산업기술/제조/경영

Nikkei Monozukuri_2023.4 리포트 (p24~25)

로봇과 사람의 공동 작업을 디지털 트윈화
산업기술종합연구소, 도요타와의 실증에서 생산성 15% 향상

산업기술종합연구소는 디지털트윈을 활용해 생산성 향상과 안전성 확보의 양립과 작업자와 협동로봇의 공동작업을 통한 '반자동화'를 실현하기 위한 시스템을 개발했다. 도요타자동차의 협력을 얻어 실시한 모의 생산공장에서의 부품 공급 작업 실증시험에서는 시스템 도입 전에 비해 생산성이 최대 15% 향상되었으며, 작업자 부담도 약 10% 경감되었다고 한다.

개발된 시스템은 작업자와 로봇이 공동으로 작업하는 환경을 관측해 작업자의 움직임과 신체에 가해지는 부하, 작업자와 로봇 간의 간격 등에 대한 안전환경을 가상공간에서 실시간으로 해석한다. 작업자의 신체적 부하를 낮출 수 있도록 협동로봇에게 다음 작업을 지시하거나, 협동로봇이 하기 어려운 작업은 가능한 작업자에게 할당한다.

-- 영상과 데이터베이스에서 인체 모델 생성 --
이 시스템의 특징은 크게 3가지이다. [1] 로봇뿐만 아니라 작업자의 움직임이나 부하를 실시간으로 추측할 수 있다. [2] 작업자와 로봇의 움직임 등의 시뮬레이션에 심층학습(딥러닝)이 필요 없다. [3] 작업자의 의복에 센서를 부착할 필요가 없는 등, 저비용으로 실현할 수 있다 등이다.

시스템은 산업기술종합연구소가 개발한 디지털 인체 시뮬레이터 ‘다이바웍스(Dhaiba Works)’를 기반 소프트웨어로 하고 있다. 이 밖에도 스패너의 파지(把持)나 나사류의 픽업과 같은 작업별 해석용 플러그인이 필요에 따라 설치된다.

디지털 트윈을 구축하기 위해서는 우선 다이바웍스에서 인체 모델을 생성해야 한다. 주요 생성 방법은 [1] 카메라로 촬영한 작업자의 영상을 바탕으로 유사한 인체 모델을 생성한다. [2] 작업자의 체형을 측정하여 인체 모델을 생성한다. [3] 3차원 바디 스캐너를 이용하여 계측한 표피의 고밀도 점군을 통해 인체 모델을 생성한다.

인체 모델 생성에는 산업기술종합연구소가 이미 구축한 일본인 체격의 데이터베이스를 이용했다. 이 데이터베이스는 키와 사지의 길이 및 무게 등의 데이터를 가지고 있어 사람 몸에 부착된 반사 마커와 LED 마커 등, 위치를 계측하는 모션 캡처 등의 데이터에서 인체와 동일한 모델을 생성할 수 있다.

모션 캡처가 아니더라도 “영상으로부터 사람의 3차원 전신 운동을 추정하는 심층학습 베이스의 동작 계측 기술로 대체할 수 있다”(산업종합연구소 정보인간공학영역 인공지능연구센터 디지털휴먼연구팀의 마루야마(丸山) 주임연구원)라고 한다.

사전에 제조 현장의 랙이나 컨베이어 등의 CAD 데이터를 다이바웍스에 입력하면 로봇 모델이 로봇의 제어 및 가시화용 시스템(Robot Operating System, ROS)으로 생성된다. 이를 통해 작업자와 로봇이 공존하는 제조현장의 디지털트윈이 구축된다.

제조현장 천장 부근에 설치한 16대의 카메라로 작업자와 로봇을 촬영하고 그 영상을 바탕으로 작업자와 로봇의 간격을 측정. 공작물을 파지하거나, 보행하는 작업자의 부하를 추측한다.

작업자의 인체 모델은 전신 근골격 모델로 되어 있어 작업자 영상을 바탕으로 공작물을 잡고 들어올렸을 때의 근육 움직임이나 관절 토크 등을 계산 및 평가할 수 있다. 즉, 센서를 의복 등에 부착하지 않고도 작업자의 부하를 시뮬레이션할 수 있는 것이다.

-- 도쿄 임해 부도심에 도요타 공장 재현 --
실증시험에서는 도쿄 임해 부도심에 있는 산업종합연구소 연구센터 내 도요타자동차 공장에서 실제 진행 중인 부품 공급 작업을 재현했다. 성인 남성이 돌아다니며 부품을 피킹하는 작업의 부담을 해석. 작업자의 부담을 경감하면서 생산성 향상을 도모하는 시뮬레이션을 실시했다.

촬영한 영상과 링크된 디지털트윈 상에서 작업자(인체 모델)의 움직임을 해석. 팔을 뻗어 무거운 부품을 들거나 몸을 크게 구부리는 등 신체에 부하가 가해지는 작업은 로봇이 담당하도록 로봇에게 지시한다.

반대로 로봇이 하기 어려운 로프 모양의 부품이나 복잡한 형상의 부품은 작업자가 담당하도록 한다. 로봇이 작업자를 보조하는 것만이 아닌 로봇의 약점을 작업자가 보완하는 상호 보조가 가능하다.

시스템은 이러한 실시간 해석과 예측에 기반한 작업 계획을 실행한다. 실증실험에서는 시스템 도입 전과 비교해 같은 작업자가 협동로봇과의 공동작업을 통해 작업을 완료하는 데 필요한 시간이 10~15% 단축. 작업 시 자세 등으로 인해 작업자의 허리와 어깨에 가해지는 관절 토크의 추정량을 약 10% 줄일 수 있다는 것을 확인했다.

산업기술종합연구소 임해부도심센터 인더스트리얼 CPS연구센터 오토메이션연구팀의 도마에(堂前) 팀장은 “이번 실증시험은 성인 남성 작업자를 대상으로 했지만, 노인이나 장애인 작업자의 경우에도 사용할 수 있도록 하는 것이 향후 과제이다”라고 말했다.

-- 끝 --

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