로봇공학
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1. 개요
로봇공학은 기계공학, 컴퓨터 과학, 전자공학 등 여러 학문 분야를 융합한 학제 간 분야로, '로봇'이라는 단어는 체코 작가 카렐 차페크의 희곡에서 처음 대중에게 소개되었다. 로봇은 자동 기계 장치에 대한 개념에서 시작되어 산업, 의료, 서비스, 군사 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 형태, 기능, 사용 목적에 따라 다양하게 분류된다. 로봇은 기계적 구조, 전기적 부품, 소프트웨어의 세 가지 구성 요소를 기반으로 작동하며, 센서를 통해 환경 정보를 수집하고 액추에이터를 통해 움직임을 생성한다. 로봇 기술 발전은 사회적 영향을 미치며 윤리적 문제에 대한 논의를 촉발하고 있으며, 대한민국은 세계적인 로봇 기술 강국으로 평가받지만, 핵심 부품 및 소프트웨어 기술은 여전히 부족한 상황이다. 로봇 기술은 인공지능, 빅데이터 등과 융합하여 더욱 발전할 것이며, 인간과 로봇이 협력하는 시대가 도래할 것으로 전망된다.
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로봇공학 | |
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![]() | |
개요 | |
학문 분야 | 로봇의 설계, 제작, 사용 및 응용을 다루는 학문 분야 |
주요 연구 분야 | 로봇의 설계, 제작, 사용, 응용 |
관련 직업 | 로봇 공학자, 로봇 기술자 등 |
역사 | |
용어 창시 | 아이작 아시모프가 창안 (1941년경) |
발전 과정 | 로봇은 점차 발전하여 다양한 분야에서 활용됨 |
관련 서적 출판 | 로봇공학의 역사와 관련된 책들이 출간됨 |
로봇공학의 발전에 대한 저자의 놀라움 | 아이작 아시모프는 로봇공학이 발전하는 것에 대해 놀라움과 약간의 불신을 느낌 |
로봇공학의 세 가지 법칙 | |
로봇의 기본 원칙 | 제1원칙: 로봇은 인간에게 해를 입혀서는 안 되며, 행동하지 않음으로써 인간에게 해가 가도록 해서도 안 된다. 제2원칙: 로봇은 인간이 내리는 명령에 복종해야 하며, 제1원칙에 위배되는 명령은 예외이다. 제3원칙: 로봇은 자신의 존재를 보호해야 하며, 제1원칙 또는 제2원칙에 위배되지 않는 한도 내에서만 가능하다. |
관련 정보 | '로봇공학의 세 가지 법칙'이라고도 불림 |
주요 로봇 제작 기업 | |
일본 | 야스카와 전기 가와사키 중공업 |
주요 로봇 응용 분야 | |
산업 | 공장 자동화, 조립 라인 등 |
의료 | 수술 로봇, 재활 로봇 등 |
서비스 | 청소 로봇, 안내 로봇 등 |
우주 탐사 | 탐사 로봇, 우주 정거장 유지 보수 등 |
군사 | 무인 항공기, 지상 로봇 등 |
기타 | 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용 |
참고 자료 | |
국제분류법 | 독일 국립 도서관 국제분류법 |
온라인 사전 | 메리엄-웹스터 온라인 사전의 로봇공학 정의 |
로봇공학 산업 소개 | 몬스터 커리어 조언의 로봇공학 산업 소개 |
관련 잡지 | EE 타임스 파이낸셜 타임스 |
2. 어원
'로봇'이라는 단어는 1920년 체코의 작가 카렐 차페크가 출판한 희곡 로섬의 만능 로봇에서 대중에게 소개되었다. 이 단어는 슬라브어 'Robota'( 노동을 의미)에서 유래했다. 카렐 차페크는 이 단어를 만든 사람이 자신의 형제라고 밝혔다.
1948년 노버트 위너는 실용적인 로봇공학의 기반인 사이버네틱스 원리를 만들었다. 1961년에는 최초의 디지털 작동 및 프로그래밍 가능 로봇인 유니메이트가 설치되어 다이캐스팅 기계에서 뜨거운 금속 조각을 들어 올리는 작업을 수행했다.[142]
로봇은 형태, 기능, 사용 목적에 따라 다양하게 분류된다.
옥스포드 영어사전에 따르면, '로봇공학'이라는 단어는 아이작 아시모프가 1941년 5월 아날로그 사이언스 픽션 앤드 팩트에 출판한 공상 과학 단편 소설 "Liar!"에서 처음 사용했다.[1] 아시모프는 이 용어를 자신이 처음 사용했다는 사실을 몰랐는데, 전기 장치의 과학과 기술을 전자공학이라고 부르기 때문에 로봇공학은 이미 로봇의 과학과 기술을 가리킨다고 생각했기 때문이다.[1]
3. 역사
한스 모라벡 교수는 로봇의 발전 수준을 설명하기 위해 "세대 로봇"이라는 용어를 만들었다. 그는 1세대 로봇은 도마뱀 수준, 2세대 로봇은 쥐 수준, 3세대 로봇은 원숭이 수준의 지능을 가질 것이라고 예측했다. 또한 4세대 로봇은 인간 수준의 지능을 갖게 될 것이지만, 2040년이나 2050년 이전에는 실현되지 않을 것이라고 예측했다.[142]날짜 의의 로봇 이름 발명가 기원전 420년경 증기를 이용한 목조 비행 조류 제작 비행 비둘기 타렌툼의 아르키타스 기원전 3세기 이전 최초의 자동 기계에 대한 묘사 중 하나는 『列子(Lie Zi)』에 나오는데, 주 무왕과 연시(偃师)라는 기계 기술자의 만남에 대한 이야기가 나온다. 연시는 왕에게 인간 형상을 한 실물 크기의 기계 작품을 선보였다.[165] 연시(偃师) 기원후 1세기 이전 알렉산드리아의 헤론의 『Pneumatica(공기역학)』과 『Automata(자동 기계)』에는 소방차, 풍압식 오르간, 동전 작동 기계, 증기 기관 등 100개 이상의 기계와 자동 기계에 대한 설명이 나온다. 크테시비우스, 비잔티움의 필론, 알렉산드리아의 헤론 등 1206 초기 인간형 자동 기계, 프로그래밍 가능한 자동 기계 악단[166], 로봇 악단, 자동 손씻기 기계,[167] 자동 작동 공작[168] 제작 알 자자리 1495 인간형 로봇 설계 기계 기사 레오나르도 다 빈치 1738 먹고, 날개를 퍼덕이고, 배설할 수 있는 기계 오리 제작 소화하는 오리 자크 드 보캉송 1948 사이버네틱스 원리 공식화 사이버네틱스 노버트 위너 1961 최초로 설치된 산업용 로봇. 최초의 디지털 작동식 프로그래밍 로봇인 유니메이트가 뜨거운 금속 조각을 다이캐스팅 기계에서 들어 올려 쌓는 작업에 설치됨. 유니메이트 조지 데볼
4. 종류
이 외에도 다음과 같은 로봇들이 있다.
5. 구성 요소
로봇은 크게 기계적 구조, 전기적 부품, 소프트웨어의 세 가지 측면으로 구성된다.
- '''기계적 구조:''' 로봇의 프레임, 형태, 모양은 특정 작업을 수행하도록 설계된다. 예를 들어, 험한 지형을 이동하는 로봇은 캐터필러 트랙을 사용할 수 있다. 이처럼 로봇의 기계적 구조는 주어진 작업을 완료하고 주변 환경의 물리적 특성을 처리하기 위한 해결책이다. 형태는 기능을 따른다.
- '''전기적 부품:''' 로봇에 전력을 공급하고 제어하는 역할을 한다. 캐터필러 트랙이 있는 로봇을 예로 들면, 트랙을 움직이려면 전력이 필요하다. 이 전력은 전선을 통해 배터리에서 발생하는 기본 전기 회로를 통해 공급된다. 로봇의 전기적 측면은 움직임(모터를 통해), 감지(전기 신호를 사용하여 측정), 작동(기본 작동을 위한 전기에너지 공급)에 사용된다.
- '''소프트웨어:''' 로봇이 언제, 어떻게 작업을 수행할지 결정하는 프로그램이다. 예를 들어, 진흙탕 길을 건너야 하는 로봇은 적절한 기계적 구조와 전력을 가지고 있어도, 움직이라는 프로그램 없이는 작동할 수 없다. 로봇 프로그램에는 원격 제어, 인공 지능, 하이브리드의 세 가지 유형이 있다.
- '''원격 제어 프로그램:''' 제어 소스(주로 원격 제어를 사용하는 사람)로부터 신호를 받았을 때만 미리 정의된 명령을 수행한다. 주로 사람의 명령으로 제어되는 장치는 로봇 공학보다는 자동화 분야에 속한다.
- '''인공 지능 프로그램:''' 제어 소스 없이 스스로 환경과 상호 작용하며, 기존 프로그래밍을 사용하여 발생하는 문제에 대한 반응을 결정한다.
- '''하이브리드 프로그램:''' 인공 지능과 원격 제어 기능을 모두 통합한다.[3]



6. 제어 방식
로봇의 기계적 구조는 작업을 수행하기 위해 제어되어야 한다.[50] 로봇 제어에는 지각, 처리 및 동작(로봇 패러다임)의 세 가지 단계가 포함된다.[51] 센서는 환경 또는 로봇 자체(예: 관절이나 최종 효과기의 위치)에 대한 정보를 제공한다. 그런 다음 이 정보는 저장하거나 전송하고, 필요한 조정된 동작 또는 힘 작용을 달성하기 위해 기계적 구조를 이동하는 액추에이터(모터)에 적절한 신호를 계산하는 데 사용된다.
처리 단계는 복잡성이 다를 수 있다. 반응적 수준에서는 원시 센서 정보를 액추에이터 명령으로 직접 변환할 수 있다(예: 필요한 토크/샤프트 속도를 달성하기 위해 엔코더 피드백 신호를 기반으로 모터 전력 전자 게이트를 직접 발사). 먼저 센서 융합과 내부 모델을 사용하여 노이즈가 많은 센서 데이터에서 관심 매개변수(예: 로봇 그리퍼의 위치)를 추정할 수 있다. 근접 센서로 물체가 감지될 때까지 특정 방향으로 그리퍼를 이동하는 것과 같은 즉각적인 작업은 이러한 추정치에서 유추되는 경우가 많다. 일반적으로 제어 이론의 기법을 사용하여 상위 수준 작업을 액추에이터를 구동하는 개별 명령으로 변환하며, 대부분 기계 구조의 운동학적 및 역학적 모델을 사용한다.[50][51][53]
더 긴 시간 척도 또는 더 정교한 작업의 경우 로봇은 "인지" 모델을 구축하고 추론해야 할 수 있다. 인지 모델은 로봇, 세계 및 둘의 상호 작용 방식을 나타내려고 한다. 패턴 인식과 컴퓨터 비전을 사용하여 물체를 추적할 수 있다.[50] 매핑 기술을 사용하여 세계의 지도를 구축할 수 있다. 마지막으로, 운동 계획 및 기타 인공 지능 기술을 사용하여 행동 방법을 파악할 수 있다. 예를 들어, 계획자는 장애물에 부딪히거나 넘어지지 않고 작업을 수행하는 방법을 파악할 수 있다.
최신 상용 로봇 제어 시스템은 매우 복잡하고 여러 센서와 효과기를 통합하며 상호 작용하는 자유도(DOF)가 많고 운영자 인터페이스, 프로그래밍 도구 및 실시간 기능이 필요하다.[51] 이들은 종종 더 넓은 통신 네트워크에 상호 연결되며 많은 경우 현재 IoT 지원 및 모바일이다.[52] 개방형 아키텍처, 계층화된, 사용자 친화적인 '지능형' 센서 기반 상호 연결 로봇으로의 발전은 유연한 제조 시스템(FMS)과 관련된 이전 개념에서 비롯되었으며, 로봇 제어 소프트웨어 및 하드웨어 개발자를 지원하는 여러 '개방형' 또는 '하이브리드' 참조 아키텍처가 존재하며, 전통적인 이전의 '폐쇄형' 로봇 제어 시스템의 개념을 넘어서는 데 도움이 된다.[53] 개방형 아키텍처 제어기는 시스템 개발자, 최종 사용자 및 연구 과학자를 포함한 광범위한 로봇 사용자의 증가하는 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있으며 Industry 4.0과 관련된 고급 로봇 개념을 제공하는 데 더 적합하다.[53] 위치, 속도 및 최종 효과기의 힘 제어와 같은 로봇 제어기의 여러 기존 기능을 활용하는 것 외에도 IoT 상호 연결과 적응형 제어, 퍼지 제어 및 인공 신경망(ANN) 기반 제어를 포함한 더욱 고급 센서 융합 및 제어 기술의 구현을 가능하게 한다.[53] 실시간으로 구현되는 경우 이러한 기술은 제어 시스템이 환경 변화를 학습하고 적응할 수 있도록 하여 알 수 없거나 불확실한 환경에서 작동하는 로봇의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있다.[54] 로봇 제어기에 대한 여러 참조 아키텍처의 예와 이를 바탕으로 개발된 실제 로봇 제어기의 성공적인 구현 사례가 있다. 일반적인 참조 아키텍처와 관련된 상호 연결된 개방형 아키텍처 로봇 및 제어기 구현의 한 예는 실시간으로 새로운 고급 및 지능형 제어 및 환경 매핑 방법의 프로토타입 구현을 포함한 여러 연구 개발 연구에서 사용되었다.[54][55]
제어 시스템은 자율성의 수준도 다양하다.
- 직접 상호 작용: 촉각 기술 또는 원격 조작 장치에 사용되며, 사람이 로봇의 동작을 거의 완벽하게 제어한다.
- 운영자 지원 모드: 운영자가 중간~고급 수준의 작업을 명령하고 로봇이 자동으로 이를 달성하는 방법을 알아낸다.[118]
- 자율 로봇: 장시간 동안 인간의 상호 작용 없이 작동할 수 있다. 더 높은 수준의 자율성이 반드시 더 복잡한 인지 능력을 필요로 하는 것은 아니다. 예를 들어, 조립 공장의 로봇은 완전히 자율적이지만 고정된 패턴으로 작동한다.
또 다른 분류는 인간 제어와 기계 동작 간의 상호 작용을 고려한다.
- 원격 조작(Teleoperation): 사람이 각 동작을 제어하며, 각 기계 액추에이터의 변경은 운영자가 지정한다.
- 감독(Supervisory): 사람이 일반적인 이동이나 위치 변경을 지정하고 기계가 액추에이터의 구체적인 움직임을 결정한다.
- 작업 수준 자율성(Task-level autonomy): 운영자는 작업만 지정하고 로봇이 스스로 작업을 완료한다.
- 완전 자율성(Full autonomy): 기계는 인간의 상호 작용 없이 모든 작업을 생성하고 완료한다.
7. 응용 분야
1948년 노버트 위너는 실용적인 로봇공학의 기반인 사이버네틱스 원리를 만들었다. 오늘날 상용 및 산업용 로봇은 널리 보급되어 인간보다 더 정확하고 신뢰성 있게 일을 수행하는데 사용되고 있다. 로봇은 사람들이 하기엔 너무 더럽고 위험해 보이는 작업을 대신하기 위해 몇몇 직업자들에게 고용된다. 로봇은 제조, 조립, 포장, 광업, 운송, 지구 및 우주 탐사, 수술, 무기, 실험실 연구, 안전 및 대량 생산에 널리 사용된다.[4]
현재 및 잠재적 응용 분야는 다음과 같다.
- 제조업: 로봇은 1960년대부터 제조업에서 점점 더 많이 사용되어 왔다. 로봇산업협회의 미국 데이터에 따르면, 2016년 자동차 산업은 총 매출의 52%를 차지하며 산업용 로봇의 주요 고객이었다.[5] 자동차 산업에서 로봇은 "노동력"의 절반 이상을 차지할 수 있다. 2003년 초 이미 텍사스에 있는 IBM 키보드 제조 공장과 같이 완전히 자동화된 "무인 공장"도 있다.[6]
- 자율주행 운송 수단: 항공기 오토파일럿 및 자율주행 자동차를 포함한다.
- 가정용 로봇: 로봇 청소기, 잔디깎이 로봇, 식기세척기 적재[7] 및 플랫브레드 베이킹[8] 등이 있다.
- 건설 로봇: 건설 로봇은 기존 로봇, 로봇 암, 로봇 외골격의 세 가지 유형으로 나눌 수 있다.[9]
- 자동화 광산
- 우주 탐사: 화성 탐사 로버를 포함한다.
- 에너지 응용 분야: 원자력 오염 지역 정화 및 태양 전지판 청소를 포함한다.
- 의료 로봇: 진료소에서 설계 및 사용되는 의료 로봇 및 로봇 수술.[11]
- 농업 로봇:[12] 농업에서 로봇의 사용은 AI 지원 정밀 농업 및 드론 사용과 밀접하게 관련되어 있다.[13]
- 식품 가공: 주방 자동화의 상용 사례로는 Flippy(햄버거), Zume Pizza(피자), Cafe X(커피), Makr Shakr(칵테일), Frobot(냉동 요구르트), Sally(샐러드),[14] Dexai(미군 기지에서 운영되는 드레이퍼 연구소의 분사 기업)가 제조한 샐러드 또는 푸드볼 로봇, 스윗그린(Sweetgreen)이 인수한 스파이스 키친(Spyce Kitchen)과 실리콘밸리 신생 기업인 Hyphen이 제조한 통합 푸드볼 조립 시스템이 있다.[15] 다른 예로는 3D 식품 프린팅을 기반으로 한 제조 기술이 포함될 수 있다.
- 군사 로봇
- 로봇 스포츠: 로봇 전투, 자율 주행 경주, 드론 경주, 퍼스트 로보틱스(FIRST Robotics)를 포함한 오락 및 교육을 위한 분야이다.
8. 사회적 영향
로봇 기술의 발전은 사회 전반에 걸쳐 긍정적, 부정적 영향을 모두 미치고 있다.
긍정적 영향
- 생산성 향상: 산업 현장에서 로봇을 활용하여 생산성과 효율성을 높일 수 있다.[154]
- 위험 작업 대체: 인간이 하기 어렵거나 위험한 작업(방사능 물질 취급, 폭발 위험 환경 작업 등)을 로봇이 대신 수행하여 안전을 확보한다.[160]
- 삶의 질 개선: 로봇은 반복적이고 단조로운 작업을 대신 수행하여 인간의 노동 부담을 줄여준다.
부정적 영향
- 일자리 감소: 로봇의 자동화로 인해 전통적인 제조업 일자리가 감소하고 있으며, 이는 중산층으로까지 확대될 가능성이 있다.[157] 스티븐 호킹은 "공장 자동화는 이미 전통 제조업의 일자리를 크게 줄였으며, 인공 지능의 부상은 이러한 일자리 감소를 중산층으로까지 확대할 가능성이 높으며, 가장 돌봄이 필요한, 창의적인, 또는 감독적인 역할만 남을 것"이라고 언급했다.[157]
- 인간 소외: (원문에 해당 내용 없음)
- 윤리적 문제: (원문에 해당 내용 없음)
대한민국에서도 로봇 기술 발전으로 인한 일자리 감소는 사회적 문제로 인지되고 있으며, 이에 대한 논의가 필요하다. GlobalData의 2021년 보고서에 따르면, 로봇 공학 산업은 2030년까지 크게 성장하여 관련 산업의 일자리를 창출할 것으로 예상되지만,[158] 기존 일자리 감소에 대한 우려는 여전하다.
미래에는 인간과 로봇의 협력이 더욱 다양해지고, 로봇의 자율성이 증가함에 따라 인간-로봇 협업은 새로운 형태로 발전할 것이다. 이에 따라 협업 로봇과의 작업에서 발생할 수 있는 위험으로부터 인간을 보호하기 위한 현재의 접근 방식과 기술 표준은 개정되어야 한다.[161][162]
9. 윤리적 문제
로봇 기술이 발전하면서 윤리적인 문제에 대한 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 로봇의 자율성이 증가함에 따라 책임 문제, 인간과 로봇의 관계 설정 문제, 로봇에 의한 인권 침해 가능성 문제 등 다양한 윤리적 질문이 제기되고 있다. 이러한 문제들에 대한 사회적 합의를 통해 로봇 개발 및 활용에 대한 올바른 방향을 설정해야 한다.
유럽 직업 안전 보건 기구(EU-OSHA)는 로봇의 확산이 직업 안전 보건(OSH)에 미치는 영향에 대해 연구하며, 기회와 과제를 동시에 제시한다고 강조한다.[159]
로봇은 건강에 해롭거나 위험한 환경에서 일하는 사람을 대체할 수 있다는 점에서 큰 이점을 가진다. 우주, 국방, 보안, 원자력 산업뿐만 아니라 물류, 유지 보수 및 검사 분야에서도 로봇은 더럽고, 지루하거나 안전하지 않은 작업을 수행하여 근로자가 유해한 물질과 환경에 노출되는 것을 막고, 신체적, 인체 공학적, 심리사회적 위험을 줄인다.[160] 예를 들어 로봇은 이미 반복적이고 단조로운 작업을 수행하거나, 방사성 물질을 다루거나, 폭발 위험이 있는 환경에서 작업하는 데 활용되고 있다. 미래에는 농업, 건설, 운송, 의료, 소방, 청소 서비스 등 다양한 분야에서 로봇이 더 많은 위험하고 불쾌한 작업을 맡게 될 것이다.[160]
하지만 현재 기술로는 기계보다 인간에게 더 적합한 특정 기술들이 존재한다. 따라서 인간과 로봇 기술의 최상의 조합을 찾는 것이 중요하다. 로봇은 정밀함과 반복성이 요구되는 중장비 작업에 강점을 가지는 반면, 인간은 창의성, 의사 결정, 유연성, 적응성에서 뛰어난 능력을 발휘한다. 이러한 장점들을 효과적으로 결합하기 위해 협업 로봇이 등장하여 인간과 로봇이 더욱 밀접하게 협력하는 환경이 조성되고 있다. 이에 따라 "인간-로봇 통합"의 안전을 보장하기 위한 새로운 접근 방식과 표준이 개발되고 있다.
몇몇 유럽 국가들은 국가 프로그램에 로봇 공학을 포함시켜 로봇과 작업자 간의 안전하고 유연한 협력을 통해 생산성을 높이고자 노력한다. 예를 들어, 독일 연방 직업 안전 보건 연구소는 "인간-로봇 협업"을 주제로 매년 워크숍을 개최한다.
앞으로 로봇과 인간의 협력은 더욱 다양해지고, 로봇의 자율성은 더욱 증가하여 인간-로봇 협업은 새로운 형태로 발전할 것이다. 이에 따라 협업 로봇과의 작업에서 발생할 수 있는 위험으로부터 직원을 보호하기 위한 현재의 접근 방식과 기술 표준[161][162]은 지속적으로 검토되고 개선되어야 한다.
10. 한국 로봇 산업 현황 및 과제
대한민국은 세계적인 로봇 기술 강국으로 평가받지만, 핵심 부품 및 소프트웨어 기술은 여전히 부족한 상황이다. 이에 정부는 로봇 산업 육성을 위한 정책 지원을 강화하고 있지만, 규제 완화 및 투자 확대가 필요하다는 지적이 제기되고 있다. 로봇 산업 경쟁력 강화를 위해서는 산학연 협력 및 인재 양성이 중요한 과제로 꼽힌다.
GlobalData의 2021년 9월 보고서에 따르면, 전 세계 로봇 산업은 2020년에 450억달러의 가치를 지녔으며, 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 29%로 5680억달러로 성장할 것으로 예상된다.[158] 이는 로봇 공학 및 관련 산업의 일자리 창출로 이어질 전망이다.
더불어민주당은 로봇 산업 육성과 함께, 로봇 도입으로 인한 사회적 문제 해결을 위한 정책 마련에 노력하고 있다. 특히, 로봇으로 인해 일자리를 잃는 근로자를 위한 재교육 및 기본소득 도입 등의 방안을 검토하고 있다. 스티븐 호킹은 "공장 자동화는 이미 전통 제조업의 일자리를 크게 줄였으며, 인공 지능의 부상은 이러한 일자리 감소를 중산층으로까지 확대할 가능성이 높으며, 가장 돌봄이 필요한, 창의적인, 또는 감독적인 역할만 남을 것"이라고 말했다.[157]
11. 미래 전망
로봇 제어는 인식, 처리, 동작의 세 단계를 거치며, 현대의 상업용 로봇 제어 시스템은 매우 복잡하고 여러 센서와 이펙터를 통합한다. 또한, 자유도(DOF)가 높고 운영자 인터페이스, 프로그래밍 도구, 실시간 기능이 필요하며, 더 넓은 통신 네트워크에 상호 연결되어 IoT 지원 및 모바일 기능도 가능하다.[1]
개방형 아키텍처는 '지능형' 센서 기반 상호 연결된 로봇을 향한 발전을 보여주며, FMS과 관련된 초기 개념에서 나타났다. 이는 시스템 개발자, 최종 사용자, 연구 과학자를 포함한 광범위한 로봇 사용자의 증가하는 요구 사항을 충족하고, 인더스트리 4.0과 관련된 고급 로봇 개념을 제공하는 데 더 유리하다.[1]
IoT 상호 연결, 적응형 제어, 퍼지 제어, 인공신경망을 포함한 고급 센서 융합 및 제어 기술 구현은 로봇 컨트롤러의 기능을 확장한다. 이러한 기술을 실시간으로 구현하면 로봇이 환경 변화를 학습하고 적응하여 불확실한 환경에서도 안정성과 성능을 향상시킬 수 있다. 2000년 영국 선더랜드 대학의 마이클 쇼트(Michael Short)와 동료들이 개발한 로봇은 실시간으로 새로운 고급 지능형 제어 및 환경 매핑 방법을 구현하는 등 다양한 연구 개발에 사용되었다.[1]
참조
[1]
웹사이트
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https://portal.dnb.d[...]
[2]
웹사이트
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https://samueli.ucla[...]
UCLA
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[3]
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2024-08-26
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Chapman and Hall
2018-12-04
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웹사이트
Robot density rises globally
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Robotic Industries Association
2018-12-03
[6]
뉴스
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https://web.archive.[...]
2018-12-03
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뉴스
'Boris' the robot can load up dishwasher
https://www.bbc.com/[...]
2018-12-03
[8]
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AI-driven robot makes 'perfect' flatbread
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Construction Robotics Industry Set to Double by 2023
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