‘자율 로봇 시스템 개발을 위한 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink): 아이디어를 현실로’ 온라인 세미나 개최
최근 지능형 공장, 물류센터 및 건설현장 등과 같이 각종 산업 분야에서 ‘자율 기술’이 탑재된 산업용 로봇 도입이 가속화하고 있다. 또한 많은 산업이 산업용 로봇의 자율 기술을 고도화함에 따라 자율 로봇의 복잡성이 심화되고 있어 안전한 로봇 시스템을 개발하기 위한 프로세스도 더욱 복잡해지고 오랜 시간이 소요되고 있다.
특히 엔지니어는 로봇의 모터·조인트·바디 등 복잡한 기계·부품·물리적 특성을 모델링 및 시뮬레이션하고, 인식·모션계획·제어를 포함한 자율 알고리즘을 설계하며, 로보틱스 앱을 테스트하여 하드웨어로 배포하는 일에 어려움을 겪고 있다.
매스웍스 로보틱스 산업 담당 매니저 프레드 노토(Fred Noto)는 지난 2월 18일 ‘자율 로봇 시스템 개발을 위한 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink): 아이디어를 현실로’를 주제로 한 온라인 세미나에서 주제 발표를 진행했다.
프레드 노토 매니저는 “매스웍스의 매트랩 및 시뮬링크는 이러한 자율 로봇 개발에 필요한 생태계를 제공하고, 모델링, 시뮬레이션, 테스트 및 배포를 통합한 로보틱스·AI 솔루션 및 기술 서비스로 고객의 자율 기술 개발 및 도입을 지원한다.”고 밝혔다.
매스웍스의 매트랩 및 시뮬링크는 자율 로봇 시스템 개발 워크플로우(▲’모델 기반 설계’ ▲ ‘멀티 도메인 시스템의 모델링 및 시뮬레이션’ ▲ ‘자율 알고리즘(인식·모션계획·제어) 개발’ ▲ ‘고급 제어 기능 설계 및 최적화’ ▲ ‘가상 환경 기반 통합 시스템 테스트 및 ROS와의 연동’ ▲ ‘하드웨어 배포용 자동 코드 생성’) 전 단계에서 지원한다는 것.
자동화 시스템의 성능을 넘어선 자율 기술이 현실화되고 있는 중이다. 사전 프로그래밍된 반복작업과 구동 움직임을 넘어서서, 인간의 개입 없이도 상황에 맞춰 ‘유연한 작업 실행’을 하는 로봇의 ‘자율 기술(Autonomous Technologies)’이 다양화, 고도화되고 실제 산업용 로봇에 적용이 이뤄지고 있다는 설명이다. 또한, 이러한 자율 기술은 작업 수행을 스스로 결정하는 ‘고급 알고리즘’ 및 인간과의 상호작용을 지원하는 ‘협동 로봇’에서도 적극 채택되고 있다.
모델 기반 설계 단계에서 매스웍스는 심스케이프(Simspace)를 통한 로봇 물리적 모델링, 로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox)를 통한 모델링 속도 향상을 지원한다.
매스웍스 모델 기반 설계 방식으로 로봇 구동의 핵심 부품인 더블 액추에이터(Robot Actuator)의 고충실도 모델을 반나절만에 구축이 가능했다. 이렇듯 복잡하게 구성된 다부품 비선형 로봇 액추에이터를 빠른 시간 안에 개발할 수 있었던 것은 “매스웍스 심스케이프(Simscape) 툴에서의 3D CAD 데이터 활용 및 시뮬레이션을 통한 하드웨어 동작 검증”으로 가능했다.
자율 알고리즘 개발 단계에서는 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox) 통한 객체 인식, 컴퓨터 비전 툴박스(Computer Vision Toolbox)·라이다 툴박스(Lidar Toolbox)를 통한 이미지 분류 및 포인트 클라우드 데이터 처리, ▲ 로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox)·네비게이션 툴박스(Navigation Toolbox)를 통한 첨단 경로 계획, 충돌 확인 및 감지 기반의 모션계획 알고리즘 개발 ▲ 스테이트플로우(Stateflow)·MPC(Model Predictive Control Toolbox)·강화 학습 툴박스(Reinforcement Learning Toolbox)를 통한 작업 순서 스케줄링, 충돌 회피 및 강화학습 휴머노이드 개발을 지원한다.
마지막 테스트 및 배포 단계에서는 매트랩에서 ROS 툴박스(ROS Toolbox) 인터페이스로 가지보(Gazebo) 시뮬레이터와 연결하고, 로보틱스 시스템 툴박스와 연결하여 동시 시뮬레이션을 수행 및 검증한 후, FPGA용 C/C++ 또는 VHDL 및 GPU용 CUDA 코드를 자동 생성하여 하드웨어로 배포한다.
스마트 팩토리 공장은 이제 5G 통신망에 기반한 클라우드 솔루션을 적극 채용해 나갈 전망이다. 이를 기반으로 클라우드, OT(운영기술) 시스템 및 현장 자율 시스템을 통합하는 방안이 요구된다. 여기에는 자율 시스템에 속하는 각종 로봇 및 기계에 부착된 센서를 통해 수집된 데이터를 분석하여 운영 최적화도 자연스럽게 수행한다.
이러한 스마트 팩토리 운영 데이터는 AI를 접목한 분석 모델을 통해 공정 관리, 품질 향상 및 예측적 유지보수에 활용되며, OT 담당자의 공장 모니터링에도 필수적인 요인이 될 것이다.
프레드 노토 매니저는 “전세계에 흩어진 다수의 공장을 운영하는 제조기업은 여러 스마트 팩토리 간 연결을 통한 더 많은 데이터 수집으로 효율성 제고에 대한 가능성도 더 높이게 될 전망”이라고 분석했다.
