건설현장의 건설기계 자율화

건설현장의 건설기계 자율화

건설기계산업연구원  김인유

 

 

자율주행 건설 장비에 관한 관심이 높아지고 있음을 무시하기 어렵다. 지난 1년 동안에만 중요한 중장비 자율성 발표가 있었고 징후는 이것이 시작에 불과하다는 것을 암시합니다. 이러한 추세가 어떻게 발전하고, 작업 현장의 미래가 어떻게 변화할 것인지를 살펴보고자 한다.

 

건설을 포함한 모든 산업의 기술 발전은 미국 국방 연구의 수혜자로 여기에는 2000년대 초 자율주행차 기술을 가속하기 위해 커다란 도전이었습니다. 이러한 계기를 통하여 건설 및 광업에 자율 솔루션을 제공하는 데 집중하였고, 자율성을 실제로 촉발하는 데 엄청난 성공을 거두었습니다.

 

2014년 미국자동차공학회(Society of Automotive Engineers)는 완전 수동 제어가 가능한 차량을 나타내는 레벨 0에서 차량 작동 시 사람과의 상호 작용이 전혀 없는 레벨 5까지 6단계의 자율성을 설정했습니다. 그러나 자율 주행을 주도하고 있으나 그 과정에서 어려움을 겪고 있으며 레벨5 단계까지 달성한 경우는 없다는 것이 관련 전문가들의 이야기다.

 

자동차와 마찬가지로 건설 장비는 보조 기능에서 작업 자동화, 작업 자율성으로 전환될 것으로 보인다. 블레이드 및 버킷 컨트롤과 같은 현재 일반적인 조종사 지원에는 자동화 여정을 따라가는 단계인 기본적인 센서가 필요합니다.

그러나 건설 디지털 및 기술전문가들은 장비의 자동화는 여러 자율 시스템이 함께 작동하는 완전한 작업 현장의 자율성의 맥락에서 고려해야 한다는 것이다.

 

• 기존 기계 개조

ASI, Built Robotics, SafeAI 및 Teleo를 포함한 여러 회사들은 조종사를 조종실 밖으로 나와 조종할 수 있도록 조종석을 개조하는 작업을 하고 있다. 즉 조종사의 원격 제어를 통하여 원격조종 또는 비가시선 조종 그리고 원격 감독할 수 있는 자율성에 대한 개조로 최상의 솔루션을 찾는 것으로 보인다.

 

자율성의 개조는 조종사를 포함하도록 설계되었으며, 두 세계의 장점인 조종사가 보유한 경험과 전문성을 기술 발전과 결합하여 조종사는 이전보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있도록 하는 것이다.

 

• 작동

오늘날 자율 기계는 여러 시스템이 함께 작동함으로써 추진된다. 예를 들어 SafeAI 개조 시스템은 기성품 하드웨어(LiDAR, 카메라, drive-by-wire system, 레이더, 컴퓨터 및 차량 대 사물 통신 등)를 사용하여 자체 자율 차량 및 현장 운영 관리 소프트웨어와 결합합니다. 이것은 차량 위치, 인식 및 방향을 제공하고 클라우드 기반 프로젝트 모델에서 작업하면서 일반적으로 직원이 운영을 조정한다는 것이다.

 

SafeAI는 GPS와 네트워크 가용성에 완전히 의존하지 않고 혼합 차량 기능을 제공하는 프로세스를 사용하여 중공업에 "Autonomy 2.0"을 도입하고 있다고 말하였고, 자율 기계를 채택하는 데 있어 관리변경이 중요하는 것이다.

Caterpillar, Komatsu, ASI는 채굴에 대한 자율적인 경험으로 인해 고객에게 기술을 탑재하기 위한 구조화된 접근 방식을 개발했습니다.

Nassauer는 "고객들은 사고 방식을 바꿀 것입니다."라고 말했습니다. “그들은 사이트를 다른 방식으로 유지 관리하고, 작업자를 다른 방식으로 사용하며, 운영자를 감독 역할로 전환하는데 있어 많은 학습이 필요합니다.

 

Komatsu America의 제품 담당 부사장인 Michael Gidaspow는 각 기계가 매일 수행하는 작업을 포함하여 작업 현장을 이해하고 입력 및 출력이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것이 자율화하는 데 중요한 단계라고 말했습니다. "그들은 기계들에게 정확히 어디로 언제 가야 하는지에 대한 구체적인 지침을 내려야 할 것입니다,"라고 그는 말했다.

 

자율성이 매력적이기 위해서는 궁극적으로 사용하기 쉬워야 한다는 것이디. 즉 IT 전문가도 복잡성도 원하지 않는다는 것이다.

자율주행을 위해 새로운 직업인 로봇 장비 운영자(REO:Robotics Equipment Operator)를 구상해야 하며, 50%는 로봇을 개발하는 것이고 50%는 장비를 배치하고 사람들이 로봇을 효과적으로 관리하도록 하는 것으로 REO는 최전선에 있는 사람들입니다. 그들은 교육(30시간)을 통해 이러한 기계를 실행하고 관리하여야 합니다. 

 

자율 기계 연구 외에도 일부는 작업별 로봇 유닛을 조사하고 있습니다. 예를 들어, ULC Technologies의 로봇 도로 공사 및 굴착 시스템(RRES:Robotic Roadworks and Excavation System)은 하부 무한궤도에 장착한 로봇 팔을 사용하여 복잡한 지하에서 유익한 수리작업뿐만 아니라 정밀한 구멍을 뚫는 것을 목표로 하는 다양한 작업을 수행합니다. 그리고 지상 스캐닝과 지하 매설물의 위치 식별부터 작업이 완료되면 도로 복원에 이르기까지 이 작업을 자동화한다는 것이다.

스캔 후 탑재한 소프트웨어는 나머지 작업을 안내하는 지하의 3D 모델을 생성합니다. 그런 다음 센서 상자를 다양한 도로 절단, 공기, 진공, 수리 및 되메우기 도구로 교체합니다. RRES는 한 유틸리티 고객을 위해 만들어졌지만 그 응용 분야는 광범위하여 각 도구를 개별적으로 사용할 수 있는 방법을 포함하여 다른 회사와 함께 새로운 기회를 적극적으로 추구하고 있습니다.

 

• 인간이 필요하지 않은 시점은

건설 현장에서 사람이 일하지 않거나 실제로 필요하지 않은 "진입 금지" 현장을 볼 수 있을까? 라는 질문에 많은 전문가는 아직 몇 년은 더 남았다고들 말합니다.

그러나 전환점은 있으리라는 것이다. 예를 들어 자율 기계를 사용하면 생산성이 20% 향상된다고 가정할 때 자율성 때문에 한 계약자가 1억 달러 규모의 프로젝트를 8천만 달러에 완료하는 순간 더 이상 경쟁할 수 없으므로 모두가 해야 한다는 것이다.

 

산업은 절대적으로 규모가 크고, 문제점이 엄청나며, 자율성을 위한 초기 단계로 자율성에 대한 엄청난 욕구와 관심이 있습니다. 어쩌면 건설 산업은 그것의 필요에 특화되고 각 수준이 가치가 있다는 것을 보여주는 자체적인 자율 목표를 개발할 필요가 있을 것입니다.