과제의 최종 목표는 “엘리베이터 버튼을 인식하여, 원하는 층의 버튼을 로봇 팔로 누르기”이다. 이를 수행하기 위하여 로봇은 크게 영상 처리부와 팔 제어부로 나뉜다.
영상 처리부에서는 카메라로 전방 이미지를 입력받아 OCR(광학 문자 기술)을 통해 원하는 버튼이 사진상에서 어디에 있는지 찾아내고, 이를 3D 좌표로 변환하여 로봇 팔이 그곳으로 이동할 수 있게 끔 정보를 전달한다. OCR을 수행하기 위해 R-CNN 기반의 딥러닝 알고리즘을 도입하였으며, 이를 구동하기 위한 장치로 NVIDIA 社의 Jetson Nano를 선택했다.
엘리베이터 버튼을 누르기 위해 5DOF의 로봇 팔을 제작하였으며, 이를 제어하기 위해 제어부로 Arduino Uno 보드를 사용하였다. 로봇 팔의 모든 부품은 3D 프린터로 출력하였으며, 구동을 위해 서보모터 5개를 장착했다. 단, Arduino 보드의 계산 성능이 비교적 낮기에 Jetson Nano 보드에서 제어를 위한 Inverse Kinematics를 수행한 뒤 각 서보모터의 목표 각도 값을 Arduino 보드로 전달하였다.
본 과제는 물류 서비스 로봇 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 다층 상가, 주택이 많은 우리나라에서 층간 이동이 가능한 배송 로봇의 수요는 앞으로 더욱 커질 것이며 IoT, M2M 인프라가 구축되지 않은 건물까지도 배송 로봇이 도달할 수 있게 한다는 점에서 물류 로봇 산업의 보급에 크게 기여할 수 있다. 비단 물류 서비스 뿐 아니라 승강기가 존재하며 자동화가 도입될 수 있는 모든 분야, 환자 이송, 공사 현장 등에 폭넓게 적용 가능한 기술이다.
로봇의 층간 이동에 있어서 이 과제가 가장 크게 기여한 부분은 경제성이다. 기존의 발전 방향대로라면 승강기 회사나 건축 회사와 로봇 개발 측이 협업하여 막대한 비용을 들여 인프라를 구축해야 했으나, 본 과제를 통해 그에 비해 매우 저렴한 로봇 팔 모듈을 로봇에 장착만 하면 층간 이동을 구현할 수 있게 된다.