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Nikkei X-TECH_2021.9.24

가시마의 전자동 공사
불도저 자동화의 이면에는 AI
복잡한 작업도 가능하게

복수의 중장비의 자율운전을 통해 건설현장을 ‘공장’으로 면모시킨다는 목표를 내건 가시마. 가시마가 첫 자동화의 대상으로 삼은 진동 롤러는 이동과 작업을 겸한다. 정해진 루트를 주행시키면 작업관리도 할 수 있다.

반면 진동 롤러가 가동되기 전단계에서 작업하는 불도저는 다르다. 덤프트럭에서 내려진 다짐 재료를 밀어내는 불도저는 단순히 이동하는 것만이 아니라 동시에 차체 앞쪽의 블레이드(토공판)를 사용해 다짐 재료를 눌러서 성형해야 한다.

차체 전체의 움직임과 함께 블레이드의 높이를 조정하는 복합적인 동작이 필요하게 된다. 경로를 추종하기 이전에 작업을 효율적으로 완수하기 위한 경로나 동작을 결정하는 것 자체가 어렵다.

따라서 여기서도 숙련된 오퍼레이터의 운전을 통해 작업 특성을 파악하도록 했다. 다만 실제 기기로 데이터를 대량으로 취득하는 것은 현실적이지 않다. 시험 때마다 작업장을 원래대로 되돌려야 하는 등 시간이 걸리기 때문이다. 불도저의 경우는 하루 3차례의 데이터 수집이 최대였다.

숙련된 오퍼레이터의 협력을 얻어 수십 차례에 걸쳐 데이터를 취득한 결과, 운전 방법은 오퍼레이터에 따라 매우 다르다는 것이 판명되었다. 최종 목적이 같아도 그 과정이 크게 다르다. 자동차의 종렬 주차를 예로 들면 이해하기 쉽다. 종렬 주차에는 후진으로 넣는다는 큰 원칙이 있다. 하지만 핸들을 꺾는 방법은 사람에 따라서 천차만별이다. 마찬가지로 운전 조작의 차이가 두드러졌다.

-- 시뮬레이터로 유력 후보를 추출 --
편차가 많은 조작 방법 중에서 최선의 방법을 도출하는 것은 쉽지 않다. 작업 조건이나 운전 방법을 변경하다 보면, 그 조합은 방대한 양이 된다. 그래서 시뮬레이션 기술을 활용하기로 했다. 컴퓨터 시뮬레이터 개발은 시바우라공업대학의 협조를 얻어 진행했다.

시뮬레이션을 실시할 때의 과제는 ‘토사의 움직임을 어떻게 표현할 것인가’이다. 시바우라공업대학 공학부의 우치무라(内村) 교수는 “나비에-스토크스 방정식을 사용해 유체해석처럼 다룬다거나, 토립자의 움직임을 세세하게 계산하는 개별 요소법을 사용하는 것도 생각했다. 그러나 계산 부하가 크다. 그래서 셀룰러 오토마톤을 채용하기로 했다”라고 설명한다.

셀룰러 오토마톤이란 공간 등을 격자 모양의 셀로 표현하고, 셀의 상태를 근접 셀의 상태에 따라 변화시켜 나가는 방법이다. 교통이나 유체해석 등에서 이용된다. 여기서는 토사의 산을 평면 상의 격자와 높이로 표현하고, 인접 셀의 높이를 고려하여 거동을 결정했다.

구체적인 움직임으로는 경사가 안식각을 넘으면 토사가 무너진다는 성질을 고려. 인접한 셀이 나타내는 토사의 높이를 바탕으로 경사면보다 위에 존재하는 토사가 붕괴되도록 하였다.

이 때 불도저의 블레이드에 눌린 토사의 거동을 다음과 같이 생각하고 있다. 블레이드에 눌린 토사에서는 '블레이드에서 가해지는 힘', '자중(自重)', '토사 덩어리에 발생하는 미끄럼면에 대한 수직 항력과 전단 저항력의 합력'의 3개가 어울릴 것으로 상정. 블레이드에 눌리는 토사에 대해서는 미끄럼면 위에 있는 토사가 전방으로 이동한다고 간주했다.

이러한 룰에 따라서 1대의 덤프트럭이 운반한 재료를 기본으로 마운드를 시공하는 모델을 설정. 시뮬레이션을 거듭했다.

여기서 “불도저로 압토하는 횟수는 8회로 하고, 정해진 마운드 공간에 대한 토사의 충진율이 높아지는 방법을 AI(인공지능)의 하나인 유전적 알고리즘 등을 이용해 계산해 나갔다”(우치무라 교수). 불도저가 8회의 압토 조작으로 마운드를 만드는 경로를 1회 계산하는데 필요한 시간은 1초 정도면 된다.

이와 같이 AI의 힘을 빌려 대량의 경로 계산을 하면서 최적 경로를 찾아 나갔다. 최적 경로에서는 토사의 하역 위치가 조금 어긋나도 비교적 높은 시공 정밀도를 유지할 수 있다는 점도 확인했다.

-- 베테랑보다 압토 횟수는 적다 --
실제 불도저를 이용한 제어에서는 이렇게 얻어진 시뮬레이션 성과를 바탕으로 실제로 가시마의 사원이 불도저를 움직여 실제 재료를 사용해 시공 시의 제어 규칙 등을 검증. 재료의 차이에 맞춰서 최적의 압토 방법이 되도록 조정하고 있다.

실제 시공에서도 “덤프트럭이 토사를 하역하는 위치가 ±50cm 범위라면, 그 위치에 맞춘 경로의 보정을 통해 충진율이나 모양과 같은 품질을 유지할 수 있는 수준이다”. A4CSEL(쿼드악셀) 연구 개발에 종사하는 가시마 기술연구소의 하마모토(浜本) 연구원은 설명한다.

불도저 자율운전에 의한 밀어내기 작업의 평면 상의 완성도 오차는 ±30cm 정도로 줄어든다고 한다. 이 숫자는 숙련된 오퍼레이터가 작업한 경우의 ±10cm에 비하면 크다.

그렇지만 일반적인 시공이라면 충분히 만족할 수 있는 수준이다. 가시마 기술연구소의 미우라(三浦) 연구원은 다음과 같이 평가한다. “숙련 기술자처럼 100점은 아니더라도 80점은 받을 수 있다. 애초에 100점의 작업을 해내는 베테랑은 거의 없다.

시공 오차에 대해서는 기계로만 대응해도 한계가 있다. 예를 들어 덤프트럭에서 밀려나온 재료의 양도 오차 요인이기 때문이다. 이 양을 엄격히 관리하면 쿼드악셀에 의한 시공 정밀도를 현재보다 더 높일 수 있다.

유인 조작에 비해 압토 회수를 줄일 수 있을 가능성도 보인다. 예를 들어, 10m×8m의 범위를 30cm 두께로 밀어내는 경우, 경험 25년의 오퍼레이터의 압토 횟수는 13회였다. 한편, 시뮬레이션에서 얻은 방법을 이용한 자율운전에서는 8회로 끝난다.

자동화의 경우 이 이상으로 압토 횟수를 늘린다고 해서 마무리가 좋아지는 것은 아니다. 그럼에도 베테랑보다 적은 회수로 일정한 품질을 확보할 수 있는 것은 확인할 수 있었다. 압토 횟수가 1회 줄어들면 작업 시간을 1분 정도 단축할 수 있다.

-- 자율운전에서는 급핸들이 없다 --
불도저 자동화와 함께 진행한 덤프트럭 자동화에서는 숙련된 오퍼레이터의 데이터를 취득하지 못했다. 불도저에 앞서 자율운전 기술을 개발한 진동 롤러와 기본적인 조작 방법은 다르지 않다고 판단했다. 덤프트럭을 움직일 때의 경로는 적재 위치와 하역 위치, 주행 가능 구역을 기본으로 중장비를 관리하는 시스템 측에서 계산. 자동으로 생성하고 있다.

진동 롤러와는 속도 등이 다르다는 점을 고려하여 제어 파라미터의 변경 등은 추가했지만 궤도를 따라서 움직인다는 점에서는 진동 롤러와 같은 생각으로 개발을 진행했다.

덤프트럭 운전은 사람이 하는 운전과 자율운전은 확연히 다른 점이 있다. 갑자기 핸들을 꺾지 않는다는 점이다. 게다가 흙을 밀어내는 위치에는 똑바로 후진해 들어간다. 때문에 뒤엎는 작업 등에 필요한 공간은 숙련 오퍼레이터가 운전하는 케이스보다 넓어진다.

덤프트럭 자율운전에서는 하역 시 위치 오차가 30~50cm 범위다. 앞서 기술한 바와 같이 덤프트럭의 하역 시 오차를 억제할 수 있었던 점이 불도저에 의한 밀어내기 작업의 오차 억제로 이어지고 있다. 이러한 중장비 간 연계에 대해서는 다음 기사에서 설명한다.

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