원자력 폐기물의 안전한 처리를 위한 Ensenso 3D 카메라의 로봇 지원 시스템

원자력 폐기물의 안전한 처리를 위한 Ensenso 3D 카메라의 로봇 지원 시스템

원자력 시설의 해체는 사용자에게 매우 중대한 과제입니다. 원자력 폐기물의 양은 그 해체와 안전한 봉쇄 여부를 떠나 전 세계적으로 압도적으로 증가하고 있습니다. 원자력 폐기물 처리에 자동화가 점점 더 요구되고 있지만, 원자력 산업에서는 안전상의 이유로 완전 자율 로봇 제어 방법을 주저하고 있고, 위험한 환경에서는 원격 제어 산업용 로봇을 선호합니다. 그러나 조이스틱 및 비디오 감시 카메라를 활용하여 알 수 없는 물체를 원격 제어로 집거나 자르는 것과 같은 복잡한 작업은 제어하기 어렵고 때로는 불가능하기도 합니다.

어플리케이션

박람회에서 그랩(grab) 장비를 보셨던 분들은 아실거라 확신합니다. 그랩 암(grab arms) 을 수동으로 제어하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 토끼 인형을 잡다가 실패하는 것이 별 문제가 없는 것과는 달리, 방사성 폐기물을 처리할 때 실패한 시도는 극적인 결과를 초래할 수 있습니다. 로봇은 인간과 환경에 심각한 결과를 초래하는 피해를 방지하기 위해 현장의 방사성 물체를 극도로 정확하게 감지하고 정확하게 작동할 수 있어야만 합니다. 말 그대로 사용자의 손에 그것이 달려 있으며, 정확한 잡을 위치를 식별하는 것이 그에게 달려 있습니다.

Extreme Robotics Lab의 방사능 환경에서의 3D 비전 유도 반자동 로봇을 활용한 금속 물체 절단
Extreme Robotics Lab의 방사능 환경에서의 3D 비전 유도 반자동 로봇을 활용한 금속 물체 절단

Ensenso 3D 카메라는 Ensenso 소프트웨어로 깊이 정보에 대한 인식와 평가를 수행합니다. 이는 사용자가 인식하고 처리하는 부담을 상당히 줄여줍니다. 보조 시스템은 집으려고 하는 대상 물체의 햅틱 기능을 특수 그리핑 알고리즘과 결합합니다. “장면 클라우드는 시스템에서 여러 안정적 그립 위치를 자동으로 생성하는 데 사용됩니다.

3D 카메라로 캡처한 포인트 클라우드는 고해상도이고 밀도가 높기 때문에 장면에 보여지는 각 개체에 대해 매우 정밀한 그립 위치 생성이 가능합니다.

— Naresh Marturi 박사, National Center for Nuclear Robotics의 선임 연구원 —

이를 바탕으로, 우리의 "가설 순위 알고리즘"은 로봇의 현재 위치를 기반으로 선택할 다음 물체를 결정합니다.”라고 국립 원자력 로봇 센터 선임 연구원 Naresh Marturi 박사는 설명합니다.

원칙은 다른 스틱을 움직이지 않고 한 번에 하나의 스틱을 제거해야 하는 스킬 게임 미카도의 원리와 유사합니다. 결정된 경로 유도를 통해 로봇은 원하는 경로를 따라 목표한 그립 위치까지 부드럽고 균등하게 이동할 수 있습니다. 내비게이션 시스템과 같이, 이 시스템은 로봇 팔이 안전하게 물체를 집을 수 있도록, 필요한 경우 다른 알려지지 않은 위험한 물체도 지나칠 수 있도록 사용자를 서포트합니다. 이 시스템은 이를 위해 안전한 통로를 계산하고 사용자가 햅틱 피드백을 통해 그 위치를 벗어나지 않도록 도와줍니다.

이 시스템은 사용자의 자연스러운 손 움직임을 로봇의 해당 움직임에 실시간으로 정확하고 안정적으로 매핑합니다.따라서 사용자는 항상 수동 제어를 유지하고 구성 요소에 오류가 발생할 경우 전달받을 수 있습니다. 그는 단순히 AI를 끌 수 있고 "force feedback 모드"를 꺼서 인간 지능으로 돌아갈 수 있습니다. 사람과 기계 사이에 공유되는 제어 원칙에 따라 시스템은 위험 수준이 가장 높은 환경에서 필수적인 제어 상태를 항상 유지합니다.

로봇 공학 선임 연구원 Naresh Marturi 박사, 로봇 연구 엔지니어 Maxime Adjigble
로봇 공학 선임 연구원 Naresh Marturi 박사, 로봇 연구 엔지니어 Maxime Adjigble

전망

Birmingham에 있는 Extreme Robotic Lab의 연구원들은 현재 평행 턱 그리퍼 대신 여러 손가락을 갖춘 손을 사용할 수 있도록 하는 방법을 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 이렇게하면 복잡한 물체를 잡을 때 유연성과 신뢰성이 높아질 것입니다. 사용자는 물체를 잡을 때 원격 제어 로봇의 손가락 힘이 노출되는 것을 느낄 수도 있을 것입니다. 로봇 팔이 AI에 의해 제어되고 자동 비전 시스템에 의해 안내되는 완전 자율 수집 방법도 개발되고 있습니다. 이 팀은 또한 "공유 제어"시스템을 통해 원격 로봇 제어를 위한 인간-로봇 협업을 개선하기 위해 시각화 도구를 개발하고 있습니다.

이것은 우리 모두의 안전과 건강을 위해 나아가는 것입니다. 원자력 폐기물과 같은 위험물을 다루는 것은 궁극적으로 우리 모두가 관심을 가져야 하는 부분입니다. 관련 물체에 대한 정보를 안정적으로 캡처함으로써, Ensenso 3D 카메라는 전 세계적으로 점점 더 긴급해지는 이 문제에 큰 기여를 하고 있습니다.

Ensenso N35 - 빠르고 정확한 3D 비젼

University of Birmingham