힘 토크센서는 주로 협동로봇에 장착되어 로봇에 들어가는 힘이나 여러 상태들을 점검하거나 또는 외부의 물질이나 여러 환경들을 파악하고 안전을 보호하거나 작업자와 공존하면서 안전한 협업을 위해 사용하는 제품이다.
힘 토크센서가 주로 적용되는 곳은 협동로봇이며, 협동로봇은 일반적으로 사람 팔과 비슷하거나 좀 더 긴 길이에 6개의 관절이 더해진 형태다. 이 로봇을 사용할 때 각종 장애물이나 외부 물체 접촉 등을 제어할 수 있도록 돕는 것이 바로 센서의 대표 역할이라고 할 수 있다. 또한 힘 토크 센서는 일반적으로 로봇이 힘과 회전력에 대해 인지하지 못하는 것을 마치 사람이 감각을 느끼는 것처럼 우리 주변의 공간에 모든 힘을 느낄 수 있도록 하여 로봇에 ‘감각’을 더해준다고도 표현이 가능하다. 힘 토크센서 이외에 다른 로봇센서를 찾는다면, 전류 데이터를 기반으로 회로를 통과하는 전류를 측정하는 전류센서가 있을 수 있다.
여러 센서 중에서도 힘 토크센서는 높은 정밀도와 성능을 구현할 수 있어 가장 많이 사용되는 센서 가운데 하나다. 일반적으로 힘을 측정하는 센서는 크게 커패시턴스(Capacitance, 정전용량 측정) 방식과 스트레인게이지(Strain Gauge 저항) 방식을 이용하는 경우가 많다.
두 방식은 조금씩 차이를 보이는데 스트레인 게이지는 저항을 형체에 부착하여 변형을 활용해 힘을 측정한다. 스트레인 게이지의 제품은 보통 저항 측정을 위한 내부 부품들을 수작업으로 진행하며, 별도의 저항 신호를 증폭시킬 증폭기를 별도로 사용해야 하며, 저항 측정과정에서의 오차 발생에 대한 문제가 따른다. 결국 성능은 매우 뛰어나다는 장점이 있는 반면, 가격이 비싸고 별도의 증폭기를 추가로 도입한다는 단점과 저항에 대한 변수를 고려해야 하는 한계가 있다. 이에 반해 정전용량 측정 방식은 가격면에서는 저렴하지만, 상대적으로 성능과 정밀도, 외부 온도나 환경에 취득하다는 문제가 스트레인 게이지에 비해 떨어지다는 점이 단점이다.
에이딘로보틱스에서는 기본적으로 정전용량 측정방식을 따르지만, 기존의 문제점을 해결하기 위해 Fringe effect 기법을 이용해 거리, 면적 등을 측정하는 수준에서 매우 뛰어난 민감도와 강성을 보여 스트레인 게이지와 차이가 없을 정도로 개발해냈다. 이를 통해 성능과 가격 두 가지 측면에서도 모두 우수하면서 동시에 저가 경쟁으로 승부하고자 하는 중국산 센서기업들에 비해 기술적 우위를 점할 수 있다. 이를 통해 고객은 힘 토크센서를 도입하는데 있어 그동안 고가의 외산 센서에 의존해왔던 것에서 벗어나 사용 과정에서의 부담을 크게 덜 수 있게 됐다.
힘 토크센서를 협동로봇에 장착한 후에는 정밀한 작업이 요구되는 연마나 용접, 나사 조립, 표면처리 등 다양한 제조 공정에 활용이 가능하기에, 범용성과 확장성도 넓다. 각 로봇 메이커사들마다 협동로봇을 비롯한 다양한 산업용 로봇에 어떤 센서를 탑재하는지는 각 생산과정 및 제품의 포메이션에 따라 상이하다. 실제로 각 로봇 제조사들은 협동로봇의 가격대나 제품 취지에 따라 각기 다른 센서를 적용하기 때문에, 고객의 입장에서는 힘 토크센서를 비롯해 로봇에 도입된 센서 종류도 로봇을 선택하는데 있어 중요한 요소 가운데 하나가 될 것으로 보인다.
다만 갈수록 로봇을 사용하는 장소와 환경이 더욱 넓어지고 확산 속도가 빨라지면서 기존에 로봇만으로는 해결하기가 어려웠던 힘 제어를 비롯한 여러 감지, 반응에 대한 필요성은 갈수록 높아질 것이다. 로봇을 도입하기 위해서는 두 가지를 반드시 고려해야 하는데, 첫째는 기존의 작업을 로봇이 대체함으로써 얼마 만큼의 생산 효율과 작업 환경을 개선할 수 있는지이며, 둘째는 기존에 현장에서 일하던 근로자들과 얼마나 안전하면서 동시에 정확하게 일을 수행해 낼 수 있는지 때문이다. 이러한 역할을 충분히 보완해줄 수 있는 것이 토크센서인 점은 부인할 수 없다.
힘 토크센서는 그동안 기술에 따른 장단점, 가격 등의 장애물로 인해 로봇업계, 구매자들 사이에서도 비교적 난이도가 높았으며 도입을 하기 어려운 기술 가운데 하나 였다. 하지만 로봇의 용도가 다양해지고 에이딘로보틱스와 같이 기존 시장에 나와있던 스트레인게이지, 정전용량 측정 방식 등의 한계를 개선한 제품들이 나타나면서 점차적으로 실제 현장에 도입하는 사례가 늘어날 것으로 전망된다. 이는 로봇의 정교한 움직임부터 사람과의 협업까지 다양한 방향으로 영향을 줄 가능성이 높아 보인다.
참고자료
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