2025년까지 로봇이 있는 현장이 6배 가까이 증가할 것으로 예상되는 가운데, NVIDIA는 Deepmap, Metropolis, ReOpt를 통해 자율주행 로봇의 성능을 향상시킵니다.
제조, 주문 처리 센터는 매우 복잡하며 거대한 시설이 끊임없이 움직이는데요. 이러한 현장에서 로봇은 기나긴 통로를 돌아다니면서 움직이는 사람들의 팀을 지원하기 위해 수백만 개의 제품을 들어올립니다. 이때 장애물은 항상 존재하죠.
Isaac AMR(Autonomous Mobile Robot) 플랫폼은 운영 효율성을 최적화하고 AMR 배치를 가속화하기 위해 도입됐습니다. Isaac AMR은 NVIDIA EGX 서버에 매핑, 사이트 분석과 차량 최적화를 제공해 로보틱스 애플리케이션을 구축, 배치하기 위한 NVIDIA Isaac 기능을 확장합니다.
이러한 유형의 산업 시설은 도시 한 구획이나 경기장만큼 커질 수 있고, 도시 한 구획이나 경기장의 규모까지도 처리할 수 있죠. 때에 따라 달라지는 제품 수요에 맞게 지속적으로 변경, 재구성 또는 확장하죠. 자율로봇의 경로 계획과 경로 재설정은 보조를 맞춰 움직여야 합니다.
산업 규모에서는 작은 경로 최적화도 9조 달러 규모의 물류산업에서 수십억 달러를 절감할 수 있습니다.
인터랙트 어낼리시스(Interact Analysis)에 따르면, 자율주행 로봇 배치는 2020년 9,000곳에서 2025년 53,000곳까지 확대될 것으로 추정됩니다. 한편, 공급망은 인력 부족과 코로나19의 제약 속에서 끊임없이 증가하는 전자 상거래를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.
한 가지 장애물은 높은 정확성을 갖춘 로봇 지도를 신속하고 자율적으로 개발하는 능력입니다. 이는 운영이 확장되거나 변동함에 따라 지속적으로 업데이트되어야 하죠. 주행 로봇의 환경 변화에 대한 상황 인식을 높이고 경로를 지속적으로 다시 최적화하는 동시에 시뮬레이션을 통해 새로운 기술을 개발하는 것은 운영 효율성에 있어 그 무엇보다 중요합니다.
Isaac AMR은 NVIDIA의 수십 년간의 연구와 제품 개발의 결과물입니다. 이 프레임워크는 NVIDIA NGC 소프트웨어 허브와 NVIDIA Omniverse 플랫폼 내에서 사용할 수 있습니다. 초반에는 Metropolis와 ReOpt부터 Deepmap과 더 많은 NVIDIA 기술까지 이용할 수 있습니다.
Isaac AMR을 사용한 운영 확장
제조, 이행을 위한 자율주행 로봇의 AI와 컴퓨팅 과제는 자율 차량의 과제와 크게 다르지 않습니다. 바로 장애물과 사람을 반드시 피하고, 목적지에 도달하는 것이죠. GPU 가속 알고리즘으로 구동되는 수천 개의 센서는 실시간으로 끊임없이 변화하는 산업 워크플로우 중에서 여러 목적지 중 최단 경로를 찾아냄으로써 자율 로봇의 플릿이 외판원 문제(traveling salesman problem)를 해결하도록 돕습니다.
Isaac AMR 플랫폼은 NVIDIA Omniverse를 통해 AMR이 배치될 시설의 디지털 트윈을 만듭니다. 또한 Omniverse에 구축된 NVIDIA Isaac Sim은 높은 충실도의 물리와 인식을 통해 디지털 트윈에서 로봇 플릿, 사람, 기타 기계의 동작을 시뮬레이션을 하죠. 이는 AI 모델 교육을 위한 합성 데이터 생성도 가능하게 합니다.
Isaac AMR은 GPU 가속 AI 기술과 Deepmap, ReOpt와 Metropolis를 포함한 SDK로 구성됩니다. 이러한 기술은 NVIDIA Fleet Command를 통해 안전하게 조정되고 클라우드로 제공됩니다.
매핑 고급 기능을 제공하는 Deepmap
최근 NVIDIA의 Deepmap 인수는 AMR 산업에 자율주행 차량 매핑의 발전을 가져왔습니다. AMR 배포는 Deepmap 플랫폼의 클라우드 기반 SDK에 액세스해, 센티미터 수준의 정확도를 달성하는 동시에 대규모 시설의 로봇 매핑을 몇 주에서 며칠로 가속화할 수 있습니다.
Deepmap 업데이트 클라이언트를 사용하면, 필요에 따라 로봇 지도를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 또한 Deepmap SDK는 의미론적 이해를 더해 지도에 인텔리전스 층을 제공하므로 로봇은 픽셀이 나타내는 개체를 식별하고 한 방향으로 이동할지 여부를 알 수 있는데요. 이는 실내외 지도 구축을 처리할 수도 있습니다.
Isaac AMR 플랫폼의 일부로서 NVIDIA Deepmap은 Omniverse를 통해 Metropolis, ReOpt, Isaac Sim과 같은 다른 구성 요소와 통합됩니다.
실시간 상황 인식 기능을 더하는 NVIDIA Metropolis
이러한 환경에서 매핑으로 모든 것이 설명되지는 않습니다. 또한 AMR에 탑재된 고급 센서만으로는 지속적으로 안전하고 효율적인 운영을 보장하기에 충분하지 않죠.
NVIDIA Metropolis 비디오 분석 플랫폼은 공장 또는 창고 바닥에 배치된 카메라와 센서에 대한 액세스를 제공해 더 높은 수준의 실시간 아웃사이드인(outside-in) 요구를 충족합니다.
Metropolis를 통해 AMR은 공장 현장에서 추가적인 상황 인식 단계에 접근할 수 있으므로 혼잡도가 높은 지역을 피할 수 있고, 사각지대를 제거하며 사람과 다른 AMR의 가시성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 Metropolis의 사전 교육 모델은 특정 장소별 요구 사항에 맞춰 커스터마이징 하는 데에 유리한 출발점을 제공합니다.
물류를 전환하는 ReOpt 라이브러리
NVIDIA ReOpt AI 소프트웨어 라이브러리는 차량 경로 계획과 물류를 실시간으로 최적화하는 데 사용할 수 있으며, AMR 플릿에 적용될 수 있습니다. 크고 복잡한 환경에 배치될 최적의 AMR 플릿 크기를 결정할 때에는 많은 요소를 고려해야 하는데, 로봇 속도, 배터리 수명, 차량 크기와 중량, 시설 배치 등이 모두 해당됩니다.
기업은 Isaac Sim을 사용해 NVIDIA ReOpt와 여러 AMR 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 창고와 같은 환경의 디지털 트윈에서 빠르고 정확하게 나타나며, 상황이 변화함에 따라 생산에 로봇을 배치하기 전에 실행돼 시간과 비용을 절약할 수 있죠.
배치된 뒤에는 최고의 운영 효율성을 위해 플릿 전체에 걸친 경로 최적화가 필요합니다. NVIDIA ReOpt는 여러 제약 조건을 기반으로 다양한 AMR의 플릿으로 가는 경로를 동적으로 다시 최적화합니다.
생산에 AMR 활용
NVIDIA EGX 서버에서 사용할 수 있는 Isaac AMR 플랫폼은 경로 최적화는 물론, 산업 시설과 휴먼 로봇 시뮬레이션을 구축할 수 있는 완전한 경로를 제공함으로써 AI 주도의 물류 개발을 강화합니다.
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