FedEx의 두 팔 로봇 DexR, 3D 테트리스처럼 배송 트럭에 짐을 싣다

FedEx는 하루 1,500만 개 이상의 소포를 처리하는데, 가장 까다로운 작업 중 하나는 사람이 맡습니다. 바로 온갖 크기와 모양, 무게, 포장 재질의 상자가 무작위로 도착하는 배송 트럭에 짐을 싣는 일입니다. 2023년 9월, 이 회사는 레드우드시티의 로봇 스타트업 Dexterity와 함께 만든 두 팔 로봇 DexR을 공개했습니다. 이 로봇은 바로 그 단계를 자동화합니다. 즉, 크기가 제각각인 상자들을 트럭 안에서 가능한 한 효율적으로 줄지어 쌓아 올립니다.

이 로봇은 카메라와 라이다로 소포를 인식한 뒤, 주어진 상자들을 어떻게 배치해 가지런한 벽을 만들지 계획하고, 아무것도 찌그러뜨리지 않으면서 빈틈없이 자리를 잡아 넣습니다. 각 배치는 힘 피드백으로 확인되며, 상자를 하나 놓을 때마다 시스템은 카메라와 깊이 센서로 쌓인 더미를 다시 스캔해 자신의 모델과 비교합니다. 조금이라도 차이가 있으면 적재 계획을 즉석에서 수정해야 합니다. Dexterity의 CEO 사미르 메넌은 이 로봇이 적재 방식을 계산하는 데와 상자를 식별하고 집는 데 모두 생성형 AI를 사용하며, 이 시스템들은 세심한 엔지니어링으로 서로 맞물려 있다고 말합니다.

FedEx의 운영 및 첨단 기술 담당 부사장인 레베카 영은 "몇 년 전만 해도 AI는 이런 복잡한 의사 결정을 처리할 만큼 똑똑한 단계가 아니었다"고 말했습니다. DexR은 FedEx의 더 광범위한 도입을 앞두고 시험 중이었으며, 이는 카네기멜런대의 매튜 존슨-로버슨이 AI의 발전이 마침내 비용과 효율 측면의 비즈니스 사례를 만들어 주면서 성장할 것으로 예상하는 상용 로봇 물결의 일부입니다.

3D 테트리스 플레이어처럼 뒤섞인 상자로 '벽'을 쌓도록 로봇을 가르치기: 인식하고, 전체 더미를 계획하고, 힘 피드백으로 각 상자를 자리 잡게 하고, 현실이 어긋나면 다시 계획하기.

적재는 반복 동작이 아니라 전체 더미에 대한 계획을 요구합니다. 이는 산업용 로봇이 만들어진 목적과 정반대입니다.

시뮬레이션으로 훈련된 AI는 실제 골판지 상자를 만나면 무너집니다. DexR은 배치할 때마다 현실을 다시 스캔함으로써 이 루프를 닫습니다.

무작위로 들어오고 찌그러짐에 민감한 입력 때문에 적재는 단순한 픽 앤 플레이스가 아니라 진짜 최적화 문제가 됩니다.

FedEx는 모든 것을 한꺼번에 자동화하려 하지 않고, 사람의 노동력을 유지하기 가장 어려운 특정 단계를 겨냥했습니다.

창고 로봇의 어려운 부분은 집는 것이 아니라, 현실 세계의 어긋남 속에서 전체 배치를 계획하고 모든 배치를 계획과 대조해 검증하는 것입니다.

공개 당시 DexR은 FedEx 운영 전반에 걸친 더 광범위한 도입을 앞두고 시험 중이었습니다. WIRED는 이를 AI, 센서, 하드웨어의 발전이 공장 라인을 넘어 상용 로봇 응용 분야를 열고 있다는 증거로 평가했습니다.