핸들링 로봇의 '두뇌' 업그레이드: 신체 지능의 네 가지 핵심 기술

I. 구현된 지능이란 무엇인가요?

구현형 지능(EI)은 지능형 신체가 물리적 신체를 통해 실시간으로 환경과 상호 작용하여 지각, 인지, 의사 결정 및 행동의 통합을 실현하는 지능의 한 형태를 말합니다. 구현형 지능은 인공지능 분야의 최전선에 있으며, 구현형 지능 시스템은 일반적으로 지각, 인지, 의사 결정 및 행동 능력을 갖추고 있습니다. 구현형 지능의 가장 큰 장점은 이해, 상호 작용, 계획 능력이 있어 일반 로봇보다 효율적이라는 점입니다.

Ⅱ. 구현된 지능의 네 가지 핵심 기술

1. 멀티모달 인식

다중 모드 인식이란 지능형 신체가 시각, 청각, 촉각, 힘, 온도 등 여러 센서를 통해 외부 환경에 대한 다차원 정보를 수집하고 융합 알고리즘을 통해 이 정보를 통합하여 주변 환경에 대한 정확한 인식을 실현하는 것을 말합니다.

2. 동적 모델링

동적 모델링은 환경의 기하학적 구조, 물체의 움직임 상태, 물리적 특성 등을 포함한 환경에 대한 지능형 신체의 인지 모델을 실시간으로 구성하고 업데이트하는 것을 말합니다. 동적 모델링을 통해 지능형 신체는 환경의 현재 상태와 가능한 변화 추세를 정확하게 파악하여 의사 결정 및 계획의 기초를 제공할 수 있습니다.

3. 자율적 의사 결정

자율적 의사 결정이란 지능이 인지된 환경 정보와 자체 작업 목표에 따라 특정 의사 결정 알고리즘을 통해 최적의 행동 방식을 선택하는 것을 말합니다.

4. 그룹 공동 작업

그룹 협업은 복잡한 작업을 공동으로 완료하기 위해 여러 지능이 정보를 교환하고 협업하는 것을 말합니다. 그룹 협업을 통해 지능은 감지 정보를 공유하고, 행동을 조정하고, 노동을 분담하여 작업 수행의 효율성과 성공률을 향상시킬 수 있습니다.

Ⅲ. 핸들링 로봇에 구현된 지능의 4가지 핵심 기술 적용

---AiTEN 핸들링 로봇을 예로 들어보겠습니다.

멀티모달 인식, 동적 모델링, 자율적 의사 결정, 그룹 협업 등 구현 지능의 네 가지 핵심 기술을 핸들링 로봇 분야에 적용함으로써 단일 기능에서 전체 장면 지능으로 획기적인 발전을 이루었습니다. 전체 장면에서 지능적인 돌파구를 통해 물류 자동화 수준을 크게 향상시켰습니다. 다음 AiTEN 무인 지게차를 예로 들어 특정 기술 착륙 및 산업 사례에 대한 심층 분석.

1. 멀티 모달 인식

아이텐의 무인 지게차는 라이다, 비전 카메라, 내부 센서의 융합을 통해 3차원 감지 기능을 구축하고 복잡한 환경을 전방위적으로 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어 소형 이동 로봇인 APe15는 라이다와 비전을 기반으로 한 AI 융합 인식 기술을 통합하여 복잡한 장면에 정확하게 대응할 수 있습니다.

핵심은 다음과 같습니다:

• 라이더와 비전 융합:

비전과 LiDAR의 결합으로 ±10mm 고정밀 위치 측정 및 동적 장애물 회피가 가능하며, 360° 안전 레이더가 실시간으로 환경을 스캔하고 딥러닝 알고리즘과 결합하여 동적 장애물을 식별하고 지도 구축 탐색, 장애물 감지 및 포크 팁 보호를 지원하며 최대 5m의 안전한 스캔 거리로 좁은 공간에서 작업의 유연성과 안전성을 크게 향상시킵니다.

• 화물 식별 센서:

지능형 감지 기술을 통해 화물 무게와 무게 중심을 실시간으로 모니터링하여 과적 또는 기울어짐을 방지합니다. AI 알고리즘과 결합하여 화물 손상을 방지하기 위해 그립 강도 및 경로 계획을 판단합니다.

• 3D 영역 감지 기술:

초음파 센서와 기계식 충돌 방지 터치 모서리의 조합을 통해 3차원 안전 보호를 달성하고 팔레트 식별 및 선반 위치 지정의 정확성을 크게 향상시킵니다.  

2. 동적 모델링

AiTEN 무인 지게차는 동적 모델링 기술을 통해 물리적 환경과 가상 시뮬레이션의 긴밀한 통합을 실현하여 무인 지게차가 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

• 하이브리드 내비게이션: 아이텐 로보틱스가 자체 개발한 레이저 내비게이션 기술은 동적 매핑과 결합하여 마그네틱 스트립이나 위치 지점을 배치할 필요 없이 동적 시나리오에서 지도 구축 및 경로 최적화를 지원하고 시각적 내비게이션과 결합하여 하이브리드 위치 추적 시스템을 형성하여 유연한 경로 계획을 지원하면서 배포 비용을 크게 절감합니다.

• 디지털 트윈 통합: 아이텐 로보틱스는 가상 시뮬레이션과 물리적 장비의 실시간 매핑을 통해 운영 시나리오의 동적 모델링 및 미리보기를 실현하고 창고 프로세스를 최적화하는 'WMS+MES+RCS+디지털 트윈' 솔루션을 출시했습니다. 동시에 대규모 모델 기반을 사용하여 장면 생성을 위한 디지털 트윈 시스템을 구동함으로써 미지의 장면에 대한 로봇의 견고성과 적응력을 향상시킵니다. 예를 들어, AGV 무인 지게차는 가상 환경에서 취급 경로를 미리 확인한 다음 실제 데이터로 미세 조정하여 실제 장면의 시행착오 비용을 줄입니다.

• 실시간 환경 적응: 아이텐 로보틱스의 RDS 스케줄링 시스템은 여러 차량의 정체를 피하기 위해 동적 회피 및 경로 조정을 지원하며, WCS 시스템은 리프트, 자동문, 로봇 팔 및 기타 장비와의 협업 제어를 실현합니다.

다이내믹 모델링 기술은 물리적 환경을 가상 시뮬레이션과 긴밀하게 통합하여 시행착오 비용을 줄이고 유연한 프로덕션 요구 사항을 지원합니다.

또한 AiTEN 핸들링 로봇의 지능형 제어 시스템은 속도, 전력, 부하 및 기타 정보와 같은 로봇의 주행 상태를 실시간으로 모니터링하고 이러한 데이터에 따라 차량의 동작 매개 변수를 동적으로 조정하여 다양한 작업 조건에서 로봇의 안정적인 작동을 보장 할 수 있으며 이는 제어 수준에서 동적 모델링의 표현이기도합니다.

‍3. 자율적 의사 결정

핸들링 로봇의 자율적 의사 결정 능력은 AI 알고리즘과 실시간 제어 시스템의 폐쇄 루프 최적화에 의존하며, AiTEN의 로봇은 딥러닝 및 강화 학습 알고리즘에 기반한 고급 지능형 제어 시스템을 갖추고 있으며 경로 계획, 장애물 회피 전략 선택 등과 같이 실시간으로 인지된 환경 정보와 작업 요구 사항을 기반으로 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 로봇은 실시간 환경 정보와 작업 요구 사항을 기반으로 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 자체 개발한 지능형 스케줄링 및 제어 시스템은 여러 로봇의 효율적인 스케줄링 및 작업 할당을 달성하고 차량의 운영 효율성을 최적화할 수 있습니다. 복잡한 물류 시나리오에서 예기치 않은 상황이 발생하면 핸들링 로봇 차량이 신속하게 대응하여 주행 경로를 자동으로 조정하거나 해당 장애물 회피 조치를 취하여 작업을 원활하게 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 자체 개발한 AI 스케줄링 알고리즘과 실시간 데이터 분석 시스템이 탑재된 AiTEN APe15는 경로와 적재량을 동적으로 최적화하여 고객이 비용 회수 주기를 30% 단축할 수 있도록 지원합니다.

• 경로 계획 및 장애물 회피: 컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 AI 알고리즘이 동적 장애물 회피 및 경로 재계획을 지원하여 밀리미터 단위의 정확한 작동을 보장합니다.

• 지능형 운영 및 유지보수 의사 결정: 클라우드 브레인 빅데이터를 통해 로봇의 운영 상태를 분석하고 장비 고장을 예측하고 유지보수 전략을 생성하며, 고장 진단 정확도가 99.2%에 달합니다.

• 다중 작업 병렬 처리: AiTEN 로봇은 작업 우선순위에 따라 작업 대기열을 자동으로 조정하여 여러 시나리오에서 유연한 전환을 달성할 수 있는 인간과 기계의 공존 모드를 지원합니다.

자율 의사 결정 기술을 통해 핸들링 로봇 자동차는 산업 시나리오에서 사람의 개입 없이 연속 작동이 가능해졌으며, 수율은 99.99%로 증가했습니다.

 4. 그룹 공동 작업

그룹 인텔리전스 프로토콜 스택을 통해 멀티 디바이스 협업을 실현하는 아이텐 로보틱스 아이텐 로보틱스가 개발한 지능형 스케줄링 시스템 RDS는 다수의 핸들링 로봇과 기타 물류 로봇의 효율적인 협업을 실현합니다. 로봇의 위치와 상태를 실시간으로 모니터링하고 작업 수요에 따라 합리적으로 작업을 할당하며 로봇의 주행 경로를 조정하여 충돌과 혼잡을 피할 수 있습니다. 실제로 여러 대의 AiTEN 핸들링 로봇이 스케줄링 시스템을 통해 함께 작업하여 복잡한 물류 작업을 완료함으로써 효율성과 전반적인 운영 효과를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 창고에서는 여러 로봇이 함께 작업하여 화물 취급, 적재 및 기타 작업을 완료하여 물류의 자동화 및 지능화를 달성할 수 있습니다.

• 다중 머신 협업 알고리즘: 클라우드 브레인 컴퓨팅을 기반으로 분산 스케줄링 시스템을 개발하여 수백 대의 차량이 같은 현장에 파견되어 협업 작업을 수행할 수 있도록 지원하고, RCS(로봇 제어 시스템)를 통해 동적 작업 할당 및 자원 최적화를 달성하여 인공 팀의 최대 15배에 달하는 그룹 효율성을 달성합니다.
• 장비 간 협업: 스탠드업 스토리지 및 자동화된 생산 라인과 같은 장비와 원활하게 도킹하여 로봇 팔 및 컨베이어 라인과의 자동 상호 작용을 지원하여 모든 링크 지능형 물류 시스템을 형성합니다.
• 글로벌 적응: 다국어 명령어 구문 분석 기술을 통해 다국적 웨어하우징 네트워크에 대한 표준화된 액세스를 달성하고 글로벌 프로젝트 배포를 지원합니다.

요약

신체 지능의 네 가지 핵심 기술을 핸들링 로봇 산업에 적용하면 핸들링 로봇이 단일 자동화 장비에서 '인식-의사 결정-실행-협업'의 전체 지능형 도약 체인으로 나아갈 수 있습니다. 기술 반복과 산업 생태 개선으로 핸들링 로봇은 제조, 창고 및 물류의 효율성 잠재력을 더욱 발휘하여 지능형 공장의 핵심 노드가 될 것입니다.

지능형 물류 솔루션 분야 기업으로서 AiTEN Robotics는 항상 '스마트 팩토리' 시나리오에 집중하고, 기술 혁신과 산업 수요를 심층적으로 통합하며, 전 세계 200개 이상의 제조 고객에게 종합적인 서비스를 제공해 왔습니다. 다양한 처리 시나리오를 포괄하는 광범위한 처리 로봇 제품군, 자체 개발한 산업 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 통해 여러 장비의 효율적인 협업을 실현하고, 자체 개발한 산업 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 통해 여러 장비의 효율적인 협업을 실현합니다. 전 세계 200개 이상의 제조 고객에게 포괄적인 서비스를 제공해 왔습니다. 다양한 처리 시나리오를 포괄하는 광범위한 처리 로봇 제품군, 자체 개발한 산업 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 통해 여러 장비의 효율적인 협업을 실현하고, 사전 판매 계획, 구축 및 구현부터 운영 및 유지보수 최적화까지 아우르는 전체 수명 주기 서비스 시스템을 통해, AiTEN Robotics는 기업이 물류의 지능형 변혁을 실현하도록 지원하고, 제조 산업의 디지털 업그레이드 및 품질 향상에 지속적으로 기여해 왔습니다.