[논문]과채류 수확을 위한 로봇 엔드이펙터 리뷰

설재휘; 이세창; 손형일

doi:10.7746/jkros.2020.15.2.091

과채류 수확을 위한 로봇 엔드이펙터 리뷰
A Review of End-effector for Fruit and Vegetable Harvesting Robot 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.15 no.2, 2020년, pp.91 - 99

설재휘 (Department of Rural and Biosystems Engineering, Chonnam National University) , 이세창 (Department of Rural and Biosystems Engineering, Chonnam National University) , 손형일 (Department of Rural and Biosystems Engineering, Chonnam National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Fruit and vegetable harvesting robots have been widely studied and developed in recent years to reduce the cost of harvesting tasks such as labor and time. However, harvesting robots have many challenges due to the difficulty and uncertainty of task. In this paper, we characterize the crop environment related to the harvesting robot and analyzes state-of-the-art of the harvesting robot especially, in the viewpoint of robotic end-effector. The end-effector, an one of most important element of the harvesting robot, was classified into gripper and harvesting module, which were reviewed in more detail. Performance measures for the evaluation of harvesting robot such as test, detachment success, harvest success, and cycle time were also introduced. Furthermore, we discuss the current limitations of the harvesting robot and challenges and directions for future research.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

단단한 재료를 갖는 그리퍼는 보다 강하게 파지할 수 있으나, 물체를 접촉하면 충격이 발생하여 물체가 손상되거나 원하는 경로 밖으로 밀려날 수 있는 단점이 존재한다^[27]. 단순한 해결 방안으로 그리퍼 접촉부분에 고무패드 등의 적합한 재료를 추가하는 것이다. 대상작물에 대한 정확한 위치를 필요로 하며 만약 정확한 위치를 파악할 수 없다면 줄기로부터 작물을 분리할 때, 그 작물이 파손되거나 식물의 핵심줄기를 자르거나 손상을 입힐 수 있다.
본 논문에서는 수확로봇의 핵심인 엔드이펙터의 그리퍼와 수확모듈에 대한 최근 동향을 살펴보았다. 또한 다양한 작물 환경에 대해 연구개발되고 있는 대표적인 수 확용 엔드이펙터를 소개하였으며 향후 수확용 엔드이펙터의 개발에 있어 해결 및 도전과제에 대해서 기술하였다. 연구가 지속됨에 따라 머지않아 상용화 수준의 수확용 엔드이펙터가 개발되어 질 것으로 예상되며 미래농업의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.
과채류 수확로봇 엔드이펙터는 지속적으로 연구 개발이 진행되고 있으나 작업의 어려움, 불확실성으로 인해 많은 해결 과제가 남아있다. 본 논문에서는 수확로봇의 핵심인 엔드이펙터의 그리퍼와 수확모듈에 대한 최근 동향을 살펴보았다. 또한 다양한 작물 환경에 대해 연구개발되고 있는 대표적인 수 확용 엔드이펙터를 소개하였으며 향후 수확용 엔드이펙터의 개발에 있어 해결 및 도전과제에 대해서 기술하였다.
아래 Lip의 움직임으로 수확이 이뤄지며 이와 동시에 하단에 부착된 튜브를 통해 이송하는 방식이다. 수확 후 운송시간을 줄임으로써 수확속도를 향상시켜 수확로봇의 성능을 높이고자 하였다.
이 중 엔드이펙터는 대상 작물에 직접적인 작업을 수행하기 때문에 엔드이펙터의 특성에 따라 수확 과정 중 주변 줄기, 과실에 대한 손상 등이 발생할 수 있다. 즉, 수확로봇 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 요소이므로 본 논문에서는 수확로봇 엔드이펙터의 연구개발에서 주로 다루는 그리퍼, 수확모듈에 대한 내용에 중점을 둔다.

제안 방법

. 2가지 타입의 파프리카 수확로봇은 RGB 및 ToF (Time of Flight) 이미지를 기반으로 과실의 숙도 판별 및 위치추정을 수행하였다. 추정된 위치에 대한 자세추정을 통해 수확작업을 진행하였다.
또한 작업성능을 높이기 위하여 지속적으로 연구가 이뤄지고 있으며, 다수의 매니퓰레이터를 적용하였다. 각각의 매니퓰 레이터에 대해 작업영역을 나누고, 작업영역을 할당하여 실험을 진행하였다^[33]. 이는 수확로봇의 강한 협업(strong cooperation)이 필요한 작업은 아니며, 각각의 수확로봇이 할당된 영역에서 수확을 수행하여 전체 작업의 시간을 줄임으로써 수확작업의 효율성 증가를 기대한다.
세 가지 재배 환경에서 재배되는 작물들의 수확 로봇을 조사하여 [Table 1]과 같이 정리하였다. 조사 결과 21개의 수확 과채류 수확을 위한 로봇 엔드이펙터 리뷰 93 로봇이 개발되었다.
추정된 위치에 대한 자세추정을 통해 수확작업을 진행하였다. 장착된 카메라의 시점에서 발생하는 행동계획의 문제를 해결하기 위해 매니퓰레이터는 중앙 작업공간으로 이동하여 작업을 진행하였다.
. 줄기의 위치 추정은 특정 대상의 줄기뿐 아니라 주변 줄기와 특징을 분리하기 어려워 목표 줄기의 추정이 어려운 환경이므로, 과실의 위치추정에 중점을 두어 진행하였다. 강인한 위치추정을 기반으로 잡아 삼키는 방식의 파지를 수행하였고, 굽은 칼날로 줄기를 절단하여 줄기 위치 추정에 중점을 둔 다른 수확로봇에 비해 수확 성능 향상의 효과를 보였다[Fig.
2가지 타입의 파프리카 수확로봇은 RGB 및 ToF (Time of Flight) 이미지를 기반으로 과실의 숙도 판별 및 위치추정을 수행하였다. 추정된 위치에 대한 자세추정을 통해 수확작업을 진행하였다. 장착된 카메라의 시점에서 발생하는 행동계획의 문제를 해결하기 위해 매니퓰레이터는 중앙 작업공간으로 이동하여 작업을 진행하였다.
먼저 칼날을 사용하지 않는 방식은 매니퓰레이터를 비틀거나, 엔드이펙터를 회전하는 방식으로 작물을 줄기(peduncle)로부터 분리하는 방식이다. 토마토 수확 엔드이펙터 중 하나로 [Fig. 4]와 같이 적용되었으며^[30] 무한회전 조인트의 회전을 통하여 과실을 수확하였다. 칼날을 이용한 방식은 칼날에 정확히 줄기를 넣어야 하기 때문에 줄기 추정의 정확도를 요구하는 반면, 회전을 통한 수확 메커니즘은 줄기 방향을 고려하지 않고 수확을 할 수 있어 추정오차에 강인한 방법이다.
. 특정 작물에 적용하기 위해 작물이 갖는 물성치를 고려하여 설계되었다. 단단한 재료를 갖는 그리퍼는 보다 강하게 파지할 수 있으나, 물체를 접촉하면 충격이 발생하여 물체가 손상되거나 원하는 경로 밖으로 밀려날 수 있는 단점이 존재한다^[27].
2]의 딸기 엔드이펙터^[14]는 파지 시 발생가능한 표면 손상을 방지하기 위해 줄기를 파지하여 수확하는 방법으로 접근하였다. 흡착 파지와 비흡착 파지 2가지 형태로 엔드이펙터의 성능을 비교하였으며, 흡착 파지 방법은 과실이 고정되어 3차원 위치 오차가 보상되는 장점을 보였다. 하지만 흡착을 사용한 파지는 과일의 흔들림 감소에는 효과적이였지만, 흡착 파지 시 파지실패율은 15.

성능/효과

줄기의 위치 추정은 특정 대상의 줄기뿐 아니라 주변 줄기와 특징을 분리하기 어려워 목표 줄기의 추정이 어려운 환경이므로, 과실의 위치추정에 중점을 두어 진행하였다. 강인한 위치추정을 기반으로 잡아 삼키는 방식의 파지를 수행하였고, 굽은 칼날로 줄기를 절단하여 줄기 위치 추정에 중점을 둔 다른 수확로봇에 비해 수확 성능 향상의 효과를 보였다[Fig. 8].
그리고 시설원예는 나머지 재배환경과 달리 광 조건을 제어할 수 있다는 이점과 비교적 장애물이 적기 때문에 작물에 대한 가시성과 접근성이 더 높다. 결론적으로 재배환경 중에서 시설원예가 수확로봇을 사용하여 작업을 수행하기에 가장 적합한 환경이다.
오이 수확로봇은 오이를 잡기위한 흡착 컵이 있는 그리퍼와 열 절단 장치로 과실을 줄기로부터 분리시키는 방식의 엔드이 펙터로 개발되었다. 시설원예 내에서 실험이 진행되었으며, 평균 45초의 속도와 80%의 수확성공률을 보였다.
. 작물환경을 최적의 상태로 구축하였을 때와 평상시 작물환경에서 수확로봇을 도입하였을 때를 비교하여 수확로봇의 성능에 작물의 환경이 미치는 영향을 실험을 통해 유의미한 차이를 보였다.
세 가지 재배 환경에서 재배되는 작물들의 수확 로봇을 조사하여 [Table 1]과 같이 정리하였다. 조사 결과 21개의 수확 과채류 수확을 위한 로봇 엔드이펙터 리뷰 93 로봇이 개발되었다. 재배 환경을 기준으로 비교하였을 때 시설원예 71.
2]의 토마토 엔드이펙터^[11]는 핑거에 고무를 부착하여 과실의 표면 손상을 방지하고, 흡착 컵을 사용하여 파지 영역으로 끌어당긴 후 핑거로 2차 파지를 수행하였다. 파지영역을 확보하여 파지 시 발생가능한 주변환경과의 충돌을 방지하였으며, 흡착 컵을 파지 보조수단으로 두어 그리퍼 성능을 향상시켰다. 흡착 컵의 직경과 과실의 크기, 무게에 따른 흡착 성공률을 실험을 통해 최적의 흡착 컵 직경을 설계하여 파지능력 향상과 과실의 손상을 최소화하였다.
파지영역을 확보하여 파지 시 발생가능한 주변환경과의 충돌을 방지하였으며, 흡착 컵을 파지 보조수단으로 두어 그리퍼 성능을 향상시켰다. 흡착 컵의 직경과 과실의 크기, 무게에 따른 흡착 성공률을 실험을 통해 최적의 흡착 컵 직경을 설계하여 파지능력 향상과 과실의 손상을 최소화하였다.

후속연구

현재로서는 단일 로봇의 행동계획에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 다 수의 수확로봇을 활용한 연구가 진행되고 있으나^[33] 그 수가 많지 않아 많은 연구가 이뤄진다면 수확용 로봇에 큰 변화를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
또한 다양한 작물 환경에 대해 연구개발되고 있는 대표적인 수 확용 엔드이펙터를 소개하였으며 향후 수확용 엔드이펙터의 개발에 있어 해결 및 도전과제에 대해서 기술하였다. 연구가 지속됨에 따라 머지않아 상용화 수준의 수확용 엔드이펙터가 개발되어 질 것으로 예상되며 미래농업의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	왜 엔드이펙터는 수확 과정 중 주변 줄기, 과실에 대한 손상 등을 발생시키는가?	수확로봇의 주요 연구에는 작물에 대한 색상, 크기 및 모양 등에 대한 인식을 위한 영상처리 기술[3], 엔드이펙터[4], 매니퓰 레이터 자세 제어기술[5], 그리퍼 구동 메커니즘[6]이 있다. 이 중 엔드이펙터는 대상 작물에 직접적인 작업을 수행하기 때문에 엔드이펙터의 특성에 따라 수확 과정 중 주변 줄기, 과실에 대한 손상 등이 발생할 수 있다. 즉, 수확로봇 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 요소이므로 본 논문에서는 수확로봇 엔드이펙터의 연구개발에서 주로 다루는 그리퍼, 수확모듈에 대한 내용에 중점을 둔다.
	수확로봇의 주요 연구에는 무엇이 있는가?	수확로봇의 주요 연구에는 작물에 대한 색상, 크기 및 모양 등에 대한 인식을 위한 영상처리 기술[3], 엔드이펙터[4], 매니퓰 레이터 자세 제어기술[5], 그리퍼 구동 메커니즘[6]이 있다. 이 중 엔드이펙터는 대상 작물에 직접적인 작업을 수행하기 때문에 엔드이펙터의 특성에 따라 수확 과정 중 주변 줄기, 과실에 대한 손상 등이 발생할 수 있다.
	Harvest success의 문제점은 무엇인가?	‘Harvest success[%]’는 줄기로부터 분리된 과실이 손상없이 성공적으로 수확된 과실의 정도이다. 이 지표는 과실의 올바른 수확 시기, 주변 환경에 대한 손상도 등 수확로봇의 전체적인 성능에 관련이 있으며, 현재 보고된 수확 성공률은 각 연구마다 기준이 상이하여 수치상으로 비교하기엔 어려움이 존재한다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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