[논문 리뷰] Enabling Building Information Model-Driven Human-Robot Collaborative Construction Workflows with Closed-Loop Digital Twins

Xi Wang, Hongrui Yu외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 16.

Innovations in Concrete and Construction Materials참고 문헌 73인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 건축정보모델링(BIM)과 건설 현장에서의 인간-로봇 협업을 통합하여, 실시간 현장 데이터를 활용해 로봇이 계획을 적응적으로 조정할 수 있는 폐쇄형 디지털 트윈 프레임워크를 제안한다. 인간 작업자가 필요에 따라 감시하고 간섭함으로써 시스템은 현장 시공의 강건성과 정확성을 향상시키며, 시공 완료 정보를 지속적으로 BIM에 반영함으로써 검증된다. 실험은 실험실 및 시뮬레이션 환경에서 로봇 암을 사용해 석고보 설치 사례를 통해 수행되었다.

ABSTRACT

The introduction of assistive construction robots can significantly alleviate physical demands on construction workers while enhancing both the productivity and safety of construction projects. Leveraging a Building Information Model (BIM) offers a natural and promising approach to driving robotic construction workflows. However, because of uncertainties inherent in construction sites, such as discrepancies between the as-designed and as-built components, robots cannot solely rely on a BIM to plan and perform field construction work. Human workers are adept at improvising alternative plans with their creativity and experience and thus can assist robots in overcoming uncertainties and performing construction work successfully. In such scenarios, it is critical to continuously update the BIM as work processes unfold so that it includes as-built information for the ensuing construction and maintenance tasks. This research introduces an interactive closed-loop digital twin framework that integrates a BIM into human-robot collaborative construction workflows. The robot's functions are primarily driven by the BIM, but it adaptively adjusts its plans based on actual site conditions, while the human co-worker oversees and supervises the process. When necessary, the human co-worker intervenes to help the robot overcome the encountered uncertainties. A drywall installation case study is conducted to verify the proposed workflow. In addition, experiments are carried out to evaluate the system performance using an industrial robotic arm in a research laboratory setting that mimics a construction site and in the Gazebo simulation. Integrating the flexibility of human workers and the autonomy and accuracy afforded by the BIM, the proposed framework offers significant promise of increasing the robustness of construction robots in the performance of field construction work.

연구 동기 및 목표

• 설계도면에 기반한 BIM 모델과 실제 시공 현장 조건 간의 격차로 인한 로봇 건설 워크플로우의 격차를 해소하기 위해.
• 실시간 현장 피드백을 BIM 기반 계획에 통합하여 건설 로봇의 강건성을 향상시키기 위해.
• 로봇 실행 과정에서 불확실성이 발생할 경우 인간 작업자가 감시하고 간섭할 수 있도록 인간-로봇 협업을 가능하게 하기 위해.
• 실시간으로 시공 완료 데이터를 반영하여 디지털 모델과 물리적 구조물 간의 루프를 닫기 위해.
• 실험실 및 시뮬레이션 환경에서의 석고보 설치 사례를 통해 프레임워크의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 프레임워크는 로봇 건설 작업의 중심 계획 기관으로서 BIM을 사용한다.
• 디지털 트윈은 센서를 통해 현장 조건을 지속적으로 모니터링하고, BIM와 비교하여 이격을 탐지한다.
• 이격이 탐지되면 로봇은 실시간 데이터를 기반으로 작업을 동적으로 재계획하며, 인간의 감시를 받는다.
• 로봇이 불확실성을 해결할 수 없을 경우 인간 작업자가 간섭하여 작업의 연속성과 안전성을 확보한다.
• 각 작업 후 시공 완료 데이터를 BIM에 업데이트하여 디지털 모델과 물리적 모델 간의 일치를 유지한다.
• 프레임워크는 산업용 로봇 암을 실험실 환경과 Gazebo 시뮬레이션에서 평가하여 실제 건설 조건을 모방하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BIM 기반 로봇 건설 워크플로우는 어떻게 실제 현장의 불확실성에 대응할 수 있는가?
• RQ2 이격이 발생했을 때 인간 작업자가 로봇 운영을 감시하고 간섭할 수 있는 역할은 무엇인가?
• RQ3 디지털 트윈은 어떻게 시공 완료된 물리적 현장과 설계도면에 기반한 BIM 간의 지속적인 동기화를 보장하는가?
• RQ4 다이나믹한 건설 환경에서 인간-로봇 협업 워크플로우의 성능은 어떠한가?
• RQ5 폐쇄형 BIM 업데이트가 로봇 건설 작업의 신뢰성과 정확성에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 제안된 프레임워크는 실시간 현장 변화 속에서도 로봇 암이 석고보 설치 작업을 수행할 수 있도록 하여 적응성을 입증하였다.
• 작업 사이클의 12%에서만 인간 간섭이 필요했으며, 이는 시스템의 높은 자율성과 강건성을 시사한다.
• 디지털 트윈은 불확실한 조건에서 정적 BIM 전용 계획 대비 BIM 모델링 오류를 89% 감소시켰다.
• 실험실 및 시뮬레이션 환경에서의 작업 완료 성공률는 94%를 기록하였다.
• 시공 완료 데이터를 지속적으로 BIM에 반영함으로써 후속 계획의 정확성과 협업이 크게 향상되었다.
• 인간의 감시 통합과 적응형 로봇 계획의 융합은 재작업을 감소시키고 운영 안전성을 증가시켰다.