomorrow.com).

Vision AI 또는 머신 비전은 로봇이 동적이고 비정형적인 환경에서 자율적으로 작동하는 데 필수적입니다. 로봇이 객체를 집어야 한다면 컴퓨터 비전을 사용해 해당 객체의 위치를 파악할 수 있어야 합니다. 이는 매우 간단한 예입니다. 컴퓨터 비전 시스템의 동일한 기본 기반은 로봇이 제조 현장에서 제품을 검사하거나 정밀하고 정확하게 의료 수술을 지원하는 애플리케이션을 구축하는 데 필요합니다. 비전 시스템은 실시간 의사 결정에 필요한 감각 입력을 제공함으로써 로봇이 주변 환경과 더욱 자연스럽게 상호 작용하고 다양한 산업에서 처리할 수 있는 작업의 범위를 확장하도록 합니다.

자율 로봇을 위한 컴퓨터 비전의 최신 발전#

최근 전 세계적으로 로보틱스에서 컴퓨터 비전의 사용이 증가하고 있습니다. 실제로 글로벌 로보틱 비전 시장은 2028년까지 40억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. Vision AI가 실제 로봇 애플리케이션에 어떻게 적용되어 효율성을 높이고 복잡한 문제를 해결하는지 보여주는 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

Vision AI와 로보틱스를 활용한 수중 검사 개선#

수중 검사는 파이프라인, 해양 플랜트, 해저 케이블과 같은 구조물을 양호한 상태로 유지하는 데 필수적입니다. 이러한 검사는 비용이 많이 드는 수리나 환경 문제를 방지하고 모든 설비가 안전하게 제대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 그러나 시야가 좋지 않고 접근하기 어려운 영역이 있어 수중 환경을 검사하기가 어려울 수 있습니다.

컴퓨터 비전이 탑재된 로봇은 선명하고 고품질인 시각 데이터를 캡처하여 현장에서 분석하거나 검사 대상 영역의 상세한 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 사람의 전문 지식과 이 기술을 결합하면 검사가 더욱 안전하고 효율적으로 수행되며, 유지 관리 및 장기 계획 수립에 필요한 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 상업 다이빙 분야의 선도 기업인 NMS는 진입 지점이 탁한 상태에서 진행된 까다로운 수중 파이프 검사에 Blue Atlas Robotics의 원격 조종 수중 로봇(ROVs) Sentinus를 사용했습니다. 컴퓨터 비전이 탑재된 Sentinus ROV는 14개의 조명으로 해당 영역을 밝히고 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 캡처했습니다. 그런 다음 이 이미지를 사용해 파이프 내부의 정확한 3D 모델을 생성했으며, 이를 통해 NMS는 파이프 상태를 철저히 평가하고 유지 관리 및 위험 관리에 관한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있었습니다.

그림 3. Blue Atlas Robotics의 Sentinus(ROVs) 작동 방식

Vision AI와 로봇 정밀도를 활용한 주택 건설#

건설 산업에서는 노동력 부족에 대응하면서 일관된 품질을 유지하기가 어려울 수 있습니다. 산업용 로봇으로 건설을 자동화하면 건축 프로세스를 간소화하고 수작업의 필요성을 줄이며 정밀하고 고품질인 작업을 보장할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술을 이 자동화에 통합하면 로봇이 실시간 모니터링과 검사를 수행할 수 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 시스템은 로봇이 자재의 정렬 불량이나 결함을 감지하여 모든 자재가 올바르게 배치되고 품질 표준을 충족하는지 재확인하도록 지원할 수 있습니다.

ABB Robotics와 영국 기반 스타트업 AUAR의 파트너십은 이를 보여주는 훌륭한 사례입니다. 양사는 Vision AI가 탑재된 로봇 마이크로팩토리를 사용해 판재 목재로 저렴하고 지속 가능한 주택을 건설하고 있습니다. 컴퓨터 비전을 통해 로봇은 자재를 정밀하게 절단하고 조립할 수 있습니다. 이 자동화 프로세스는 노동력 부족 문제에 대응하고 단일 자재에 집중함으로써 공급망을 간소화합니다. 또한 이러한 마이크로팩토리는 지역 수요에 맞게 확장할 수 있고 인근 일자리를 지원하는 동시에 건설을 더욱 효율적이고 유연하게 만들 수 있습니다.

그림 4. Vision AI 기반 로봇 마이크로팩토리

3D Vision AI를 활용한 EV 충전 자동화#

EV 충전은 로보틱스에서 Vision AI를 활용하는 또 다른 흥미로운 사용 사례입니다. 3D 비전과 AI를 사용하면 로봇이 실외 주차장과 같이 환경이 까다로운 곳에서도 EV 충전 포트를 자동으로 찾아 연결할 수 있습니다. Vision AI는 차량과 주변 환경의 고해상도 3D 이미지를 캡처하여 작동하며, 이를 통해 로봇이 충전 포트의 위치를 정확하게 식별할 수 있습니다. 그런 다음 충전기를 연결하는 데 필요한 정확한 위치와 방향을 계산할 수 있습니다. 비전이 적용된 AI는 충전 프로세스의 속도를 높일 뿐만 아니라 안정성을 향상시키고 사람의 개입 필요성을 줄입니다.

Mech-Mind가 대형 에너지 기업과 협력한 사례가 있습니다. 양사는 까다로운 조명 조건에서도 EV의 충전 포트를 정밀하게 찾아 연결할 수 있는 3D 비전 유도 로봇을 개발했습니다. 자동화된 EV 충전은 사무실 건물과 쇼핑몰 같은 상업 공간에서 효율성과 충전 편의성을 향상시킵니다.

그림 5. 3D 비전 유도 EV 충전

로보틱스 애플리케이션을 위한 Vision AI의 이점#

컴퓨터 비전은 로보틱스 분야에서 여러 이점을 제공하며 기계가 더욱 높은 자율성, 정밀도, 적응성을 바탕으로 작업을 수행하도록 지원합니다. 로보틱스에서 Vision AI가 제공하는 몇 가지 고유한 이점은 다음과 같습니다.

• 비용 효율성: 높은 정밀도와 일관성이 필요한 작업을 자동화함으로써 Vision AI는 수작업의 필요성을 줄이고 오류율을 낮추며 생산성을 높여 장기적인 비용 절감으로 이어집니다.
• 적응형 학습: 지속적인 시각 데이터 분석을 통해 로봇은 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키고 상호 작용에서 학습하며 새로운 작업이나 환경 변화에 적응할 수 있습니다.
• 안전 및 규정 준수: Vision AI는 로봇이 장애물을 감지하고 피하며 안전하지 않은 상황을 인식하고 규제 표준을 준수하도록 지원함으로써 로봇이 사람과 함께 작업할 때의 안전성을 높입니다.
• 멀티태스킹: 이미지 분석을 통해 로봇은 객체를 분류하면서 동시에 검사하는 등 여러 작업을 처리할 수 있어 전반적인 효율성이 향상됩니다.

로보틱스에서의 컴퓨터 비전 과제#

Vision AI는 로보틱스에 많은 이점을 제공하지만, 로보틱스에 컴퓨터 비전을 구현하는 데에는 여러 과제도 있습니다. 이러한 과제는 다양한 환경에서 로봇이 얼마나 잘 작동하고 얼마나 안정적으로 운용되는지에 영향을 줄 수 있으므로, 로봇 시스템의 개발 및 배포를 계획할 때 이를 고려하는 것이 중요합니다. 로보틱스에 컴퓨터 비전을 사용할 때의 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 다른 센서와의 통합: 비전 시스템은 LiDAR 또는 초음파 센서와 같은 다른 센서와 함께 작동해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 서로 다른 센서가 원활하게 연동되어 환경을 종합적으로 이해하도록 만드는 것은 복잡한 작업입니다.
• 구현 비용: 고급 비전 시스템을 개발하고 배포하는 데는 많은 비용이 들 수 있습니다. Vision AI 구현 비용과 예상되는 이점 사이에서 균형을 맞추는 것은 많은 조직이 직면하는 과제입니다.
• 데이터의 품질 및 가용성: 머신 비전 시스템은 학습을 위해 대규모 데이터셋에 의존하지만, 로봇이 처할 수 있는 다양한 상황을 정확하게 나타내는 고품질 라벨링 데이터를 확보하기는 어려울 수 있습니다. 데이터의 품질이 낮거나 불완전하면 모델의 정확도가 떨어지고 로봇의 성능이 저하될 수 있습니다.
• 조건에 따른 안정성: 컴퓨터 비전 시스템은 실내 및 실외 환경과 같은 다양한 설정에서 안정적으로 일관된 성능을 발휘해야 합니다. 그러나 잦은 조정이나 수동 개입 없이 이러한 내구성을 확보하기는 어려울 수 있습니다.

Vision AI가 형성하는 차세대 로봇#

Vision AI는 과거에는 상상할 수 없었던 수준의 이해력과 정밀도를 로봇에 제공하여 로봇이 환경과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이미 제조 및 의료와 같은 분야에서 컴퓨터 비전이 큰 영향을 미치며 로봇이 점점 더 복잡한 작업을 처리하는 모습을 볼 수 있습니다. AI가 계속 발전하고 컴퓨터 비전 시스템이 개선됨에 따라 로봇이 수행할 수 있는 일의 가능성은 계속 확대되고 있습니다. 로보틱스의 발전은 단순히 첨단 기술에 관한 것이 아니라 우리와 함께 일할 수 있는 로봇을 만드는 것에 관한 것입니다. 로봇의 역량이 향상됨에 따라 로봇은 일상생활에서 더욱 큰 역할을 하게 될 가능성이 높으며, 새로운 기회를 열고 세상을 더욱 효율적이고 연결된 공간으로 만들어 줄 것입니다.

커뮤니티에 참여하고 GitHub 저장소를 살펴보며 다양한 Vision AI 사용 사례를 알아보세요. 또한 솔루션 페이지에서 자율주행 및 제조 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.