최근 급증하고 있는 택배화물을 '무인 하역로봇'을 통해 효율적으로 처리하여 작업시간 단축과 노동 강도를 현저히 감소시키는 혁신 기술이 한국철도기술연구원의 연구과제 수행을 통해 개발되고 있다.
한국철도기술연구원(원장 나희승)은 주식회사 노바(대표 박상원)와 함께 10월 28일~31일까지 나흘간 '2020 로보월드'에 참가하여 국토교통부 R&D 과제로 수행한 '택배화물 하역 작업시간 단축을 위한 택배차량용 자동 하역 및 이송 기술' 과제의 주요성과물인 무인 하역로봇 등을 공개해 이목을 집중시켰다.
이 연구과제는 국토교통부 R&D 과제를 과제 전문기관인 국토교통과학기술진흥원에서 발주하였으며, 주관연구기관인 한국철도기술연구원과 공동연구기관인 (주)노바가 참여해 역량을 모았다.
과제를 통해 개발된 '무인 하역로봇'은 택배 적재상태 및 피킹 위치 자동인식을 위한 인공지능 기반 화물 자동인식 시스템, 정형 및 비정형 택배화물 피킹을 위한 적응형 피킹 시스템, 그리고 다양한 크기의 적재함에 적용 가능한 가변 구조 컨베이어 인입장치 등의 특장점을 갖추고 있다. 또한 컨베이어의 폭을 조절하는 기능과 기존 컨베이어 연결을 위한 높이 조절 기능, 화물 이송 시 구간별 가변속도 조절 기능 등을 개발하였다. 하역작업 시 택배화물의 손상을 최소화하기 위하여 화물 낙하 충격 저감용 충격완충장치도 장착하였다.
이를 통해 작업자의 안전확보와 함께 택배화물 하역작업을 인력이 담당할 때와 비교해 실제 4배 이상의 효율을 얻을 수 있다. 무인 하역로봇은 택배사, 유통회사, 제조기업 등에서 공장 하역을 하는 경우 활용할 수 있고, 30kg 상자 8개 최대 250Kg까지 한번에 하역 작업할 수 있다.
한국철도기술연구원은 향후에도 대상 화물의 크기, 모양, 무게 등이 다양한 택배화물을 정확하게 식별하여 작업포인트를 자동 할당하는 '화물 식별 AI 딥러닝' 기술과 하역로봇 제어 인공지능 기반 통합운영제어시스템 기술개발 연구를 계속할 예정이다.
한국철도기술연구원의 원종운 박사는 "올해 12월 초에는 물류센터 현장에 투입해 내년 9월까지 현장 실증 과정을 거쳐 완전 상품화할 계획을 가지고 있다. 과제 초기에는 반자동 제품을 목표로 했지만 스스로 기술개발 목표를 완전자동화 로봇으로 목표를 상향하는 등 도전적인 기술개발을 추진하였다."면서
"연구자들에게는 다소 힘든 과정이 되겠지만 현장 실증 과정에서의 문제점을 해결하고 필요 기술을 고도화시켜 세계 최고 수준의 하역장비로 현장에서의 하역 작업에 대한 효율을 높여 가겠다. 나아가 영상이나 화물 식별의 AI 딥러닝뿐만 아니라 전체 통합 제어시스템에 대한 AI 적용을 목표로 개발하여 완성도를 높이겠다."고 의지를 보였다.
