일본산업뉴스요약

아마존 로보틱스 챌린지
‘심층학습’의 활용 ‘상식’으로

[용어]아마존 로보틱스 챌린지
로봇 암을 사용해 상자에서 부정형 물건을 꺼내는 피킹 작업의 기술을 경쟁하는 국제대회로 이번이 3회째이다. 과거 2회는 아마존 피킹 챌린지라는 명칭이었다. 이번에는 상자에 들어간 아이템을 꺼내어 선반에 넣는 ‘스토우 태스크(Stow Task)’, 선반에서 임의의 아이템을 꺼내어 지시된 상자에 넣는 ‘피크 태스크’의 기술을 경쟁했다. 두 태스크의 총점 상위 8개 팀이 최종 라운드에 진출해, 두 태스크를 연속적으로 실시하여 우승을 경쟁했다. 상금은 스토우, 피크의 각 1위가 2만 달러, 최종 라운드 우승은 8만 달러이다.

아마존이 주최하는 ‘아마존 로보틱스 챌린지(ARC)’가 7월 말에 일본에서 개최되어, 물류작업에서 자동화가 어려운 피킹(집품) 로봇 기술을 경쟁했다. 피킹은 박스에서 임의의 상품과 제품(아이템)을 꺼내어 행선지 별로 분류하는 작업이다. 대회가 회를 거듭할수록 참가하는 팀들의 기술은 향상되고 있다. 경기에서 선보인 로봇 기술의 지금과 과제는 어떤 것이 있을까.

-- 높은 난이도의 작업 --
현재의 로봇은 인간처럼 무엇이든 가능한 것은 아니다. 같은 아이템만을 반복적으로 꺼내는 것은 로봇이라도 간단하다. 하지만 ARC의 경기처럼 화장실 청소 도구 및 포장된 상자, 물병, 금속 철망의 연필꽂이 등 잡다한 아이템을 하나하나 정확하게 꺼내는 것은 어렵다. 게다가 많은 아이템이 함께 들어가 있는 상자에서 임의의 아이템을 꺼내는 것은 높은 난이도의 작업이다.

ARC는 피킹 작업의 로봇화가 테마이다. 참가하는 팀들이 최신기술과 참신한 아이디어로 경쟁해 피킹의 수준도 비약적으로 올라갔다.

우선은 로봇의 손에 닿는 엔드 이펙터(End-effector)이다. 이전에는 인간의 손을 본뜨는 등 기계적인 엔드 이펙터가 많았지만 청소기와 같이 빨아들여 잡는 흡착 방식이 주류가 되었다. 흡착할 수 없는 그물 형태의 아이템 등은 그리퍼로 끼워서 잡는다. 그 중에는 인도의 ‘IITK-TCS’와 싱가폴 남양이공대학의 ‘Nyanyang’처럼 흡착만으로 승부하는 팀도 있었다.

참신한 기구로 도전하는 팀도 있어 독일의 카를스루에 공과대학교의 ‘IFLPiRO’는 흡착 기구의 겨드랑이에 손가락이 되는 부분이 튀어나와 그리퍼가 되는 구조를 사용했다. 대만의 담강대학의 ‘TKU M-Bot’는 손가락 3개의 그리퍼와 흡착을 2개의 팔에 붙였다. 팀의 학생은 “둥근 물건을 확실히 잡는 것이 목적이다.”라고 한다.

영상인식은 인공지능(AI) 기술의 딥러닝(심층학습)으로 정확도를 높이는 것이 ‘상식’이 되었다. 미국의 엔비디아에서 IoT 사업 통괄부장은 “다양한 아이템의 영상을 심층학습으로 배우고, 확실한 위치를 파악해 어디를 잡으면 떨어트리지 않을 지라는 것을 판단하는 기술이 당연해졌다.”라고 설명한다. 더불어 이번에는 경기 직전에 추가 아이템을 팀에 알리고 즉흥적인 대응력도 실험했다. “미지의 아이템을 짧은 시간에 심층학습으로 배우는 기술도 각 팀들이 연마하고 있다.”고 한다.

단 고도의 영상인식 기술을 사용하면 로봇을 제어하는 소프트웨어 등 전체의 조정이 어려워 지고, 어떻게 설계하는 지가 과제가 된다.

-- 트러블 속출 --
이번에 고도의 기술로 도전한 미쓰비시전기, 주부대학(中部大学), 쥬오대학의 ‘MC2’와 파나소닉, 나라 첨단과학기술 대학원 대학의 ‘NAIST 파나소닉’은 트러블이 거듭되어 힘을 발휘할 수 없었다.

한편 결승전에서 우승한 호주의 퀸즐랜드 공과대학교 등의 ‘ACRV’는 인형뽑기 기계와 같이 3개 축의 이동으로 움직임을 한정시켜 성공했다. 이 팀의 라이더 박사에 따르면, 전 대회에는 미국의 리싱크 로보틱스(Rethink Robotics)의 쌍 팔 로봇 ‘백스터(Baxter)’를 채용했지만 제어가 어려워 이번에는 심플한 로봇을 제작했다.

피크 태스크(Pick Task)에서 1위를 차지한 남양이공대학도 3대의 3D 카메라로 물체를 인식하고 있었다. 20개 이상의 카메라와 촉각 센서를 사용한 미국의 MIT 등의 팀도 많이 있는 상황에서 심플한 구성으로 ‘숙련된’ 기술로 힘을 발휘했다. MC2로 참가한 미쓰비시전기 첨단기술 종합연구소의 수석연구원은 “최신의 요소기술이 아니더라도 시스템의 전체 설계가 뛰어난 팀이 상위를 차지했다.”고 대회를 회상한다.

피킹의 자동화는 실현될까
‘정확하게 잡는다’ 기술적인 과제 산적

-- 공통 과제 --
ARC에서 선보인 신기술은 빠르게 로봇 연구자 전체가 공유한다. 전 대회에서 상위를 차지한 PFN(Preferred Networks)의 연구원은 “이번에는 많은 팀이 실시간 영상인식 소프트웨어 ‘Yolo’를 사용하는 등 훌륭한 기술을 도입하는 움직임이 빠르다.”며 감탄했다.

한편 불가능했던 과제도 공유하여 극복하기 위해 피킹 작업에 관련된 로봇 연구 자체의 수준 향상이 빨라지고 있다. ‘팀 K’로 참가한 도쿄대학의 오카다 교수는 “아마존은 연구개발의 목표를 제시하며 전체의 공통과제로 삼았다.”고 해설한다.

지금까지의 로봇 연구는 ‘비포장 도로를 걷는다’,’물 컵을 쥔다’ 등 테마가 통일되지 않았지만, 보다 사회에 도움이 되는 기술의 과제를 설정한 것으로 연구개발의 선순환이 되고 있다.

그러면 피킹 작업의 로봇화가 실현되는 것은 언제인가. 대회에서는 모든 아이템을 정확하게 잡는 것은 불가능했다. 기술적인 과제는 향후에도 산적하고 있는 것처럼 보인다. 아마존 로보틱스의 연구선진개발 책임자는 “아직 몇 년은 피킹은 과제로서 남을 것이다.”고 예측한다.

같은 회사의 마커스 수석엔지니어는 “우선은 사람과 협력하고 생산성을 높여 사람의 부담을 줄이는 것이 된다.”고 보고 있고, 그러한 구조가 빠른 시기에 나오더라도 이상하지 않다.

-- 끝 --