제조 로봇

Debasita Mukherjee는 박사 과정 학생이자 출판된 연구의 주저자이다. 그녀는 안전한 인간-로봇 상호작용을 가능하게 하는 시스템을 개발하기 위해 일하는 UBC의 고급 제어 및 지능형 시스템 연구소의 연구원 중 한 명이다. 

Mukherjee는 "제조 분야의 로봇이 가장 안전하고 효율적인 방법으로 작업을 수행하는 것은 매우 중요하다."고 말한다. "이러한 자동화된 기계를 최대한 스마트하게 만들기 위해 우리는 환경을 인식하고 인간 파트너와 유사한 방식으로 작업을 수행하는 시스템을 개발하고 있다."

연구원들은 이러한 시스템을 개발하기 위해 인공지능과 머신러닝을 사용하여 기계를 안내하지만 프로세스가 복잡할 수 있다.

Homayoun Najjaran은 기계 공학 교수이다.

Najjaran 박사는 “로봇은 생각하거나 느끼지 않기 때문에 환경을 포착하고 분석하여 응답할 수 있는 시스템이 필요하다. "종종 그러한 응답은 주변에 있는 인간의 안전을 보장하기 위해 100분의 1초 이내에 이루어져야 한다." 

산업용 로봇은 일반적으로 고속으로 작동하고 용접 및 페인팅과 같은 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍되지만 소셜 로봇은 서비스 산업에서 개인을 지원하기 위한 것이다. 후자는 더 이동성이 좋고 가벼우며 다양한 환경에 적응할 수 있다.

인간-로봇 협업

UBCO 공과대학의 새로운 연구 분야는 인간-로봇 협업(HRC)이라고 한다. 특히 로봇과 인간이 함께 일하는 공유 작업 공간에 대한 관심이 높아짐에 따라 제조업에 영향을 미치고 있다. 

산업 환경에서 HRC는 주변 환경과 인간 파트너를 인식하는 지능형 모바일 로봇으로 이어질 수 있다. 팀은 이러한 자율 시스템과 기계 학습 기술을 HRC 중심의 로봇 공학에 통합하기 위해 노력하고 있으며 전 세계 많은 조직의 도움을 받아 그렇게 하고 있다.

Mukherjee에 따르면 가장 큰 도전은 산업 환경의 불확실성에 적응하는 것이다. 자율주행차 가이드라인을 사용하여 인간과 로봇 사이의 기능에 대한 규칙과 그 효율성을 테스트하는 방법이 있을 수 있다.

"자동화 수준을 높이는 것은 자동차 산업에서 표준화되고 수용되지만 상대적으로 정적이지만 다른 산업 환경은 동일한 표준을 갖고 있지 않다."고 그녀는 말한다. "미래에 산업용 자동화 시스템은 계속해서 센서를 사용하여 인간의 능력과 유사한 인식 및 통신을 가능하게 할 뿐만 아니라 주변 환경과 실시간으로 적응하고 통신할 것이다."

이 모든 것을 통해 로봇은 인간과 다른 로봇이 무엇을 할 것인지 예측할 수 있어 최상의 대응을 준비하는 데 도움이 된다.

연구팀은 현재 로봇이 규정된 환경 밖에서도 기능하고 반응할 수 있도록 하는 시스템 개발을 모색하고 있다.

Mukherjee는 "'개방형 세계'에서 로봇은 사람, 구조물, 기계 및 야생 동물과 같은 예기치 않은 변수를 처리해야 한다."고 결론지었다. "우리는 그들이 이것을 정확하고 효율적이며 안전하게 수행할 수 있도록 해야 한다."