[자율제조 핵심 기술] 인간의 손재주 모사하는 로봇 핸드…모든 움직임을 ‘자유자재’로

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기존 산업·공장 자동화(FA) 시스템은 정형화된 작업 환경에서 빠르고 정확한 반복 작업을 수행하는 데 초점을 맞춰 구축돼 왔다. 스마트 팩토리, 자율제조 등 기존 FA 시스템 대비 유연한 자동화 요구가 요구되면서, 작업자 수작업 기반 공정을 대체하는 솔루션의 필요성이 대두되고 있다.

이러한 배경에서 유연한 파지·조작 능력을 구현하는 ‘다관절 그리퍼(Gripper)’가 핵심 기술로 주목받고 있다. 기존 수작업 공정을 그리퍼로 대체하기 위해서는 단일 그리퍼로 다양한 형태의 다품종 ‘비정형 다물체’를 다루는 환경을 구축해야 한다. 또한 파지 후 조작·패킹·조립 공정을 위해 도구 활용이 가능한 그리퍼 역량도 요구된다.

로봇 자동화가 요구되면서 유연한 파지·조작 능력을 구현하는 ‘다관절 그리퍼(Gripper)’가 핵심 기술로 주목받고 있다. (제공: 게티이미지뱅크)

그리퍼 솔루션 기술 업체 테솔로는 산업용 로봇, 협동로봇 등 로봇 팔에 적용되는 기존 엔드 이펙터(End Effector)의 한계를 개선하는 데 초점을 맞춰 솔루션을 공급한다. 하나의 그리퍼로 비정형 다물체를 능숙하게 처리하는 원스톱 그리퍼를 지향한다.

이처럼 다양한 형태와 재질의 물체를 하나의 그리퍼로 파지할 수 있어, 툴 체인저 없이도 다양한 공정 수행을 지원한다. 이는 작업 전환 시간을 단축시키고, 자동화 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 가져온다.

테솔로는 이러한 요구에 맞춰 개선된 다관절 그리퍼를 공급하고 있다. 해당 그리퍼는 각 관절의 유연성을 스스로 조절한 후 충격을 흡수하고, 로봇 팔의 실수에도 숙련된 손처럼 움직여 오차를 스스로 보정한다. 또 곡선 형태나 비닐 소재의 비정형 물체를 안정적인 파지한다.

테솔로 다관절 그리퍼는 인간의 손과 유사한 다자유도 메커니즘을 채택했다. 손가락 하나당 4개 액추에이터를 탑재한 로봇 핸드 모델을 다각화했다. 12관절 3지 그리퍼 ‘델토 그리퍼-3F(DG-3F)’, 16관절 4지 그리퍼 ‘델토 그리퍼-4F(DG-4F)’, 20관절 5지 그리퍼 ‘델토 그리퍼-5F(DG-5F)’ 등 로봇 핸드 3종이 대표적이다. 해당 시리즈는 정밀한 움직임 제어를 지원하고, 특정 공정에 최적화된 솔루션을 제공한다.

델토 그리퍼는 힘 제어 기반 파지 기술이 접목됐다. 각 관절에 내장된 액추에이터로부터 전류를 받아 외부 충격이나 간섭에도 물체를 놓치지 않고 안정적으로 파지하는 힘 제어 알고리즘이 적용됐다. 이는 단순히 위치 제어 방식을 채택한 기존 그리퍼 기술을 고도화한 결과다. 이를 통해 실제 작업 환경에서 발생 가능한 다양한 변수에 유연하게 대응할 수 있다.

아울러 외부 힘이나 접촉을 유연하게 반응하는 ‘컴플라이언트 모션(Compliant Motion)’ 기술을 각 로봇 핸드에 구현했다. 이는 각 관절의 움직임에 민감도를 조절해 외부 충격 발생 시 유연하게 대응하는 기술이다. 더불어 충돌을 최소화해 로봇 핸드 및 작업 대상의 손상을 방지한다.

구동 방식에 대한 차별성도 주목 포인트다. 기존 텐던(Tendon)·링키지(Linkage) 등 기존 그리퍼 구동 방식에서 벗어난 ‘다이렉트 드라이븐(Direct Driven)’을 차용했다. 해당 메커니즘은 각 관절에 액추에이터를 직접 연결하는 설계를 갖췄다. 구동 오차 최소화, 높은 반복 정밀도, 독립적 관절 제어 등 이점을 가진다.

테솔로는 앞선 강점을 더욱 강화하는 기술을 개발하고 있다. 특히 손 안에서 물체를 자유자재로 ‘인 핸드 매니퓰레이션(In Hand Manipulation)’ 로봇 핸드를 지향한다. 또 가상 동역학 시뮬레이터 환경에서 최적의 행동 결과를 도출하는 ‘강화학습’ 기반 AI 알고리즘을 개발 중이다.

이를 통해 기존에 학습되지 않은 새로운 물체가 투입되더라도, AI가 스스로 최적의 파지 자세와 알고리즘을 학습해 작업 효율성을 극대화한다. 아울러 힘 제어를 통해 외관 검사, 비파괴 검사 등 품질검사 공정에서도 도입 사례를 늘리고 있다.

오토메이션월드 최재규 기자 |

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