美 블랙-아이 로보틱스, '챔프 챌린지' 우승

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美 블랙-아이 로보틱스, '챔프 챌린지' 우승

로봇신문사 2025. 6. 26. 10:30

▲블랙-아이 로보틱스가 츄이와 매스로보틱스가 주최한 챔프(CHAMP) 챌린지에서 우승했다. (사진=매스로보틱스)

미국 블랙-아이 로보틱스(Black-I Robotics)가 '츄이 자율 모바일 픽킹(Chewy Autonomous Mobile Picking·CHAMP·챔프) 챌린지'에서 우승했다고 더로봇리포트가 21일(현지시각) 보도했다.

이 챌린지는 창고 자동화에 있어서의 지속적이고 기술적으로 복잡한 한계를 해결할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 즉, 완전 자율 로봇이 밀집되고 역동적인 물류 센터 환경에서 크고 무겁고 단단하지 않은 물품을 처리할 수 있도록 하는 것이다.

이 챌린지는 반려동물 용품, 소모품, 처방전 분야의 선도적인 온라인 공급업체인 츄이(Chewy)와 로봇 혁신 가속화에 전념하는 독립적 로봇 허브인 매스로보틱스(MassRobotics)가 공동으로 만들었다.

츄이는 무게가 18kg이 넘고 다양한 모양, 표면 질감, 변형 수준의 대형 품목을 자주 처리하기 때문에 다층적인 조작 과제를 제시한다고 밝혔다.

이들의 불규칙적인 형상과 낮은 구조적 강성은 기존의 흡입식 또는 평행 턱 그립 기술 방식의 효과를 저하시킨다. 동시에 팔레트 위의 불규칙적인 적재 및 배치는 물체 인식 및 파지(把持 ·grasp) 계획을 더욱 복잡하게 만든다.

매사추세츠주에 본사를 둔 매스로보틱스 소속 기업인 블랙-아이 로보틱스는 정교한 풀스택 자율 픽킹 시스템을 구현해 3만 달러 상금의 1등상을 수상했다. 이 시스템은 6자유도(6-DOF) 의 산업용 팔과 결합된 모바일 베이스를 특징으로 하며, 크고 변형될 수 있고 무거운 재고 관리 단위(SKU)를 처리하도록 설계된 맞춤형 멀티모드 엔드 이펙터를 활용한다.

챔프 챌린지 참여 업체로는 초기 스타트업과 독립 로봇 엔지니어 등 다양한 구성원으로 구성된 12개의 글로벌 팀이 선정됐다. 이 팀들은 수개월에 걸쳐 츄이 로보틱스 팀원들과 긴밀히 협력하면서 운영상의 제약, 처리 워크플로 및 시스템 수준 요구 사항에 대한 지침을 제공받았다.

◆챔프 챌린지, 완전한 통합에 중점

챔프 챌린지는 조작 작업 외에도 시스템 수준의 통합을 요구했다. 로봇 플랫폼은 50cm 정도의 좁은 통로를 통과해야 하고, 실제 창고 운영과 연동하며, 선별된 품목을 다양한 크기에 혼합된 제품이 포함되어 있을 수도 있는 운송 컨테이너에 적재해야 했다.

이 챌린지는 지각 기반 의사 결정, 강력한 파지 적응, 그리고 협업 환경에서의 안전한 작동이 가능한 구체화된 AI 시스템을 요구했다. 츄이 로보틱스 팀은 개발을 지원하기 위해 참가자들에게 물류 처리 작업 사진과 비디오, 츄이 로봇 연구실 이용권, 그리고 창고의 디지털 트윈과 츄이 제품 라인 일부의 3D 자산을 포함한 포괄적인 엔비디아 옴니버스 시뮬레이션 패키지를 제공했다.

이 챌린지는 팀이 시스템을 검증할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 했다. 여기에는 실제 세계와 상호 작용할 준비가 된 시뮬레이션 기반 시제품이나 물리적 시스템이 포함됐다.

블랙-아이의 접근 방식은 AI 기반 인식과 고신뢰도 물체 감지 및 자세 추정을 통합해 혼합 팔레트 위에 부드러운 물품들을 정확하게 잡을 수 있도록 했다.

이 로봇은 기준 마커와 동시 위치확인 및 지도제작(SLAM)을 활용한 전체 시설 내비게이션, 창고 직원과 함께 안전한 작업을 위한 동적 장애물 회피, 그리고 자율적인 상자 배치를 통한 다운스트림 워크플로와의 원활한 통합을 보여주었다.

매스로보틱스와 츄이는 이 팀의 일관된 반복 작업, 심층적인 기술 실행, 그리고 완벽한 모바일 조작 파이프라인 제공이 경쟁사와 차별화됐다고 말했다. 이 로봇은 제약이 많은 창고 환경에서의 자율성, 적응성 및 배치 가능성이라는 챌린지의 핵심 요건을 충족했다.

◆2위는 브리지 머신 컴퍼니

▲아르투라스 말리노우스카스 브리지 머신 컴퍼니 창업자이자 수석 엔지니어. (사진=매스 로보틱스)

보스턴 지역의 독립 엔지니어 팀인 브리지 머신 컴퍼니(Breezey Machine Company)가 2위를 차지하며 1만 5000달러(약 2000만원)의 상금을 받았다. 이 솔루션은 로봇 팔 종단장치(EAT) 혁신에 중점을 두었으며, 최소한의 사전 정렬로 변형 가능하고 다양하게 쌓인 물품에 적응할 수 있는 새로운 로우 프로파일 그리퍼를 선보였다.

브리지의 설계는 기계적 탄력성과 수동 정렬 전략을 강조함으로써 고정밀 비전이나 복잡한 제어 알고리즘에 크게 의존하지 않고도 안정적 파지를 달성했다.

이 팀은 또 통합에 대한 신중한 고려를 보여주었으며, 기존 모바일 플랫폼을 개조하거나 소형 셀 구성에 사용할 수 있는 모듈식 팔 장착 시스템을 제안했다. 제출된 시스템은 실용성, 제조 가능성, 그리고 대규모 자동화 워크플로우 내에서 견고한 하위 시스템으로 활용될 수 있는 잠재력으로 두각을 나타냈다.

브리지의 독창성과 현실 세계의 제약 조건에 대한 주의 깊은 접근은 챔프 챌린지가 육성하고자 했던 목표 지향적이고 시스템 수준의 사고를 보여주는 좋은 예이다.