자율 이동 로봇(AMR)은 공장 자동화에서 가장 높은 성장 기회를 제공합니다.

 이 기계 중 4만 대 이상이 2025년까지 창고에서 작동할 것으로 예상됩니다.

그리고 그것은 이 영리한 봇을 위한 하나의 응용 프로그램일 뿐입니다. AMR은 또한 청소 업무를 수행하고, 특정 품목을 찾아 특정 장소로 운송하고, 거친 지형을 탐험하고, 인간과 상호 작용할 수 있습니다.

그러나 로봇 혁명은 인간의 도움 없이는 일어나지 않을 것입니다. AMR을 구축하려면 AI, 머신 비전 및 로봇 공학의 복잡한 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이러한 전문 지식을 개발하는 데는 많은 시간과 비용을 투자해야 할 수도 있고, 엔지니어가 기성 기술을 사용하여 지름길을 택할 수도 있습니다.

하루 만에 만나는 머신 비전

한 가지 좋은 예가 UP의 RoboMaker Pro Kit입니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 이 제품은 다음과 함께 바로 사용할 수 있는 AMR 섀시를 제공합니다.

• 435D 비전을 위한 Intel^® RealSense^™ D3 카메라
• 비전 프로세싱을 위한 Intel^® Movidius^™ Myriad^™ X VPU
• ROS2 및 Ubuntu 16.04 운영 체제
• AWS RoboMaker 및 인텔^® OpenVINO^™ 도구 키트 지원
• 배전, 서보 모터, 배터리 및 Wi-Fi

"키트를 사용하여 개발자는 즉시 엔드 투 엔드 솔루션 데모 또는 개념 증명(PoC)을 구축할 수 있습니다"라고 회사의 AI 및 IoT 소프트웨어 설계자인 Daniele Cleri는 말했습니다. Cleri에 따르면 개발자는 하루 만에 머신 비전 애플리케이션을 만들고 며칠 만에 작동하는 데모를 제작할 수 있습니다.

이 빠른 개발 주기의 핵심은 키트에서 AWS RoboMaker를 사용한다는 것입니다. Cleri는 AMR의 핵심 요구 사항은 3D로 보고 자율적인 결정을 내릴 수 있는 능력이라고 지적했습니다. 그러나 올바른 도구가 없으면 이러한 알고리즘을 테스트하고 개발하는 프로세스가 매우 느려질 수 있습니다.

AWS RoboMaker는 물리적 테스트를 대체하는 시뮬레이션 환경을 제공하여 이 문제를 해결합니다. 장애물 회피 및 영역 매핑과 같은 작업을 RoboMaker에서 시뮬레이션하여 설계 아이디어를 빠르게 반복할 수 있습니다. 최적화되면 알고리즘을 로봇으로 이식할 수 있습니다.

이 직접적인 시뮬레이션-현실 워크플로는 RoboMaker 알고리즘을 키트에서 사용할 수 있는 코드로 변환하는 Intel OpenVINO Toolkit에 의해 활성화됩니다. 인텔^®과 AWS는 기술 간의 원활한 통합을 보장하기 위해 협력했습니다.

AWS 플랫폼의 또 다른 이점은 AWS IoT Greengrass를 사용하여 플릿 관리를 수행할 수 있다는 것입니다. 이는 수백 또는 수천 대의 로봇에 대한 제어 및 동기화를 단순화하고 수명 주기 관리에 도움이 됩니다.

개발을 더욱 간소화하기 위해 이 키트는 다양한 샘플 애플리케이션과 함께 제공됩니다. 여기에는 비전, 추론, 탐색 및 컴퓨팅이 포함됩니다(그림 2).

개발 중인 다양한 사용 사례

창고 로봇을 개발하는 것 외에도 AMR은 OpenVINO를 사용하여 보안과 같은 다른 작업을 수행하도록 훈련할 수 있습니다. "추론 응용 프로그램은 로봇이 정의 된 공간을 돌아 다니며 의심스러운 활동을 나타낼 수있는 패턴을 관찰하도록 가르치는 데 사용할 수 있습니다."라고 Cleri는 말합니다. 이러한 동작에 대한 대응을 자동화하거나 보안 담당자에게 전달하여 검토하고 조치를 취할 수 있습니다.

현재 UP Squared RoboMaker Kit 및 Cogniteam 소프트웨어를 중심으로 한 개발의 대부분은 Ben-Gurion University 및 Bar-Ilan University를 포함한 대학과 Mitsubishi Research Lab과 같은 기관에서 이루어지고 있습니다. "우리는 인텔^® 및 기타 조직과 긴밀한 협력을 할 수 있어 다행입니다"라고 Cleri는 말했습니다.