탑재된 카메라 통해 다양한 AI 기능 수행

[테크월드뉴스=김경한 기자] 4월에는 엔비디아 젯슨(Jetson) 시리즈의 가장 상위버전인 젯슨 자비에(Xavier) AGX 보드에 대해 알아봤다 이번 호에서는 젯봇(Jetbot) 시리즈의 후속작이자 인공지능(AI) 키트인 도프봇(Dofbot)을 소개한다. 도프봇은 산업현장에서 쓰이는 로봇 팔의 축소판이라고 할 만큼 다양한 기능을 갖추고 있어 로봇을 다루는 이들에게 더 많은 흥미를 제공한다. 

제품 사양

젯슨 나노(NANO) 기반으로 설계된 도프봇은 6개의 HQ 서보, HD 카메라, 다기능 확장 보드가 포함됐다. 몸 전체는 녹색 알루미늄 합금으로 만들어졌고 몸체 자체가 스틸 형식으로 구성돼 내구성이 높은 편이다. 로봇 운영 체제(ROS)를 통해 직렬 버스 서보의 모션 제어를 단순화해 연결 GPIO 포트가 매우 간단한 편이다. 이미지 처리 라이브러리로 OPenCV로 구동이 가능하며 AI 비주얼 구동 동작과 데이터 처리는 파이썬(Python)3 프로그래밍 언어로 작동이 진행된다. 색상 추적, 색상 상호 작용, 쓰레기 분류, 제스처 인식, 얼굴 추적 등을 안드로이드와 iOS 모바일 APP, PC 컴퓨터, 게임 핸들로 쉽게 제어할 수 있다. 이와 관련해서 야붐(Yahboom) 홈페이지에선 참고용으로 몇 가지 튜토리얼도 제공하고 있다[그림 1]. 

[그림 1] 야붐 홈페이지 캡쳐 화면
[그림 1] 야붐 홈페이지 캡쳐 화면
[표] 제품 사양
[표] 제품 사양

도프봇 시작을 위한 준비 작업

도프봇은 배송 전에 이미 조립돼 있기 때문에 사용자가 조립할 필요는 없다. 초기 설치 시에는 카메라를 통해 모바일 앱의 QR 코드를 스캔하면 네트워크를 빠르게 구성해 도프봇을 몇 단계만 거치면 바로 시작할 수 있다. 더 쉽게 설치하는 방법은 TF 카드를 이용하는 것이다. 공장 이미지 파일이 있는 TF 카드를 젯슨 나노 보드에 삽입하면, 복잡한 작업 없이도 플러그 앤 플레이(Plug & Play)로 도프봇의 설치를 완료할 수 있기 때문이다. 각 기능에는 자세한 자습서와 코드가 있으므로 이것을 참조하면 유용하다. 

[그림 2] 도프봇은 모바일 앱, PC, PS2를 리모콘으로 활용해 조정할 수 있다
[그림 2] 도프봇은 모바일 앱, PC, PS2를 리모콘으로 활용해 조정할 수 있다

카메라를 탑재한 다기능 로봇 팔

도프봇은 다음과 같은 특징을 갖고 있다. 먼저 카메라가 있는 인공 지능 로봇 팔을 탑재했다. 로봇 팔은 1인칭 시점(FPV) 영상 전송을 위해 카메라와 함께 제공된다. 로봇 팔은 색상, 특정 제스처, 얼굴을 인식한다. 인식된 제스처에 응답하고, 인식된 얼굴을 추적하며, 해당 색상을 추적하고, 해당 색상으로 지정된 개체를 잡을 수 있다. 이런 인식, 추적, 잡기 동작은 로봇 팔의 AI 생체 공학 특성을 잘 반영하고 있다[그림 3].

[그림 3] 도프봇의 외관
[그림 3] 도프봇의 외관

두 번째로 도프봇은 모션 컨트롤 기능을 지니고 있다. 로봇 팔은 자체 고정 액션 그룹을 가지고 있을 뿐만 아니라 커스텀 액션도 가능하다. 제어 방법 측면에서 마스터 머신을 사용해 슬레이브 머신을 제어함으로써 동작 제스처의 실시간 전송을 원격으로 조작할 수 있다. 또한 ROS 시스템을 구동시킬 수 있는 메인보드로는 젯슨 나노 보드와 라즈베리 파이((Raspberry Pi) 4B 보드가 있다. 확장 보드 내에 모터드라이버 릴레이모듈이 내장돼 있어 안정적인 로봇팔 동작이 가능하다. 효과적인 ROS 시스템으로 장애물 모델을 효율적으로 구동, 제어, 구축할 수 있기 때문에 로봇 팔이 장애물을 여는 것을 방지할 수 있다. 유연한 팔 구조는 복잡한 작업을 정확하게 완료할 수 있도록 해준다[그림 3]. 

▣ 하드웨어 구성[그림 4] [그림 5]

- 젯슨 나노 보드, 라즈베리 파이, 마이크로비트(Micro:bit), 우노(Uno) R3 보드와 호환되는 다기능 확장 보드
- 5×15kg 버스 서보 + 1×6kg 버스 서보.
- PS2 핸들 수신기, Wi-Fi/블루투스 모듈 인터페이스, I2C 포트(사용자용)

[그림 4] 도프봇의 하드웨어 구성
[그림 4] 도프봇의 하드웨어 구성
[그림 5] 
[그림 5] 

4가지 기본 제어 방법

도프봇의 기본적인 제어 방법에는 크게 4가지가 있다. 프로그래밍 가능한 로봇 암 키트는 다기능 애플리케이션(안드로이드 / iOS)을 사용해 기능을 작동할 수 있다. 이 키트는 USB 게임 패드 리모컨을 사용할 수 있어 다양한 방식의 컨트롤을 진행할 수 있다.  

또한 PC 상단 컴퓨터 보기를 통해 이미지를 전송할 수 있다. ROS 시스템의 3D 시뮬레이션 모델을 구축하고 주피터 랩(Jupyter Lab) 웹 페이지 온라인 프로그래밍을 진행함으로써 4가지 상호 연결된 제어 방법으로 로봇 팔을 동작 시킬 수 있다. ‘색상 추적’은 원하는 색상을 선택한 후 로봇 팔에게 추적하게 하면, 카메라가 선택된 색상을 자동으로 추적하는 것이다. ‘색상 위치’는 맵 상의 인식 영역에 다른 색상의 나무 블록을 배치해 놓으면, 로봇 팔이 이를 구별한 후 나무 블록을 색상이 일치하는 영역으로 이동시킨다. ‘색상 인식’은 카메라 앞에 나무 블록을 놓으면, 로봇 팔이 그 색상을 인식해서 해당 색상의 나무 블록을 중간 영역에 고정해놓는다. ‘색상 구분’은 도프봇의 선호 색상을 설정해 놓으면, 해당 색상을 앞뒤로 따르게 된다[그림 6]. 

[그림 6] 제어 방법 예시
[그림 6] 제어 방법 예시

▣ AI의 기능

- 안드로이드와 iOS 애플리케이션, PC 컴퓨터, 게임 핸들, 주피터 랩(Jupyter Lab) 웹 페이지를 온라인 프로그래밍으로 원격 제어를 지원한다. 
- 커스텀 고정 액션 그룹을 연구하고 저장할 수 있다.
- 이중 로봇 팔을 동시에 이동할 수 있다. 
- 제스처 인식, 색상 상호 작용, 시각적 위치 지정, 가비지 정렬, 캐치 게임, 얼굴 추적, 블록 스택 및 기타 AI 비전 게임 플레이를 수행할 수 있다. 

 

마치며

이번 호에서는 도프봇에 대해 살펴봤다. 기존 젯봇과 많은 부분이 비슷하나 차이점 또한 뚜렷하다. 가장 큰 차이점으로는 라즈베리 파이, 젯슨 나노가 함께 호환이 된다는 것이다. 이것은 AI기술 자체가 매우 가벼워졌다는 의미로, 3D와 Open Cv 기술들이 계속 발전되고 있다는 증거로도 볼 수 있다. 

도프봇 초기운용은 제공되고 있는 튜토리얼 북으로 가능하나 심화적인 학습이 필요한 AI 기술들을 구현하기 위해서는 파이썬과 관련된 언어의 코딩이 필요하다. 이 부분은 젯봇과 비슷하며, 지금까지 나와있는 예시 콘텐츠들을 살펴보면 어렵지 않게 구현할 수 있다. 

 

[자료 제공: IC뱅큐]

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