로봇 경운기 시스템의 모션

상업용 채소 재배용 제초 로봇 시스템을 생산하려면 첨단 비전 시스템, 기계학습 기술 및 올바른 모터가 필요합니다.

비전 로보틱스 코퍼레이션(Vision Robotics Corporation: VRC)과 그 자회사는 비전 기반 AI를 채용하여 최신 기술을 사용하는 다양한 애플리케이션을 위한 로봇 시스템을 개발하고 있습니다. 여기에는 매핑, 현지화 및 내비게이션 시스템과 실제 개체와 상호 작용하는 장비가 포함됩니다. AI에는 동적 암 컨트롤과 같은 모션 구성품에 딥 러닝 및 최신 제어를 비롯한 다양한 기계학습 기술이 포함됩니다. 로봇은 솔루션에 대한 회사의 강력하고 비용효율적인 접근 방식을 통해 건물 매핑이든 포도나무 모델링이든 상관없이 미지의 관심 영역에 3D 지도를 자율적으로 생성할 수 있습니다. 로봇은 지도와 모델을 통해 바닥을 청소하든 포도나무 가지를 치든 지능적이고 정확하게 수많은 작업을 수행할 수 있습니다. 

비전 로보틱스의 팀이 고객에게 제공하는 경험과 창의성은 로봇 시스템 개발에서 탁월한 파트너가 되도록 합니다. 차세대 로봇에는 이동성과 변화하는 세계와 상호 작용할 수 있는 능력이 필요합니다. 로봇은 VRC의 소프트웨어 및 지원 기술을 통해 복잡한 환경에서 자율적이고 안정적으로 탐색, 이해 및 작업할 수 있습니다. VRC의 기술을 현세대의 고성능, 저비용 마이크로프로세서, 고체 카메라, 최첨단 모터 및 기타 필수 구성품과 결합하면 저렴하고 고성능의 비전 기반 모바일 로봇을 실용적으로 제작할 수 있습니다.

작물 경운기를 위한 설계 과제

경운기는 전통적으로 밭의 토양을 갈기 위해 트랙터 뒤에서 견인되는 블레이드 또는 기타 도구로 구성되었습니다. 최근, 경운기와 기타 제초기에는 보조 사이드 시프트가 탑재되어 있어서 정확도는 운전자나 식재의 품질과 상관이 없습니다. 제초 쟁기는 운전자가 약간만 방향을 바꾸어도 비교적 타켓이 되는 식물에 위치했습니다. 그럼에도 불구하고 쟁기와 작물 사이에 최소한의 간격이 필요했기 때문에 이러한 대형 시스템에 대한 허용 오차로 잎이 손상되지 않았습니다. 또한 이러한 전통적인 경운기는 이랑에 심은 식물 사이의 토양을 경작하지 않았습니다.

인라인 경운기는 몇 년 동안 존재했었습니다. 인라인 경운기의 경쟁 모델은 대칭적으로 작동하는 유압식 제어 시스템을 사용합니다. 이러한 시스템은 경작 블레이드가 열리고 닫힐 때 블레이드의 작동 폭과 속도에 특정 설정값을 미리 지정하도록 했습니다. 이랑의 양쪽에 있는 블레이드가 대칭으로 열리고 닫히기 때문에 식물 또는 밭의 조건이 일반 조건과 너무 다르면 식물이 쉽게 손상될 수 있습니다(사진 1A 및 1B 참조).

사진 1: 현재 사용되고 있는 경운기의 표준 유압식 제어 시스템은 일정한 속도와 개폐 폭으로 작동하기 때문에 식물에 피해를 줄 수 있습니다.

VRC의 작물 경운기

VRC의 최신 설계로 재배 작업에 독립적인 전기 모터를 사용하는 이점을 갖게 되었습니다. 이는 식물 각 측면의 블레이드가 완전 맞춤형 윤곽을 형성하여 식물 주위에서 더 정밀한 작업이 가능하다는 것을 의미했습니다(사진 2 참조). 이 애플리케이션의 전략은 VRC 팀이 상상할 수 있는 모든 환경에서 오랜 시간 동안 이렇게 거친 작동 조건을 처리하는 데 필요한 토크와 가속도를 갖춘 모터를 찾아야 함을 의미했습니다. 또한 회사에는 시스템을 작동시킬 수 있는 AI와 신경망이 필요했습니다. 이와 관련하여, 회사는 식물 탐지를 딥 러닝 버킷으로 일괄 처리하여, 농작물과 잡초에 대한 훈련 이미지 세트 구축은 더 간단해졌습니다.

사진 2: 유압 시스템 대신 전기 모터에 의해 구동되는 시스템을 사용함으로써 얻을 수 있는 부가가치는 독립된 암이 식물 주변에서 더 잘 움직일 수 있다는 점에서 알 수 있습니다.

VRC 경운기는 상추, 브로콜리, 콜리플라워 또는 기타 식물 이랑 사이에서 잡초를 제거할 때 토양을 통기시키는 인라인 경운기입니다. 이 시스템은 건강한 식물, 죽은 식물 및 일반 잡초의 사진 100~1000장에 대한 훈련을 받아 작업에 완벽한 알고리즘을 구축합니다. 이 시스템은 비전 시스템을 통합하여 식물의 이미지를 캡처합니다. 카메라 시스템은 광범위한 조명 조건에서 다양한 식물 크기, 유형 및 토양 적용 범위를 자동으로 “인식”합니다. 이미지는 AI 딥 러닝 회로에 의해 실시간으로 처리됩니다. 딥 러닝은 유연성과 미래 조건에 대한 적응 용이성 때문에 다른 기계학습 기술 대신 사용됩니다. 이 시스템은 작물과 잡초 모두에 대한 정확한 크기와 위치뿐만 아니라 각 식물을 식별합니다. 이에 따른 알고리즘은 이러한 입력 사항을 정밀 작동 블레이드 액추에이터의 동적 암 제어에 사용되는 타이밍 데이터로 변환합니다(사진 3 참조).

소프트웨어는 각 식물 그룹에 필요한 개방 및 폐쇄 궤적을 계산하는 데 사용됩니다. 운영자는 캐노피 아래에 도달하는 것을 포함하여 식물 주변과 블레이드의 간격을 결정합니다. 이 시스템은 최대 3mph의 속도까지 작동할 수 있지만 일반적으로 약 1mph의 속도로 작동합니다. 운영자는 환경 및 작물 상태에 따라 속도를 결정합니다. 속도가 빠를수록 더 많은 흙이 떨어져 작물을 손상시키거나 오염시킬 수 있습니다. 예를 들어, 상추는 잎이 무성하고 땅 가까이에서 자랍니다. 속도가 너무 빠르면 식물에 불필요하게 먼지가 쌓일 수 있으므로 상추 제초 로봇은 먼지가 많이 날리지 않도록 천천히 작동해야 합니다. 일반적으로 상추 제초기는 시간당 약 1마일의 속도로 작동할 수 있으며 계속하여 여전히 깨끗하고 건강한 제품을 공급합니다.

사진 3: 이 경운기는 고급 비전, 딥 러닝 및 개별 작동 모터를 통합함으로써 식물에 손상을 주지 않고 식물에 가까운 잡초와 흙 덩어리를 제거할 수 있습니다.

철심 권선이 있는 맥슨의 브러시리스 EC-i 모터는 매우 높은 토크 밀도와 낮은 코깅 토크를 제공합니다. 다극 내부 회전자는 매우 역동적입니다. 강철 플랜지와 하우징을 포함한 견고한 설계로 인해 이 모터는 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

모션 시스템의 구성품

위에서 언급한 바와 같이, 제초 작업을 위해 독립적으로 작동하는 전기 모터가 탑재되어 식물 양쪽의 블레이드가 식물 주위에 완전 맞춤형 윤곽을 형성하여 더 정밀한 작업이 가능해졌습니다. 블레이드는 식물에 더 가까이 다가갈 수 있고 잡초를 더 깨끗하게 제거할 수 있어 다른 시스템에 비해 상당한 성능상의 장점을 갖습니다. 팀의 애플리케이션 전략은 매우 역동적인 동작을 처리하는 데 필요한 토크와 가속도를 갖춘 모터가 필요함을 의미했습니다.

VRC 팀이 선택한 모터에는 맥슨에서 설계하여 제작한 두 개의 EC-i 52 모터가 포함되었습니다. EC-i 52는 피드백용 홀 센서가 내장된 420와트 전자 정류 브러시리스 DC 모터입니다. 이 모터는 신속하게 반응하여 블레이드를 손상 없이 각 식물 근처로 유도할 수 있습니다. 맥슨의 전자 정류식 EC 모터를 차별화하는 주요 기능은 뛰어난 토크 성능, 높은 출력, 매우 넓은 속도 범위 및 매우 긴 수명입니다. 이 모터의 뛰어난 제어력으로 인해 고정밀 위치제어 임무를 수행할 수 있습니다.

사진 4: VRC 경운기용 인클로저 내부에 있는 2개의 고토크 EC-I 52 맥슨 모터와 GP52 기어헤드의 위치에 유의하십시오.

모터 외에도 VRC 경운기의 모션 시스템에는 역시 맥슨에서 설계하고 제조한 2개의 GP52 기어헤드가 탑재되어 있습니다(사진 4 참조). 기어헤드에는 식물 주변에서 잡초를 제거하는 과정에서 흙 덩어리를 분쇄하는 데 필요한 높은 토크가 요구됩니다. 이러한 세라믹 구성품은 사용된 모델에 따라 최대 30Nm의 토크를 제공합니다. 설계상 계산에는 로봇 팔의 길이, 작동 속도, 정상 기능 중 지면을 통해 작동하는 데 필요한 토크 사양을 고려해야 했습니다.

결론

비전 로보틱스 코퍼레이션은 각 애플리케이션에 창의성과 경험을 가지고 접근합니다. 이들은 상업용 농장을 위한 최신 경운기의 기능을 개선해야 했을 당시 맥슨을 선택했습니다. 맥슨의 부품은 토크와 속도에 대한 높은 기준을 충족시킬 수 있었기 때문에 경운기가 작동 시 정밀도와 정확성을 유지할 수 있을 뿐만 아니라 상업적 농업 사업에서 볼 수 있는 가혹한 환경을 견딜 수 있었습니다.