LIDAR로 빠르고 안전하며 비용 효율적인 로봇을 만든다

일본의 연구자들이 식물의 수분을 돕는 꿀벌의 감소에 대처하기 위한 아주 작은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 꿀벌을 성공적으로 만들었다. 생물학적으로 수분을주는 꿀벌의 감소하는 인구를 대신하여 무인 무인 항공기 (UAV)를 성공적으로 만들었다. 드론(Drone)이라는 단어는 원래 개미나 꿀벌의 수컷을 지칭하는 말이고, 실제 수분을 돕는 일벌은 암컷이라는 차이는 있지만, 일단 이런 용어의 혼돈은 무시하고 넘어가자.

일본에서 개발된 수동으로 제어하는 로봇 꿀벌은 폭이 40mm이고 무게는 15g에 불과하다. 드론의 아래쪽에 붙어있는 말총은 끈적한 젤로 코팅돼 있어, 로봇 꿀벌이 한 꽃에서 다른 꽃으로 꽃가루를 가져갈 수 있도록 만들어져 있다. 하지만 여기에는 한가지 문제가 있다. 이 로봇 꿀벌은 우산과 꽃을 구분할 수 없는 수준이기 때문에 지금은 수동으로 제어해야만 한다. 하루에 약 5000 개의 꽃을 수분할 수 있는 실제 꿀벌과 비교했을 때, 이 로봇 꿀벌은 더 빠르거나 더 저렴하게 일을 처리하지는 못한다. 하지만 이 로봇 꿀벌이 실제로 보고 판단할 수 있는 능력이 생긴다면 얘기는 달라질 수 있다.

플로리다 대학(University of Florida)의 다른 연구자 그룹이 이런 질문에 대한 해답을 찾고 있다. 그들은 작은 비행 로봇에도 적용할 수 있는 약 0.06g의 무게를 갖는 미세한 크기의 LIDAR를 개발하기 위해 노력하고 있다. 이는 단순히 2차원 이미지가 아닌 3차원으로 주변을 인식할 수 있는 기능을 부여함으로써 심지어 산들바람에 흔들리는 꽃에도 간단히 착륙할 수 있는 수준을 이룰 수 있을 것으로 기대되고 있다. 이런 기능은 사람이 직접 비행을 제어하지 않아도 로봇 집단이 자신이 할 일을 하도록 만들 수 있다는 점에서 큰 의미를 갖는다.

"로봇은 인간에게 해를 입혀서는 안된다. 그리고 위험에 처한 인간을 방치해 다치게 해서도 안된다".

아이작 아시모프(Isaac Asimov)의 로봇 1원칙

사람들은 수 백년 동안 로봇을 개발해 왔지만, 1961년에서 들어서고 나서야 제너럴 모터스가 처음으로 산업 현장에 로봇을 도입했다. 이 첫 번째 로봇은 부품을 자동차 몸체에 용접하는 위험한 작업을 수행했으며, 이후로 로봇은 반복적이고 위험한 작업에 주로 투입돼 왔다. 그러나 로봇 자체도 사람에게 똑같이 위험하기 때문에 갇힌 공간 안에서만 사용돼 왔다.

이후 LIDAR가 등장하면서 로봇은 더 빠르고 정확한 동작이 가능해졌으며, 사람과 함께 작업하는 동안에도 안전을 보장할 수 있게 됐다. 로봇은 LIDAR를 통해 인간이 너무 가깝게 접근하는 것을 감지함으로써 속도를 줄이거나 멈출 수 있게 됐기 때문이다.

LIDAR는 또한 창고 내에서 화물을 적재하고 나르는 로봇의 시대를 열었다. 이제는 로봇이 볼 수 있는 능력을 갖췄기 때문에 더 이상 다른 사람과 충돌을 걱정할 필요가 없으며, 따라서 정해진 트랙에 갇혀 있을 필요가 없다. 따라서 더욱 효율적으로 움직일 수 있게 된 것이다. 이제는 장애물이 있을 경우 예전과 같이 상황이 종료될 때까지 기다리거나 먼거리를 우회할 필요없이 바로 옆으로 비켜 지나갈 수 있으며, 조명이 없는 어둠 속에서도 작업을 할 수 있기 때문에 전기 요금을 절약할 수도 있다.

"1원칙에 위배되지 않는 한, 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다"

아이작 아시모프(Isaac Asimov)의 로봇 2원칙

시각 기능을 갖춘 로봇이 있다면, 더욱 위험하고 노동 집약적이며, 시간 소모적인 업무를 수행하도록 프로그래밍을 시작할 수 있다. 자연재해나 사고가 발생했을 경우, LIDAR가 장착된 UAV나 UGV(Unmanned Ground Vehicle) 로봇으로 구조물 전체를 맵핑해, 건물에 처음으로 들어가는 사람도 내부에 대한 정확한 위치 정보를 갖고 들어갈 수 있도록 할 수 있다. 또한 이런 로봇은 화학물질의 폭발이나 원자력발전소의 멜트다운과 같은 극히 위험한 상황에서 사람들에게 위해를 미칠 수 있는 위험물질의 수치가 안전선 이하로 떨어지기 이전에도 피해 상황을 조사할 수 있다.

최근 독셀(Doxel)은 LIDAR를 장착한 UAV를 사용해 시공 현장 프로젝트 관리를 지원하는 시스템을 소개했다. 로봇이 사이트 전체를 맵핑하면서 완료된 부분을 확인하고 프로젝트가 스케줄대로 진행되고 있는지 살펴볼 수 있다. 또한 이런 과정을 통해 파이프가 원래 위치에서 1~2인치 정도 벗어나는 등의 잠재적인 문제가 발생 요인을 미리 알 수 있다. 이런 문제가 발생할 경우 담당자에게 바로 알려, 문제가 발생하기 전에 미리 대책을 마련하거나 오류를 수정할 수 있게 해 준다.

"1원칙과 2원칙에 위배되지 않는 한, 로봇은 자신을 보호해야 한다"

아이작 아시모프(Isaac Asimov)의 로봇 2원칙

LIDAR를 장착한 로봇의 잠재력은 무궁무진하지만, 현재는 몇가지 기술적으로 풀어야 할 문제가 남아있다. UAV에 더 많은 센서와 카메라를 연결하면 UAV가 더 무거워지고 더 많은 전력을 소비한다는 것이다. 더 많은 전력 소비로 인해 더 큰 배터리가 필요하고, 이는 또다시 UAV를 무겁게 만드는 원인이 된다. 이런 악순환으로 인해 현재 UAV들은 일반적으로 충분치 못한 비행시간을 갖고 있다.

LIDAR는 또한 연기나 비, 안개와 같은 대기 상황에 영향을 받기 때문에, 산불이나 허리케인과 같은 재해 상황에서는 피해를 실시간으로 모니터링하는 것이 쉽지 않다. 엘론 머스크(Elon Musk)는 이런 기상 환경으로 인한 문제 때문에 테슬라(Tesla)의 자율주행차에 LIDAR를 채택하지 않는다고 말해 왔다. 또 다른 문제는 바로 비용이다. 많은 분석가들은 엘론 머스크의 생각이 틀렸다고 말하고 있지만, 그는 전세계에서 가장 강력한 로켓을 우주로 쏘아 올린 사람이라는 점에서 그의 말에 충분히 귀기울여 들을 필요가 있다.

LIDAR의 잠재력은 분명하다. 하지만 비행 시간을 늘리고, 어떤 악조건 속에서도 제 역할을 수행하며, 악천후로 인해 데이터의 전송이 엉망이 되지 않도록 막기 위한 기술이 개발되지 않는다면 로봇은 실패할 수밖에 없다.

로봇 꿀벌에 LIDAR를 장착한다고 모든 문제가 해결되는 것도, 문제를 파악하기 위한 해결책이 마련되는 것도 아니다. 많은 사람들은 그 같은 시간과 비용을 실제 꿀벌을 살리는 데 사용하는 것이 훨씬 효율적일 것이라고 생각할 것이다. 하지만 많은 연구들이 초기 계획과는 다른 방향으로 발전해 나가고는 한다. 꿀벌 로봇이 실제 꿀벌을 대체할 수는 없더라도, 이렇게 군집화된 작은 자동 UAV를 통해 할 수 있는 또 다른 일을 찾는 것은 어렵지 않을 것이다.

그리고, UAV를 머리 속에서 지우고, 마이크로 LIDAR의 가능성에 대해서만 생각해 보자. 의료기기나 웨어러블, 스마트폰, 태블릿 등에 적용된다고 생각해 보자. LIDAR를 모든 사람의 손에 쥐어줬을 때, 무엇이 더 빠르고 안전하며 비용효율적으로 바뀔 수 있는 지 고민해야 할 때다.

Written by 트레이시 브라운(Traci Brownes) & Provided by 마우저 일렉트로닉스 (Mouser Electronics)

[편집자 주] 본 기사는 글로벌 전자부품 유통회사인 마우저 일렉트로닉스 (Mouser Electronics)의 후원을 바탕으로 진행되는 EPNC의 단독 외부 기고입니다.