[논문 리뷰] Modeling Reusable, Platform-Independent Robot Assembly Processes

Arvid Butting, Bernhard Rumpe⋆외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 11.

Manufacturing Process and Optimization참고 문헌 17인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 도메인 특화 언어와 툴체인인 LightRocks를 제안하며, 도메인 전문 지식과 로봇 기술 전문 지식을 분리하여 플랫폼에 종속되지 않고 재사용 가능한 로봇 조립 프로그래밍을 가능하게 한다. 비전문가가 추상적 프로세스와 작업을 사용하여 조립 작업을 모델링할 수 있도록 하며, 로봇 전문가가 플랫폼별로 특화된 스킬과 동작을 제공함으로써 재구성 가능하고 영구적인 스마트 팩토리 워크플로우를 실현하고, 검증 가능하고 실행 가능한 로봇 프로그램을 제공한다.

ABSTRACT

Smart factories that allow flexible production of highly individualized goods require flexible robots, usable in efficient assembly lines. Compliant robots can work safely in shared environments with domain experts, who have to program such robots easily for arbitrary tasks. We propose a new domain-specific language and toolchain for robot assembly tasks for compliant manipulators. With the LightRocks toolchain, assembly tasks are modeled on different levels of abstraction, allowing a separation of concerns between domain experts and robotics experts: externally provided, platform-independent assembly plans are instantiated by the domain experts using models of processes and tasks. Tasks are comprised of skills, which combine platform-specific action models provided by robotics experts. Thereby it supports a flexible production and re-use of modeling artifacts for various assembly processes.

연구 동기 및 목표

• 소량 맞춤 생산을 위한 스마트 팩토리에서 영구적으로 재구성 가능한 로봇 프로그래밍을 가능하게 한다.
• 유연한 조임 장치를 위한 복잡한 로봇 전용 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 저수준 제어 세부 정보를 추상화한다.
• 도메인 전문 지식(프로세스, 작업)과 로봇 전문 지식(스킬, 동작)을 분리하여 비전문가와 로봇 전문가 간의 협업을 지원한다.
• 플랫폼에 종속되지 않는 추상화를 통해 다양한 로봇과 조립 프로세스 간에 모델링 자산의 재사용을 가능하게 한다.
• 소프트웨어 엔지니어링 기술이 없는 공장 현장 작업자도 접근 가능한 직관적인 고수준 모델링을 지원하는 툴체인을 개발한다.

제안 방법

• 세 단계 추상화 모델을 도입: 외부 조립 계획(외부), 프로세스 및 작업(도메인 전문가 수준), 스킬 및 동작(로봇 전문가 수준).
• UML/P 상태도를 기반으로 한 도메인 특화 언어(DSL)를 사용하여 작업과 프로세스를 모델링하며, MontiCore를 활용해 형식적인 사전조건과 사후조건을 지원한다.
• 플랫폼에 종속된 동작 모델(예: 강성/감쇠 제어)을 작업 로직에서 분리하여 다양한 로봇 간에 재사용 가능하게 한다.
• 도메인 전문가가 사전 정의된 스킬을 사용하여 프로세스와 작업을 조합할 수 있는 그래픽 태블릿 기반 에디터를 구현하며, 로봇 API의 복잡성을 숨긴다.
• 코드 생성기와 런타임 시스템을 통합하여 고수준 모델을 KUKA iiwa와 같은 유연한 로봇을 위한 실행 가능한 로봇 프로그램으로 컴iles한다.
• 형식적인 전이 조건(사전조건 및 사후조건)을 통한 검증을 지원하는 모델 기반 개발을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 도메인 전문 지식과 로봇 전문 지식을 분리하여 로봇 조립 작업을 모델링할 수 있는가?
• RQ2 고수준 작업 모델에서 플랫폼에 종속되지 않고 재사용 가능한 로봇 프로그램을 얼마나 잘 생성할 수 있는가?
• RQ3 로봇 전문 지식이 없는 비전문가가 고수준 추상화 인터페이스를 사용하여 복잡한 조립 작업을 성공적으로 모델링하고 실행할 수 있는가?
• RQ4 공장 현장 작업자에게 저수준 로봇 제어를 추상화한 툴체인의 성능 및 사용성 특성은 어떠한가?
• RQ5 형식적인 사전조건과 사후조건은 로봇 작업 모델의 신뢰성과 추론 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 사례 연구에 참가한 모든 참가자들이 LightRocks 태블릿 에디터를 사용해 복잡한 전구 조립 작업을 성공적으로 완료했으며, 완료 시간은 45분에서 2시간 사이였다.
• 이전에 프로그래밍 경험이 없는 참가자들조차도 LightRocks가 '쉬운 로봇 프로그래밍'을 가능하게 하고 '훈련되지 않은 사용자가 로봇을 도구로 사용할 수 있게' 한다고 보고했다.
• 툴체인이 도메인 특화 작업 모델링과 로봇 특화 제어를 성공적으로 분리하여, 다양한 조립 프로세스 간에 스킬과 동작의 재사용이 가능했다.
• 대규모 프로세스(40개 이상의 노드)의 경우 그래픽 에디터에서 성능 문제가 발생하여 새로운 렌더링 엔진으로의 이전이 필요해졌다.
• 현재 버전은 작업의 동기적 실행이나 파rametrized 스킬 인스턴스화를 지원하지 않으며, 이는 향후 연구 과제로 지목되었다.
• 형식적인 사전조건과 사후조건은 작업 전이에 대한 추론을 가능하게 하며, 향후 작업은 환경 모델 통합을 통해 동적 적응성을 향상시킬 예정이다.