[논문]산업용 다관절로봇 음성제어솔루션 설계

곽광진; 김대연; 박정민

doi:10.7236/jiibc.2021.21.2.55

초록
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스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the smart factory progresses, the use of automation facilities and robots is increasing. Also, with the development of IT technology, the utilization of the system using voice recognition is also increasing. Voice recognition technology is a technology that stands out in smart home and various Io...

As the smart factory progresses, the use of automation facilities and robots is increasing. Also, with the development of IT technology, the utilization of the system using voice recognition is also increasing. Voice recognition technology is a technology that stands out in smart home and various IoT technologies, but it is difficult to apply to factories due to the specificity of factories. Therefore, in this study, a method to control an industrial articulated robot was designed using voice recognition technology that considers the situation at the manufacturing site. It was confirmed that the robot could be controlled through network protocol and command conversion after receiving voice commands for robot operation through mobile.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 산업용 로봇 기본 구조 Fig. 1. Basic structure of industrial robot
표 표 1. 산업용 로봇 구분^[5] Table 1. Classification of industrial robots
그림 그림 2. 음성인식 기술의 원리 Fig. 2. Principles of speech recognition technology
그림 그림 3. 산업용 다관절 로봇 음성제어 솔루션의 아키텍처 Fig. 3. Industrial Articulated Robot Voice Control Solution Architecture
그림 그림 4. 상세 아키텍처 Fig. 4. Detailed Architecture
그림 그림 5. 테스트베드 Fig. 5. Test bed
표 표 2. 실험 명령 일람 Table 2. Classification of industrial robots
그림 그림 6. X 축 이동 Fig. 6. X Axis Moving
그림 그림 7. Z 축 이동 Fig. 7. Z Axis Moving

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서, 본 연구에서는 음성인식을 통해 산업용 로봇을 제어하는 방법을 고찰하고자 한다.
본 논문에서 제안하는 솔루션은 현시대의 기술적 요구에 맞추어 제조 현장의 로봇 컨트롤 및 문제해결을 작업자가 위치한 장소 및 공간의 제약 없이, 이동 중에도 효율적으로 로봇 자동화 설비의 모니터링 및 문제 해결을 할 수 있는 연구를 하고자 함에 있다.
본 논문에서는 실제 로봇이 설치되어 있지 않은 장소에서도 휴대하고 있는 스마트 폰 등의 모바일 디바이스를 통해 현장에 설치된 로봇에 문제가 발생 시 음성으로 로봇을 제어할 수 있는 방안을 제안하였다.

제안 방법

음성인식을 Text로 변환하고 IPC 파트로 전송하는 Mobile Device는 안드로이드 7.1.1 기반의 S 사 기종을 사용하였고, IPC는 일반 PC에 CIFX 50-DN 모델의 PCI 타입 DeviceNet 카드를 장착하였다. 로봇은 K사의 소형 로봇인 KR10 R1100 로봇시스템을 사용하였다.

대상 데이터

1 기반의 S 사 기종을 사용하였고, IPC는 일반 PC에 CIFX 50-DN 모델의 PCI 타입 DeviceNet 카드를 장착하였다. 로봇은 K사의 소형 로봇인 KR10 R1100 로봇시스템을 사용하였다. 로봇 제어에 사용한 명령은 총 6가지로 다음 표 2.
실험에 사용된 로봇은 약 250여가지 명령을 프로그래밍 화 하여 사용할 수 있지만, 실험을 위해서는 6가지의 명령어로 축소시켜 이에 맞추어 프로토콜과 명령어를 구현하였다. 실제 로봇은 IPC가 보내는 8bit의 명령을 해석하여 정해진 프로그램에 따라 움직인다.

성능/효과

두 번째로 기존 공장 내의 설비 및 로봇은 일반적인 네트워크 프로토콜을 사용하지 않는다는 점이다. 공장 내의 네트워크 중 IPC까지는 일반적인 HTTP 프로토콜을 활용하여 컨트롤 할 수 있지만 PLC 이하의 설비와 로봇을 직접적으로 컨트롤 해야 하는 부분에서는 씨리얼 통신이 일반적으로 사용되고 있다.
사용된다. 두 번째로 다른 업무 처리 중에 정보 입력이 원활하지 못한 경우에 유용하다. 세 번째로 개인별 서비스 제공을 위한 경우에 사용이 가능하다.
에서 보는 바와 'Z' 명령을 3회 전송하게 되면 로봇이 100mm 씩 수직으로 3회 이동 후 대기하게 된다. 산업용 로봇의 특성상 명령이 로봇에 전달된 이후에 즉시 움직이지는 않으며, STOP 명령을 제외하고는 명령을 빠르게 입력하더라도 전달받은 명령을 순서대로 움직이는 것을 확인할 수 있었다. 안전관련 법 등과 관련하여 로봇이 설계되었기 때문이다.

후속연구

또한, 본 논문에서는 테스트 및 솔루션의 제안으로 단순 명령어를 사용하여 음성제어를 구현하였으나, 실제 다양한 제조현장에서 다양한 로봇활용성을 감안하여 다양한 명령 추가 및 모니터링 기능의 추가가 필요하다. 향후 연구에서는 좀 더 유연한 명령을 내릴 수 있는 방법을 모색하고, 로봇의 상태를 휴대기기를 통해 볼 수 있는 역네트워크 모델의 추가를 통해 기능을 좀 더 보완하고자 한다.
이러한 접근 방법은 4차 산업혁명 시대에 기술 융합을 통해 새로운 기술 발전을 위한 접근 방안이 될 것으로 기대된다. 또한 제조현장에 설치된 로봇의 고전적인 제어방식이 가지고 있는 단점들이 보완되고 제조 경쟁력 향상이 예상된다.
필요하다. 향후 연구에서는 좀 더 유연한 명령을 내릴 수 있는 방법을 모색하고, 로봇의 상태를 휴대기기를 통해 볼 수 있는 역네트워크 모델의 추가를 통해 기능을 좀 더 보완하고자 한다.

참고문헌 (10)

Sung-Jai Choi,"Design and Implementation of Protype Anti-disaster Remote Control Robot Model using Smart Phone", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 14, No. 6, pp. 221-227, 2014. https://doi.org/10.7236/jiibc.2014.14.6.221

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Hyun-Sin Park, Seong-Woong Kim, Min-Ho Jin and Chang-Dong Yoo "The latest machine learning-based voice recognition technology trends," The Magazine of IEIE, pp. 18-27. 2014. DOI: https://doi.org/10.1007/s41324-016-0059-1
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Dong-Jin Shin, Seong-Yeon Hwang, Jae-Gon Oh, Jeong-Joon Kim, Yong-Soo Lee and Kyoung Won Park, "Characteritic Analysis of Industrial Network and Security Equipment," Journal of The Insititue of Internet, Brodcasting and Communication, Vol. 20, No. 3, pp. 153-161, 2020. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2020.20.3.153

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