아마존이 최근 출시한 Vulcan 로봇은 최신 촉각 기술을 적용해 인간처럼 유연하게 물건을 놓거나 꺼낼 수 있습니다. 이 혁신은 전통 산업 로봇의 디자인 개념을 뒤엎으며, 자동화 창고 산업에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.
독일 도르트문트에서 열린 미래를 선도하다 세미나에서 Amazon은 Vulcan 로봇이 파일럿 테스트를 완료하고 베타 테스트 단계에 들어갈 준비가 되었다고 발표했습니다. 초기 파일럿 프로그램은 워싱턴주 물류 센터에 여섯 대의 Vulcan Stow 로봇을 배치했으며, 베타 테스트에서는 이 숫자가 서른 대로 늘어날 예정입니다. 이후 독일에서도 더 대규모 배치가 진행될 예정이며, 그때 Vulcan Stow와 Vulcan Pick이 협력하여 작동할 것입니다.
Vulcan 기계 로봇의 가장 큰 혁신은 말단 도구에 장착된 6축 힘과 토크 센서입니다. 이 센서는 다양한 방향에서 접촉력을 측정할 수 있어 현재 Amazon 물류 센터에서 사용되는 기계 팔과는 완전히 다릅니다. 전통적인 로봇은 컨베이어 벨트나 열린 상자에서 물체를 집어야 하며, 다른 물체와의 접촉을 피해야 합니다.
Amazon Robotics의 응용 과학 전문가는 전통적인 산업 자동화가 90년대 이래로 접촉을 방지하는 방향으로 설계되어 왔다고 설명합니다. 기존 로봇은 시각과 관절 정보를 기반으로 작동하지만, Vulcan은 촉각과 시각을 결합하여 로봇의 작동 유연성을 높인 점이 독특합니다.
예를 들어 동전을 하나 주워요.의 경우, Vulcan 로봇은 인간의 촉각 동작을 모방하여 먼저 표면을 만지고, 그 다음 표면을 따라滑하여 목표 물체를 찾는 방식으로 작동합니다. 이것이 바로 그 기술의 핵심입니다.
Vulcan의 로봇은 천을 저장하기 위한 공간을 작은 칸막이 형태로 디자인하여 물건을 무작위로 배치하고 고무 밴드로 고정하여 서로 접촉하지 않고 물건을 꺼내거나 넣는 것이 거의 불가능하게 만들어졌습니다. 두 모델의 로봇 모두 고무 밴드를 다루기 위해 특별히 설계된 두 번째 팔을 장착하고 있습니다.
Vulcan Stow 시스템은 세 쌍의 입체 카메라를 통해 저장 장치와 콘텐츠의 정확한 3D 모델을 구축하고, 여러 깊이 학습 모델을 사용하여 이미지 분할을 수행함으로써 유연한 물체 처리를 구현합니다. 팀은 생성적 AI를 통해 생성된 이미지를 사용하여 이미징 알고리즘을 훈련시키고, 탄성 밴드가 이미징에 미치는 영향을 극복합니다.
수령 작업 중 시스템은 우선 목표 물품의 수집 가능성을 판단합니다. 만약 너무 많은 물품이 목표를 방해하면 수동 처리가 필요합니다. Vulcan 로봇은 구조광 기술을 사용해 깊이를 측정하고, 개선된 신경망 모델을 통해 물품을 분류합니다. 바코드 스캔 없이도 목표 물품을 인식할 수 있습니다.
이 혁신은 로봇 작업의 새로운 패러다임 변화를 의미합니다. 로봇이 자유 공간에서만 이동할 수 있는 것에서 벗어나, 이제는 밀집 공간에서도 다양한 물품을 효과적으로 처리할 수 있게 되었습니다. Vulcan 로봇은 저장 선반의 상하층을 처리하고, 인간 직원은 중간층 및 특별한 물품의 처리를 맡아 이뤄지는 협업 모델은 효율성을 높이는 동시에 직원의 안전 위험을 줄이는 데 기여합니다.
전자상거래 수요의 지속적인 성장과 함께, 이 혁신적인 기술은 Amazon과 기타 물류 회사들이 증가하는 주문 수요에 대응하고 효율성과 정확성을 유지하는 데 도움을 줄 것입니다. 홍콩과 같은 물류 허브에서 이러한 기술의 적용은 경쟁력을 더욱 강화할 것입니다.
