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Nikkei Robotics_2023.4 Cool Topic (p3-9)

Preferred, 소비자용 로봇 시장에 참여
월 5천엔으로 가정 내 운반 플랫폼으로

Preferred Networks(PFN)에서 스핀아웃한 로봇 벤처기업 Preferred Robotics(PFR)는 2023년 2월, 가정용 자율이동 로봇 ‘카차카(Kachaka)’를 개발했다. 카차카가 부착된 선반과 도킹해, 식기 정리 등 가정 내의 소소한 운반 작업을 자동화할 수 있는 제품이다. 음성이나 앱을 통해 지시를 내린다.

법인용 사업이 주력이었던 PFN은 18년에 ‘CEATEC JAPNA 2018’에서 자동 정리 로봇의 프로토타입을 발표한 이후 소비자용 로봇 시장에 참여를 모색해 왔고, 드디어 결실을 맺었다. 로봇 본체 가격은 세금 포함 22만 8,000엔(48회 분할하면 월 4,980엔), 서비스 이용료는 월 980엔이다. 발매는 5월이다.

PFR은 2021년 11월에 발족했지만 이번 카차카는 독립 전인 PFN 시절에 이미 제품의 핵심 콘셉트는 확정했다고 한다. 독립하고 나서 불과 1년반 만의 제품 투입은 스피드 개발처럼 보이지만 개발 자체는 독립하지 훨씬 전부터 진행했다고 한다.

PFR은 PFN이 보유한 로봇 기술을 전부 계승한 것이 아니라 어디까지나 자율이동계 로봇 기술에 포커스를 맞춘 형태로 창업했다. PFN은 ‘Amazon Picking Challenge’나 CEATEC에서 공개한 자동 정리 로봇 등을 통해 알 수 있듯이 암을 이용한 파지 기술도 보유하고 있다.

하지만 PFR은 그 기술들은 봉인하고 어디까지나 업무용/가정용 자율이동에 특화한 형태로 비즈니스를 추진해 나갈 것을 결단했다. 그러나 가정용 로봇 암은 비용 등의 면에서 시기상조라는 의견도 있었다.

원래 로봇 암용 AI 기술은 아직 발전 도중이다. 공장이나 물류 분야의 반복적인 업무라면 적용 태스크를 특정 작업으로 좁히는 방법으로 기존 기술로도 실용화는 가능하다. 그러나 만약 가정 내에서 로봇 암을 사용한다고 하면, 유저가 요구하는 태스크는 다종 다양해질 것이다.

그 요구에 유연하게 대응하려면 기술적인 난이도가 올라간다. 한편, 태스크를 좁혀서 제품화하는 것은 가능하지만 그렇게 되면 상품성이 눈에 띄게 낮아질 것이다. 암을 하드웨어로서 추가만 해도 수십만~수백만 엔의 비용이 증가한다. 그렇게 증가한 가격을 최종 소비자가 납득하기 위해서는 그에 상응하는 폭넓은 태스크를 수행할 필요가 있다.

그러나 실현에는 아직 기술적인 어려움, 갭이 있다. 가정용 암 장착 이동 매니퓰레이터와 같은 로봇을 기획/검토하고 있는 기업이 있을지도 모르지만 PFN 정도의 기업도 소비자용 시장에서는 암 장착은 아직 사업으로 성립하기 어렵다고 판단했다. 이 사실을 고려해 잘 판단하는 것이 좋을 것이다.

-- 우선은 짐차부터 --
그렇다고 PFN 그룹이 암 장착 이동 매니퓰레이터와 같은 사업을 완전히 포기한 것은 아니다. PFN의 니시카와(西川) CEO는 카차카의 발표 회견에서 구상도를 공개했다. 카차카와 같은 암이 없는 자율이동 로봇에 그치지 않고 장기적으로는 이동 매니퓰레이터와 같은 로봇을 다양한 산업에 침투시키려는 계획이 있는 것 같다.

제품으로서 카차카의 포인트는 ‘자율이동 기능에만 초점을 맞추고, 도킹 및 운반 대상은 문제 삼지 않는다’는 점이다. 도킹부를 통해 운반 대상에 ‘카차’라는 소리를 내며 접속할 수만 있다면 어떠한 것도 운반 가능하다. 현 시점에서는 운반 대상으로 선반 만을 제품화하고 있지만 바퀴가 달린 암을 준비하면 이동 매니퓰레이터도 될 수 있다.

다만, 현 시점에서는 이동 매니퓰레이터는 가정용 제품으로는 성립하기 어려운 점이 있기 때문에 우선은 베이스가 될 자율이동 기능만을 상품화해서 가정용 시장에 대한 지반을 구축해 두자는 생각으로 보인다.

가정용 로봇으로서는 로봇청소기가 이미 큰 성공을 거두었지만 카차카처럼 운반에 특화된 타입은 아직 흔치 않다. 물건을 실은 선반이 통째로 사람 근처로 다가온다는 의미에서는 물류분야에서 사용되고 있는 GTP(goods to person)형 로봇에 가깝다고 할 수 있다.

물류용 GTP형 로봇은 선반을 밑에서 들어올려 운반하는데, 그럴 경우 큰 에너지가 필요하고 안전 면에서도 바람직하지 않기 때문에 가정용은 견인형으로 하는 것이 타당한 선택이라고 할 수 있다.

또한 미국에서는 iRobot 출신이 창업한 Labrador Systems라는 벤처기업이 카차카와 같은 가정용 운반 로봇을 개발하고 있다. 다만 Labrador의 제품은 물건을 실을 수 있는 선반과 자율이동 기능이 일체화돼 있어 대형이기 때문에 가격이 카차카보다 비싸다.

가정용은 아니지만 ‘물건을 집으러 가는 것이 귀찮다. 로봇이 가져와 줬으면 좋겠다’라는 니즈에 부응하려는 시도는 과거에도 있었다. 예를 들면, 복합기 기업인 후지필름비즈니스이노베이션(구, 후지제록스)은 오피스용 레이저 프린터에 SLAM 등의 자율이동 기능을 추가한 ‘프린터 로봇’ 시제품을 14년에 개발했다.

제품화에는 이르지 못했지만 도쿄 아오야마의 공유오피스에서 진행한 실증실험에서 책상 사이를 이동하며 프린트물을 전달했다. 유저가 프린트한 것을 가지러 이동할 필요가 없도록 했다.

-- 이름도 없는 가사일을 상정 --
PFR은 카차카를 통해 자동화할 수 있는 작업을 ‘이름도 없는 가사일’이라고 부른다. 가정 안에서 사람은 요리나 세탁물 등 다양한 것들을 매일 운반한다. 그러한 작업의 대부분은 명시적인 이름을 갖고 있지 않다.

그런 소소한 운반 태스크를 카차카로 자동화하겠다는 것이다. ‘청소’ ‘세탁’ ‘조리’처럼 명시적인 이름이 붙은 태스크라면 사람들은 그것이 자동화되는 효율을 쉽게 상상할 수 있지만 이름이 없는 태스크는 그 효율을 상상하기 어렵다. 얼마나 편리해질지 체험해 보지 않으면 알 수 없는 측면이 크다.

또한 지금까지 존재하지 않았던 타입의 제품 장르이기 때문에 판매를 위해서는 먼저 효능이나 유스케이스를 유저에게 끈질기게 인지시킬 필요가 있다. PFR의 이소베(礒部) CEO도 “새로운 장르의 제품이기 때문에 중장기적 관점에서 키우고 싶다”라고 말한다.

카차카의 경우는 선반에 이름을 붙이고, 유저가 그 이름을 부르면 유저에게 가지고 온다. 때문에 PFR은 단순한 운반 용도 이외에 ‘물건 관리’나 ‘물건 사용 행위의 습관화’에도 사용할 수 있다고 보고 있다. ‘물건 관리’란, 카차카의 선반에 물건을 넣고 ‘A’라고 이름을 붙여 두면, 그것이 어디에 있는지 잊어버려도 음성으로 “A를 갖다 줘”라고 말하면 선반 째로 갖고 오는 것이다.

물건을 어디에 뒀는지 기억할 필요가 없어진다. 사용한 후에는 카차카가 적절한 장소에 선반 째로 돌려놓기 때문에 정리할 필요도 없다. ‘행위의 습관화’란, 예를 들면 선반에 공부 도구나 근력 트레이닝 도구 등을 넣어 두고 특정 시간에 유저에게 갖다 주도록 스케줄링해 두는 것이다.

카차카는 언뜻 보면 서빙 로봇의 가정판으로 보일지도 모르지만, 그러한 용도는 이미 단순한 운반 로봇이라는 틀을 넘어섰다. 퍼스널한 가정용 로봇만의 유스케이스이며, 업무용 로봇에서는 나올 수 없는 용도라고 할 수 있다.

집 전체가 물건이라는 실물에 대한 대규모 스토리지나 데이터베이스라고 한다면 카차카는 음성 쿼리(query) 하나로 필요한 것을 호출하는 ‘리트리버’와 같은 역할이라고 할 수 있다.

실제로 앞에서 말한 미국의 Labrador Systems은 ‘래브라도 리트리버’에 비유해 자사 제품의 이름을 ‘Labrador Retriever’라고 했을 정도다. 사냥견인 리트리버는 사냥한 것을 주인에게 물고오는 역할을 담당했었다. Labrador Systems나 PFR의 로봇은 가정 안에서 호출 한 번으로 필요한 것을 집안 곳곳에서 찾아오는 로봇이라고 할 수 있다.

현재, 가정에는 로봇청소기 이외에는 로봇이 전혀 보급되지 않았기 때문에 가정 내의 물건은 사람이 직접 걸어가 갖고 오는 것이 당연한 것이며, 사람들은 그것을 귀찮지만 어쩔 수 없는 일이라고 생각한다.

사람들이 갖고 있는 그러한 ‘귀찮다’는 잠재적인 생각을 마케팅을 통해 현재화시켜 ‘로봇으로 해결할 수 있다’는 생각으로 전환시키면 비즈니스 기회는 팽창할 것이다. 물리적인 운반 행위 그 자체보다 음성 호출이나 앱 조작만으로 물건을 찾아내고 관리할 수 있는 것에서 가치를 찾을 가능성이 있다.

-- 업무용 로봇과 철저하게 공용 --
카차카를 개발할 때는 PFR의 법인용 로봇제품과 가능한 한 소스를 공용했다. PFR은 카차카 발표에 앞서 22년 10월, 업무용 청소기 업체인 아마노와 공동으로 상업시설용 바닥 세정 로봇 ‘HAPiiBOT’를 발매했다. “이번 카차카는 HAPiiBOT과 센서 구성만 약간 다르고 내부는 상당 부분 공통돼 있다”(PFR의 엔지니어).

HAPiiBOT은 PFR의 첫 제품이며, HAPiiBOT 개발을 통해 SLAM 등 내비게이션계 소프트웨어 품질이 월등하게 향상되었다. 이번 카차카는 거기서 브러시업된 소프트웨어를 물려받았다. PFR은 법인용 로봇 팀과 가정용 로봇 팀은 분리했지만 겹치는 부분도 있다.

언뜻 업무용 대형 로봇과 가정용 로봇은 전혀 다른 사업으로도 보이지만 자율이동 로봇이라는 의미에서는 공통되는 부분이 크다. 이것도 암 연구개발은 봉인하고, 자율이동 기능에 철저하게 주력하기로 결단한 결과 나타난 효능이라고 할 수 있다.

소프트웨어뿐 아니라 하드웨어 면에서도 컴퓨팅/제어용 내장 보드는 카차카와 HAPiiBOT에서 공통화했다. 업무용 로봇은 비싸지만 민생제품과 비교하면 수량이 많지 않기 때문에 보다 출하 수를 전망할 수 있는 가정용과 공통화해서 비용을 억제하도록 했다.

카차카와 HAPiiBOT과 같은 PFR의 로봇은 심층학습 추론을 다용하고 있는데, 그 액셀러레이션에서도 미국 NVIDIA의 GPU를 이용하는 것이 아니라 스마트폰용 SoC의 GPU 코어나 DSP 코어를 사용하도록 했다. 이미지 인식이나 음성 인식도 로봇 내부에서 완결되며, 클라우드 측은 사용하지 않는다.

이용하고 있는 센서는 RGB 카메라(전후 2개), ToF형 거리 이미지 센서, 메커니컬 방식의 2차원 LIDAR 등이다. LIDAR는 미국 Neato Robotics의 로봇청소기에서 사용되는 삼각측량식 저가 타입으로 보인다. 통상의 LIDAR와 비교하면 계측 가능 거리는 한정적이지만 가정 내에서 이용하기에는 충분하다.

지도 자체는 3차원으로 구축하고 있지만 경로 계획에 대해서는 2차원으로 실행한다. RGB 카메라 정보에서, 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 통해 semantic segmentation을 실행, 장해물 등이 없는 주행 가능한 바닥 영역을 화소 단위로 식별한다. 그 정보를 지도 상의 코스트 맵에 반영해 경로를 계획한다. 카펫은 주행 불가로 판단하고 피한다.

선반의 검출/식별은 RGB 이미지 상에서 시행한다. 전용 선반의 바닥에는 바코드가 붙어 있어 근거리에서는 이를 검출한다. 선반의 바코드는 세계에서 고유의 ID를 부여하고 있어, 복수의 선반을 식별할 수 있다.

바코드는 바닥에 총 4개 부착돼 있고, 이 바코드는 마커로서도 기능한다. 선반의 자세 등을 여기서 검출하고 있다. 원거리에서는 물체 인식으로 선반을 검출한다. 또한 카차카는 어디까지나 바코드를 근거로 선반 단위로 식별을 할 뿐이며, 선반 위에 있는 각 오브젝트는 현 단계에서는 전혀 식별하지 못한다.

유저는 선반에 ‘책장’ ‘업무 도구’와 같이 이름을 붙이고, ‘책장을 가져와’ 라고 음성 지시를 내리면 갖고 온다. 하지만 그것은 어디까지나 등록 상의 이름일 뿐이며, 선반 위 물건을 로봇이 이미지 인식하는 것은 아니다. 다만 사람이 선반에 물건을 올리는 동작은 인식할 수 있다고 한다.

선반의 바닥에는 수지제 백색 돌기가 있고, 여기를 로봇 위쪽에 있는 도킹부와 연결시켜 견인한다. 최대 20kg까지 견인할 수 있다. 로봇 측 도킹부는 원통처럼 생겼고, 그곳이 연결 시 선반 측 돌기를 감싸듯 끼운다.

선반 측 돌기의 위치는 로봇 측 도킹부 중앙에 있는 적외광식의 포토 리플렉터(Photo Reflector)로 검출한다. 포토 리플렉터로 선반 바닥까지의 대략적인 거리를 계측하고, 거리가 짧아지면 거기에 돌기부가 있다고 판정하는 것 같다.

선반 바닥에는 돌기 이외에 2개의 거의 평행한 가이드도 있어, 선반과 로봇의 요각을 일정 범위 내에 구속해 선반의 방향을 로봇 측에서 제어할 수 있도록 했다.

-- Wake Word는 ‘저기, 카차카’ --
카차카는 음성 입력 또는 스마트폰 앱으로 조작한다. 같은 방 안에서 소리가 충분히 도달하는 거리에서는 음성 입력으로, 멀리 떨어진 방에 있을 때는 앱을 통해 조작한다. ‘저기, 카차카’라는 말이 Wake Word다.

그 후에 유저는 원하는 운반 태스크를 카차카에게 지시한다. “책장을 거실로 가져와”처럼 조작하고 싶은 선반의 이름과 목적지를 함께 지시한다. 인식에 성공하면 카차카는 ‘삐롱’이라는 소리를 내며 음성 합성으로 “책장을 거실로 가져 가겠습니다”라고 복창한다.

“정리해”라고 유저가 말하면 가져온 선반을 원위치에 갖다 놓는다. 경로 도중에 문이 닫혀 있는 경우는 문을 장해물로 인식해서 “장해물이 있어 여기서 멈춥니다”라고 말한다.

로봇의 음성 인식은 잡음과의 전쟁이다. 특히 방 안의 반향음이나 텔레비전 등의 잡음은 물론 자신의 액추에이터에서 나는 잡음도 악영향을 미치기 때문에 더 까다롭다.

이러한 문제에 대처하기 위해 카차카는 4개의 마이크로폰 어레이를 로봇 윗면의 4개 모서리에 설치, 빔포밍을 통해 지향성을 유저의 쪽을 향하면서 잡음을 억제하도록 했다. 카차카의 4개 모서리에 있는 작은 구멍이 마이크이다.

빔포밍의 파라미터는 뉴럴 네트워크의 출력을 이용하고 있다. 로봇 내부에서 나는 잡음이나 다양한 가정 내 환경에서 발생하는 음성 및 잡음의 전달을 시뮬레이션하고, 그 데이터를 사용해 뉴럴 네트워크를 학습시켰다.

카차카에서는 음성 인식도 로봇의 로컬에서 실시하고 있다. 일반적으로 음성 인식에서는 인식기에 실제 음성신호를 직접 입력하는 것이 아니라 어떤 특징량으로 변환한 후에 입력하는 일이 많다. 기존에는 ‘멜 주파수 켑스트럼(MFCC)’을 이용했다. 또한 회견에서는 음성 인식과 관련해 ‘CSM’에 대해서도 언급했다.

다른 주파수인 정현파의 합으로 신호를 나타내는 ‘복합 정현파 모델(composite sinusoidal model)’을 가리키는 것으로 보인다. 현재, 개발 중인 기능에서 이용하고 있고, 발매 시점에서 바뀔 가능성이 있다며 용도의 상세한 내용은 공개하지 않았다.

-- 끝 --

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