로봇의 감지 성능 향상

스마트 로봇은 가정 뿐만 아니라 산업 자동화에서도 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 반복적이고 위험한 작업을 대신할 수 있으므로 시간과 비용을 절약하고 안전과 유연성을 확보할 수 있습니다. 스마트 로보틱스는 생산 라인(예: 자동차 제조)의 기존 로봇 팔에서 물류업계에서 사용되는 AGV(무인 운반차) 또는 AMR(자율 이동 로봇)이라고 하는 모바일 로봇, 청소, 재고 모니터링, 수확 등과 같은 전용 기능을 위한 첨단 서비스 로봇에 이르기까지 다양합니다. 실제로 가장 빠르게 성장하고 있는 시장은 진공 청소기나 잔디 깎는 기계와 같은 가정용 서비스 로봇입니다.

ams OSRAM의 소형 센싱 및 조명 솔루션은 로봇의 성능과 정밀도를 향상시켜 더욱 스마트하게 만들기 위한 최상의 선택입니다. ams OSRAM의 포트폴리오에는 장애물 감지, 충돌 회피 및 네비게이션 목적의 환경 감지부터 고정밀 위치 제어에 이르기까지 로봇을 위한 모든 중요한 센싱 기능이 포함되어 있습니다. 리튬 배터리 사용 장치의 배터리 관리 시스템(BMS)은 ams OSRAM의 고정밀 I/V/T-센싱 제품을 통해 동급 최고 수준의 충전 상태 또는 배터리 상태를 예측할 수 있습니다.

더 나아가, 당사의 포괄적인 포트폴리오에는 광학력 감지, 온도 감지, 재료 분류 및 식별 또는 수분 레벨 감지를 위한 분광 감지와 같은 특수 지원 기능이 포함됩니다. ams OSRAM의 유명한 멀티 렌즈 어레이(MLA) 프로젝션 솔루션은 로봇이 다음에 수행할 행동을 미리 바닥에 투사하는, 향상된 인간-기계 공존 또는 협업을 위한 새로운 기회를 열어줍니다. 이를 통해 로봇이 실제 충돌 없이 강제로 안전 정지 상태가 되는 충돌 아티팩트(collision artifact) 확률을 크게 줄일 수 있습니다.

로봇이 역동적인 환경을 더 잘 이해하고 상호 작용할수록 이 기술은 더욱 성공적입니다. ams OSRAM은 센서, LED, 레이저 포트폴리오 외에도 스마트 표면 솔루션 및 로봇 기능 향상을 위한 차별화 알고리즘과 같은 미래 기술에 관한 고유의 혁신 로드맵을 추구합니다.

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모바일 로봇

모바일 로봇 - 무인 운반차(AGVs) 또는 자율 이동 로봇(AMR)이라고도 하는 모바일 로봇은 자동화 분야에서 갈수록 환영받고 있습니다. 이는 특히 협업 환경에서 네비게이션과 안전을 위한 개체 인식 및 충돌 회피에 사용되는 신뢰할 수 있는 3D 이미징을 구현하는 비전 기반 기술을 바탕으로 합니다. 이러한 비전 기술은 특수 설계된 카메라를 기반으로 합니다. 이는 공간적으로 분리된 베이스라인 이미지 센서 모듈(스테레오 비전)과 레이저 또는 LED 기반 동기화 장면 조명, 또는 단일 이미지 센서와 레이저 도트 프로젝션 모듈로 구성되며, 사전 정의된 고해상도 도트 패턴을 관찰된 장면에 투사합니다(구조화 조명). 이 두 기술이 결합된 것을 "액티브 스테레오 비전"이라고 합니다. 스테레오 비전에서는 두 카메라간 픽셀 삼각 측량을 통해 스캔된 전체 장면의 3D 깊이 맵을 산출할 수 있습니다. 구조화 조명의 경우 3D 깊이 맵은 사전 정의된 프로젝션 패턴의 관찰된 평면 왜곡에서 생성됩니다.

ams OSRAM은 3D 이미징 기술에 대한 풍부한 경험을 가지고 있으며, VCSEL 기반 투광 조명기 및 도트 패턴 이미터 프로젝터에서 근적외선 또는 가시광 스펙트럼의 이미지 센서에 이르는 광범위한 구성 요소의 혁신적인 포트폴리오를 제공합니다. 광학 효율 및 전력 효율은 ams OSRAM의 통합 VCSEL 조명기 및 프로젝션 모듈의 핵심적인 차별화 요소입니다. 높은 양자 효율을 제공하는 소형의 글로벌 셔터 이미지 센서는 우수한 신호 대 잡음비와 탁월한 에너지 효율로 동급 최고 수준의 광학 성능을 제공하는 초소형 카메라 설계를 가능하게 합니다. 때때로 카메라 기반 3D 환경 감지 솔루션은 프라이버시 제약 또는 추가적인 이미지 처리 인프라의 설계 복잡성으로 인해 실행 가능한 옵션이 아닙니다. 이 경우, ams OSRAM의 통합된, 고도로 확장 가능한 멀티존 직접 비행시간 거리 측정(dToF) 3D 스캔 모듈을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 이 모듈은 모바일 로봇의 네비게이션 엔진에 직접 입력할 수 있는 온칩 전처리 3D 히스토그램 데이터를 제공합니다. 원하는 시야를 넓히기 위해 여러 개의 센서를 쉽게 결합할 수 있습니다. 

마지막으로, 이러한 모바일 로봇 시스템은 특히 협업 환경에서 향상된 인간-기계 인터페이스로부터 이점을 얻을 수 있습니다. 충돌 아티팩트를 유발할 수 있는 로봇이 인간의 행동에 반응하는 방식 대신 로봇이 직관적으로 다음 행동을 표시하면 인간이 이에 대응할 수 있습니다. 이러한 ams OSRAM의 혁신적인 프로젝션 솔루션은 모바일 로봇에 커다란 변화를 가져올 수 있습니다. 로봇과 인간의 투명한 상호 작용은 충돌 가능성을 크게 줄여 결과적으로 로봇의 충돌 아티팩트로 인한 '안전 정지' 이벤트를 최소화합니다.

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Mobile robots
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고정형 로봇

고정형 로봇은 픽 앤 플레이스(pick-and-place), 용접 또는 조립과 같은 생산 제조 작업을 가속화하고 실행합니다. 첨단 비전 기반 솔루션의 도움으로 로봇은 더욱 복잡한 작업을 수행할 수 있어 유연성을 개선하고 다양한 작업에 유용하게 활용할 수 있습니다.

모바일 로봇에서 봤듯이, 2D 또는 3D 카메라 솔루션에 결합된 고급 이미지 처리를 통해 필요한 정밀도와 품질을 달성할 수 있습니다. ams OSRAM의 글로벌 셔터 이미지 센서는 모션 아티팩트 없이 고품질 이미지를 얻는 문제를 해결합니다.

고정형 로봇의 새로운 트렌드는 안전 실드 없이 사람과 긴밀하게 협업하거나 사람의 바로 옆에서 작동하는 협동 로봇 "코봇"입니다. 제조 분야에서의 코봇은 신뢰할 수 있는 충돌 감지 또는 충돌 방지 능력이 필요합니다. 고성능 비전 솔루션은 이를 가능하게 하는 요소가 될 수 있지만, 일반적으로 로봇 작업셀의 외부에 장착되기 때문에 최종 설치 시 추가적인 안전성 평가가 필요합니다. 보다 향상된 솔루션으로 멀티존 비행시간 거리 측정(ToF) 센서를 로봇의 소켓(예를 들어) 주위에 구현하여 로봇 팔과 핸들링 작업물의 정확한 위치에 대한 개체 또는 인간의 안전 거리를 감지할 수 있습니다. 이러한 구성에는 로봇의 실제 팔 위치에 대한 정확한 인식이 필요합니다. ams OSRAM의 비접촉식 위치 센서는 로봇의 조인트 시스템의 선형 또는 각 위치를 감지하고 제어하는 데 적합한 고분해능 IC 솔루션을 제공합니다. 그 밖에도, 위치 센서는 특히 모터의 시동 및 정지 시 정확한 로터 위치 데이터를 제공하여 모터 드라이브가 토크와 속도를 더욱 정확하게 제어할 수 있도록 지원합니다.

마지막으로, 픽 앤 플레이스 작업을 위한 개체 감지는 비전 시스템과 재료 분류를 위한 멀티 채널 분광 센서를 결합하여 더욱 향상시킬 수 있습니다. 작업물이 색이나 모양이 아니라 성분만 다른 경우 ams OSRAM 센서는 개체의 분광 특성을 판별할 수 있어 개체 식별을 단순화합니다.

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Stationary robots
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가정용 로봇

가정용 로봇, 특히 로봇 청소기나 잔디 깎기 로봇이 최근 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 이러한 로봇은 산업 모바일 로봇의 소비자 버전으로, 일반적으로 저속으로 작동하고 비용에 최적화되었습니다. 모바일 플랫폼은 진공 청소와 같은 전용 기능으로 확장되었습니다. 경량, 저속으로 인해 환경 감지를 위해 스캔하는 영역은 전문 시스템보다 좁습니다. 정면 시야를 위한 스테레오 비전 또는 구조화 조명 이미징의 조합에 측면의 장애물 감지 또는 계단과 같은 곳에서의 낙하 방지를 위해 ToF 센서 모듈이 결합됩니다. 작은 로봇 크기로 인해 휴대폰 충전 케이블과 같은 작은 물체도 신뢰할 수 있는 감지가 필요한 차단 장애물이 될 수 있습니다. 

혁신적인 개념은 분광 센서를 이용한 바닥 스캔입니다. 다양한 바닥 유형(카펫, 나무 등)을 구별할 수 있을 뿐만 아니라 습식 청소가 필요한 경우 다양한 수분 레벨도 측정합니다. 관찰된 바닥 유형과 바닥 상태에 따라 센서는 카펫을 위한 빗자루질 또는 진공 청소, 나무 바닥을 위한 닦기 등 다양한 관리 작업을 실행할 수 있습니다. 

ams OSRAM의 광학 및 분광 기술은 이러한 도전의 선두에 서서, 강력한 일광 면역성과 같은 작은 세부 사항부터 절대 정밀도 및 작은 배터리로 긴 작동 시간을 가능하게 하는 저전력 소비와 같은 전체적인 항목에 이르기까지 모든 것을 감안하고 있습니다. 센서의 주요 도전 과제는 분해능, 정밀도, 범위 및 소비 전력입니다.

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Household robots
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