옵티머스가 자동차 조립 라인에서 안전하고 정확하게 작업하기 위해서는 다양한 센서와 도구들이 필요합니다. 따라서 옵티머스는 주변 환경을 정확하게 인식하고 예상치 못한 상황을 대처할 수도 있어야 하기 때문에 로봇의 센서와 통합제어가 중요합니다.
옵티머스가 공장에서 작업할 때 필요한 센서
옵티머스 통합 플랫폼이 필요한 이유
현재까지는 테슬라에서 공식적으로 제공하는 정보는 없습니다. 다만, 테슬라의 옵티머스는 휴머노이드 로봇이기 때문에 관련 정보들은 찾을 수 있어서 휴머노이드 로봇인 옵티머스 제작 과정, 관련 부품 산업들의 동향이 무엇인지 확인하면 좋을 것 같습니다.
옵티머스가 공장에서 작업할 때 필요한 센서
3D 비전 시스템
부품의 위치, 크기, 형태 등을 정확하게 인식하여 조립 작업을 계획하고 실행할 수 있으며, 이 비전 시스템은 카메라, 센서, 처리장치, 소프트웨어로 나눌 수 있습니다.
1. 카메라
일반적인 카메라와는 다르게 깊이 정보를 얻기 위한 특수한 카메라나 센서를 탑재하고 있습니다. 특수한 카메라란 스테레오 카메라로 두 개의 카메라로 동일한 물체를 촬영하여 두 이미지 간의 차이를 분석하여 깊이 정보를 계산할 수 있는 카메라이며, 센서는 ToF(Time of Flight) 센서나 구조광 방식 센서 등을 이용해서 빛이 물체에 부딪혀 되돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산할 수 있는 센서입니다.
결국 이러한 시스템으로 공간 이미지 데이터를 얻어 3D 버전 시스템이 만들어집니다.
- 3D 비전 시스템의 작동 원리
- 데이터 획득 : 카메라가 주변 환경을 촬영하여 공간 이미지 데이터를 얻습니다.
- 깊이 정보 계산 : 센서를 통해 각 픽셀의 깊이 정보를 계산합니다.
- 3차원 공간 데이터 : 2차원 이미지와 깊이 정보를 결합하여 3차원 공간 데이터를 만듭니다.
- 객체 인식 : 2차원 평면 데이터를 분석하여 물체의 특징을 추출하고 이를 기반으로 물체를 인식하죠.
- 정보 처리 : 인식된 물체의 위치, 크기, 형태의 정보를 바탕으로 옵티머스는 다음 행동을 결정하죠.
2. 힘/토크 센서
옵티머스가 조립을 해야할 때는 필요한 힘과 토크를 조절하여 부품을 손상시키지 않고 정밀하게 조립할 수 있어야 합니다. 따라서 힘, 토크 센서가 필요하며 그 역할은 크게 3가지 형태로 나눌 수 있습니다. 정밀한 힘을 제어하고, 다른 물체와 충돌을 감지해서 회피하고, 현재 작업 상태를 스스로 모니터링하는 것입니다.
일반적으로 힘, 토크 센서는 스트레인 게이지를 이용하여 작동합니다. 스트레인 게이지는 외부 힘을 받으면 게이지가 파손이 아닌 변형이 되는데 이때 스트레인 게이지가 가지고 있는 저항 값이 변하는 특성을 가지고 있어서 변화된 저항 값을 측정 기계로 측정하면 힘 또는 토크의 크기를 계산할 수 있습니다. 이러한 측정하여 계산 데이터를 이용해서 옵티머스를 제어를 할 수 있습니다.
- 힘, 토크 센서 종류
- 6축 힘, 토크 센서 : 3개의 힘 성분(X, Y, Z축 방향의 힘)과 이 세 방향의 회전력을 동시에 측정할 수 있는 센서입니다.
- 내장형 힘, 토크 센서 : 로봇의 관절 등에 내장되어 실시간으로 힘과 토크를 측정합니다.
- 촉각 센서 : 유리잔도 옮길 수 있는 것처럼 부품을 조립할 때 미세한 진동이나 힘의 변화를 감지하여 조립 상태를 확인하고 불량품을 감지할 수 있게 됩니다.
예를 들면, 정밀한 작은 부품을 조립하거나 나사를 조일 때 사용되며, 물체를 잡을 때 무게와 재질에 따라 적절한 힘으로 물체를 잡는 게 가능합니다. 또한 사람과 로봇이 서로 협력을 할 수 있도록 힘을 조절하는 것도 가능하죠.
결국 이러한 센서들을 활용해서 휴머노이드인 옵티머스의 감각 기관을 만드는 것입니다.
3. 레이저 스캐너
레이저 빛을 이용하여 주변 물체와의 거리를 측정해서 작업 공간을 3차원으로 스캔하여 정확한 공간을 측정할 수 있습니다.
이 스캐너의 작동원리는 레이저 발사하고 반사되어 되돌아오는 레이저 빛을 수신해서 거리를 측정하게 됩니다. 이후 그 데이터를 가지고 주변 환경의 공간 지도를 만들 수 있습니다.
- 레이저 빔 발사 : 레이저 스캐너는 레이저 빔을 주변으로 발사
- 반사된 레이저 수신 : 발사된 레이저 빔이 물체에 부딪혀 반사되면, 이 반사된 빛을 레이저 스캐너가 다시 수신합니다.
- 거리 측정 : 레이저 빔이 왕복하는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체와의 거리를 계산
- 3D 공간 생성 : 측정된 거리 정보를 가지고 3차원 공간 데이터를 만들 수 있습니다.
따라서, 옵티머스가 주변 호나경을 정확하게 인식하고, 안전하게 이동하여 다양한 작업을 할 수 있도록 돕는 필수적인 센서죠.
통합 플랫폼이 필요한 이유
옵티머스는 3D 비전 시스템, 힘, 토크, 센서, 공구 등 다양한 하드웨어와 스프트웨어 시스템과 연동되어야 효율적으로 작동되며 테슬라 자동차 조립 라인에 투입될 수 있습니다. 그 과정에서 나오는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해서 효율을 높여야 하죠 즉, 생산 계획, 생산 데이터, 품질 데이터, 로봇 상태 등 많은 데이터를 인공지능 기반 학습을 통해 실시간으로 제어되어야 합니다.
이때 사용되는 인공지능 모델은 테슬라가 역점에 두고 있는 딥러닝 모델과 강화학습이 될 것으로 예상하고 있습니다.
딥러닝 모델은 3D 카메라로부터 얻은 방대한 양의 이미지 데이터를 학습하고 부품 종류, 부품 작업 등을 인식하여, 그 위치와 자세를 파악합니다. 이후 옵티머스는 작업 대상을 정확하게 찾아낼 수 있죠. 이 과정에서 조립 오류를 이미지 데이터를 기반으로 탐지하여 불량 부품의 차이를 미세하게 감지할 수 있습니다.
또한 힘 예측도 할 수 있죠. 딥러닝 모델은 힘 센서 데이터를 기반으로 작업 중 발생하는 힘을 예측하고, 이를 통해 옵티머스가 부품을 손상시키지 않고 정확하게 조립할 수 있도록 힘 조절과 자연스러운 궤적을 생성할 수 있습니다.
결국 딥러닝 모델은 조립 순서와 작업 방식, 힘 조절 등을 스스로 학습하여 최적의 작업 상태를 준비할 수 있게 만들어주죠. 새로운 작업이 주어지면 기존에 학습한 데이터를 기반으로 유사한 작업과 비교하여 가장 효율적인 방법을 스스로 선택하죠.
예를 들면, 옵티머스 관절에 대한 마모 상태를 예측하여 미리 유지보수를 수행할 수 있죠.
강화학습을 통해 가장 효율적인 작업 방식을 스스로 찾아낼 수 있습니다. 강화학습의 특유의 보상모델과 실패모델을 스스로 비교해서 말이죠. 즉, 스스로 시행착오를 반복하면서 최적의 행동을 찾는데 이때 각 행동에 대한 보상 또는 처벌 과정을 거치면서 어떠한 행동이 가장 효율적인 결과를 가져올 수 있는지 학습합니다.
결국 쉽게 말하면, 딥러닝은 옵티머스의 지능을 높이는 방법이며, 강화학습 모델은 최적화를 하는 것이죠.
예를 들면, 옵티머스가 새로운 부품을 조립해야 하는 경우 딥러닝 모델은 부품의 형태, 크기, 재질 등을 인식하고, 강화학습 모델은 이 정보를 바탕으로 최적의 조립 순서와 방법을 결정할 수 있습니다. 이때 옵티머스는 시행착오를 거치면서 계속 학습하며, 가장 효율적인 방식을 습득하게 됩니다.