기술이 나날이 발전함에 따라 우리가 비즈니스를 수행하는 방식도 변화하고 있으며, 자율 이동 로봇은 아마도 미래가 우리에게 제공할 가장 중요한 비즈니스 적응 중 하나가 될 것입니다.

지난해 초부터 시작된 인공지능 기술의 가속화된 발전은 많은 분야에 깊은 영향을 미치고 있다. 이제 우리 중 많은 사람들이 업무를 수행하는 동안 도움을 요청할 수 있는 지능형 비서를 보유하고 있습니다. 우리는 그들에게 질문을 하고, 반복이 필요한 작업을 하게 할 수 있으며, 창작 과정에서 그들이 우리에게 제공하는 대안으로부터 종종 이익을 얻을 수 있습니다. 우리의 신체적 작업에 대해 지능형 기계에 도움을 요청하는 것은 어떻습니까?

자율 이동 로봇의 꿈은 바로 이러한 요구에서 탄생했습니다. 처음에는 특히 산업 분야에서 널리 사용되었던 이 기술은 현재 건강, 물류, 농업, 심지어 집 청소와 같은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

비록 우리가 널리 채택되려면 몇 년이 걸릴지 모르지만, 이러한 모바일 로봇은 미래에 우리가 비즈니스를 수행하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 그들은 그것을 어떻게 관리할 수 있습니까? 설명해 보겠습니다.

자율 이동 로봇이란 무엇입니까?

자율 이동 로봇 평범한 로봇이 아닙니다. 고급 센서, 인공 지능, 기계 학습 기능을 갖춘 정교한 기계입니다. 이 로봇은 주변 환경을 독립적으로 탐색하여 동적 환경에 적응하고 실시간 변화에 대응할 수 있습니다. 사전 정의된 경로에 의존하고 고정된 경로로 제한되는 이전 모델인 자율 가이드 차량(AGV)과 달리 자율 모바일 로봇은 자유롭게 작동하여 자체 코스를 계획하고 인간과 협력하여 공통 목표를 달성할 수 있습니다.

의 부상 모바일 로봇 효율성에 대한 수요 증가, 제조 및 물류 유연성에 대한 필요성, 로봇 공학 및 인공 지능의 발전 등 다양한 요인이 결합되어 발생합니다. 이러한 로봇은 미래의 업무 환경을 형성하고 제조 및 창고업에서 의료 및 소매업에 이르기까지 산업을 변화시키는 데 중추적인 역할을 할 준비가 되어 있습니다.

최근 과거에서 미래로 이어지는 다리

자율 이동 로봇(AMR)의 개념은 수십 년 동안 발명가와 과학자들의 상상력을 사로잡았습니다. 주변을 독립적으로 탐색할 수 있는 지능형 기계를 만들겠다는 꿈은 수많은 연구 프로젝트와 기술 발전을 촉진해 왔습니다. 오늘날 우리가 상상하는 AMR은 여전히 ​​진화하고 있지만 그 뿌리는 로봇 공학의 초기 개척자까지 거슬러 올라갑니다.

AMR의 역사는 다음과 같은 작업으로 시작됩니다. W. 그레이 월터1940년대 후반에 영국의 신경생리학자인 그는 두 대의 로봇을 개발했습니다. 엘머 과 엘시, 또한 ~으로 알려진 그레이 월터의 거북이. 생물학적 시스템에서 영감을 받은 이 로봇은 기본적인 자율 행동을 나타내도록 설계되었습니다. 그들은 간단한 센서를 사용하여 주변을 탐색하고 거의 실제와 같은 방식으로 자극에 반응할 수 있었습니다.

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기초 놓기

1960년대에는 로봇공학 분야가 획기적인 발전을 이루었습니다. 셰이키의 발전, SRI International이 디자인한 모바일 로봇. Shakey에는 TV 카메라, 거리 측정 소나, 범프 센서가 장착되어 있어 주변을 인식하고 움직임에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. Shakey의 기능은 최신 AMR에 비해 제한적이었지만 자율 이동 로봇의 진화에서 중요한 단계를 나타냈습니다.

1970년대와 1980년대에는 제조 및 창고 환경에서 주로 사용된 자동 가이드 차량(AGV)이 등장했습니다. AGV는 일반적으로 바닥에 전선이나 자기 테이프로 표시된 미리 정의된 경로를 따라 워크스테이션 간에 물품과 자재를 운반했습니다. AGV는 향상된 효율성과 인건비 절감을 제공했지만 진정한 자율 로봇의 적응성과 유연성이 부족했습니다.

자율 이동 로봇의 탄생

1990년대와 2000년대 초반에는 진정한 자율 이동 로봇 개발에 대한 관심이 다시 높아졌습니다. 센서 기술, 인공 지능, 기계 학습의 발전이 이러한 발전을 촉진했습니다. AMR에는 더욱 정교한 센서가 장착되어 있어 주변 환경을 더 자세히 인식하고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 인공 지능 알고리즘을 통해 AMR은 경험을 통해 학습하고 변화하는 환경에 적응할 수 있었습니다.

최근 몇 년 동안 AMR은 제조, 물류부터 의료, 소매에 이르기까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되었습니다. 이러한 로봇은 자재 취급을 혁신하고, 창고 운영을 간소화하고, 의료 환경에서 작업을 자동화하고, 소매 환경에서 고객 서비스를 향상시키고 있습니다. AMR은 단순히 인간 작업자를 대체하는 것이 아닙니다. 그들은 역량을 강화하여 생산성 향상, 안전성 향상, 혁신을 위한 새로운 가능성을 창출하고 있습니다.

시간이 지남에 따라 Grey Walter의 생물학에서 영감을 받은 거북이는 인간조차 하기 어려운 많은 일을 몇 초 안에 수행할 수 있는 능력에 도달한 자율 이동 로봇으로 진화했습니다.

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자율 이동 로봇은 어떻게 작동하나요?

앞서 언급했듯이 자율 이동 로봇(AMR)은 주변을 독립적으로 탐색하고 역동적인 환경에 적응하며 실시간 변화에 대응할 수 있는 정교한 기계입니다. 그들은 주변 환경을 인식하고 이해하고 상호 작용할 수 있는 일련의 센서, 인공 지능 및 기계 학습 기능을 갖추고 있습니다.

지각

자율 이동 로봇은 다양한 센서를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 수집합니다. 이러한 센서에는 다음이 포함됩니다.

• 카메라: 카메라는 AMR에 시각적 정보를 제공하여 물체, 장애물 및 랜드마크를 식별할 수 있도록 합니다.
• LiDAR: LiDAR(Light 감지 및 범위 지정) 센서는 레이저 빔을 사용하여 거리를 측정하고 환경의 3D 지도를 생성합니다.
• 소나: 소나 센서는 음파를 방출하여 물체를 감지하고 거리를 측정합니다.
• 범프 센서: 범프 센서가 장애물과의 물리적 접촉을 감지합니다.
• 적외선 센서: 적외선 센서가 열원을 감지하여 사람이나 장비를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 센서의 데이터는 AMR의 온보드 컴퓨터에 의해 결합 및 처리되어 환경에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.

의사 결정

자율 이동 로봇은 또한 인공 지능과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 움직임에 대한 결정을 내립니다. 이러한 알고리즘을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 경로 계획: AMR은 장애물, 교통량, 기타 요인을 고려하여 가장 효율적이고 안전한 경로를 계획할 수 있습니다.
• 장애물을 피하십시오: AMR은 실시간으로 장애물을 감지하고 회피하여 충돌을 방지하고 안전한 항해를 보장합니다.
• 변화하는 환경에 적응: AMR은 자신의 경험을 통해 학습하고 새로운 장애물이나 교통 패턴의 변화 등 주변 환경의 변화에 ​​적응할 수 있습니다.
• 인간과 협력하다: AMR은 인간과 상호 작용하여 정보를 공유하고 작업을 조정할 수 있습니다.

운동

자율 이동 로봇은 다양한 모터와 액추에이터를 사용하여 주변 환경을 돌아다닙니다. 이러한 모터와 액추에이터는 AMR의 바퀴, 팔 또는 기타 부속물을 제어하여 AMR이 제어되고 정확한 방식으로 움직일 수 있도록 합니다.

의사 소통

자율이동로봇은 와이파이, 블루투스, 라디오 등 다양한 방법을 사용해 다른 로봇, 컴퓨터, 인간과 통신할 수 있다. 이러한 의사소통을 통해 정보를 공유하고, 작업을 조정하고, 지침을 받을 수 있습니다.

안전

자율 이동 로봇은 안전을 염두에 두고 설계되었습니다. 사람, 장애물, 위험 물질과 같은 위험을 감지하고 피할 수 있는 센서와 소프트웨어가 장착되어 있습니다. 자율이동로봇은 위험한 상황에 처하면 움직이지 못하게 하는 안전 기능도 갖췄다.

AMR과 AGV의 차이점은 무엇입니까?

자율 이동 로봇(AMR)과 자동 유도 차량(AGV)은 모두 자재 취급 작업에 사용되는 이동 로봇 유형입니다. 그러나 둘 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

카테고리

AMR과 AGV의 가장 중요한 차이점은 탐색 기능에 있습니다. AGV는 일반적으로 전선이나 자기 테이프로 바닥에 표시된 미리 정의된 경로를 따릅니다. 장애물을 감지하고 회피하기 위해 센서에 의존하지만 변화하는 환경에 적응하거나 경로를 다시 계획할 수는 없습니다.

반면에 AMR은 진정으로 자율적입니다. 즉, 미리 정의된 경로 없이 주변을 탐색할 수 있습니다. 그들은 센서, 인공 지능 및 기계 학습을 사용하여 환경 지도를 만들고 실시간으로 움직임에 대한 결정을 내립니다. 이를 통해 로봇은 역동적인 환경에 적응하고, 장애물을 피하고, 인간과 협력할 수도 있습니다.

유연성

AGV는 일반적으로 사전 정의된 경로에 의존하기 때문에 AMR보다 유연성이 떨어집니다. AGV가 배치된 창고나 공장의 레이아웃을 변경하는 것은 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

반면 AMR은 다음과 같이 변화하는 환경에 쉽게 적응할 수 있습니다. 전쟁 로봇. 그들은 인프라를 수정하지 않고도 새로운 경로를 배우고 주변 환경의 변화에 ​​적응할 수 있습니다. 이는 자재 취급 작업을 위한 보다 유연하고 다양한 솔루션을 제공합니다.

어플리케이션

AGV는 일반적으로 예측 가능성이 높고 환경이 비교적 정적인 응용 분야에 사용됩니다. 예를 들어, 제조 시설에서 워크스테이션 간에 상품과 자재를 운반하는 데 일반적으로 사용됩니다.

AMR은 유연성과 적응성이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 창고 및 유통 센터에서 집기 및 포장 작업을 자동화하는 것은 물론 의료 환경에서 환자에게 약품과 소모품을 전달하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

비용

AGV는 일반적으로 AMR보다 구매 및 유지 비용이 저렴합니다. 그러나 AGV용 인프라를 설치하고 유지하는 비용은 이러한 절감 효과 중 일부를 상쇄할 수 있습니다. 또한 AGV의 유연성이 부족하여 환경 레이아웃이 변경되면 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

AMR은 일반적으로 초기 비용이 더 비싸지만 유연성과 적응성으로 인해 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 기존 인프라에 통합할 수 있어 추가 비용에 대한 필요성이 줄어듭니다.

다음은 자율 이동 로봇과 자동 가이드 차량 간의 주요 차이점을 요약한 표입니다.

AMR은 기술과 함께 빠르게 발전하고 있으며 그 기능은 지속적으로 확장되고 있습니다. 인공지능과 머신러닝이 계속해서 발전하면서, 아마도 우리가 생각하는 것보다 더 빨리 덕분에 엔비디아의 H200, 자율 이동 로봇은 더욱 정교해지고 능력을 갖추게 될 것입니다. 그들은 더 복잡한 작업을 수행하고, 인간과 더 원활하게 협업하며, 훨씬 더 까다로운 환경에서도 작동할 수 있게 될 것입니다. 자율 이동 로봇은 일과 삶의 규칙을 다시 작성하고 우리 주변 세계와 상호 작용하는 새로운 방법을 찾을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

추천 이미지 크레딧: Emre Çıtak/Bing 이미지 생성기.

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• 출처: https://dataconomy.com/2023/11/15/what-are-autonomous-mobile-robots-uses/