새 동작을 실제 로봇으로 처음 시험하는 것은 위험하고 느립니다. 경로가 지그에 부딪히거나, 관절이 한계에 걸리거나, 예상보다 사이클이 길어질 수 있습니다. 디지털 트윈은 이런 문제를 가상 공간에서 먼저 찾습니다.
트윈은 무엇으로 만드는가
- URDF — 로봇의 링크(팔 마디) 형상과 관절 위치·한계를 적은 표준 형식입니다. fineAi Digital Twin은 RB5-850E·RB10-1300e 로봇, DG-3F-M 그리퍼, 재배대, 바구니를 URDF로 구성합니다.
- 기구학 — 관절 각도에서 손끝 위치를 구하는 순기구학(FK)과, 원하는 손끝 위치에서 관절 각도를 구하는 역기구학(IK)입니다. 트윈은 해석적 IK로 경로를 빠르게 계산합니다.
- 같은 좌표계 — 트윈의 좌표가 실제 셀과 같아야 가상 결과를 믿을 수 있습니다. 이를 위해 Hand-Eye 캘리브레이션 결과를 그대로 씁니다.
Pick & Place의 전 과정
① 3D 인식 — 3D 카메라(EpicEye Pixel Pro)로 찍은 포인트 클라우드를 다듬고 물체를 분리한 뒤, 등록한 템플릿과 맞춰 위치와 자세를 구합니다. 필요하면 YOLO 탐지를 함께 씁니다. 자세한 처리는 3D 비전과 포인트 클라우드 강의에 있습니다.
② 파지 후보 — 물체마다 그리퍼가 쥘 수 있는 자세를 여러 개 만들고, 주변 물체와의 충돌, 손가락이 닿는 면의 안정성, 로봇이 도달할 수 있는지를 따져 순위를 매깁니다. 가장 좋은 후보부터 검증해 통과한 것을 고릅니다.
③ 경로 — 선택한 자세까지 가는 관절 경로를 IK로 계산하고, 트윈에서 충돌 없이 움직이는지 재생해 확인합니다.
④ 접근과 파지 — 마지막 몇 cm는 3D 측정 오차가 그대로 드러나는 구간입니다. 그래서 정해진 위치로 한 번에 가지 않고, 6 mm씩 전진하며 힘 센서로 그리퍼 패드가 닿았는지 확인합니다. 버섯처럼 부드러운 대상은 쥔 뒤 손목을 ±15°로 세 번 비틀어 떼어 냅니다(twist pluck).
⑤ 놓기 — 바구니나 격자 위의 빈자리를 계획해 놓습니다. 상처가 나기 쉬운 대상은 낮은 높이에서 놓습니다(저낙차).
실기 미러링 — 트윈이 실제를 따라간다
실제 로봇이 움직일 때 컨트롤러의 데이터 포트로 들어오는 관절 각도를 받아, 트윈 속 로봇이 똑같이 움직이게 합니다. 화면 속 로봇과 실제 로봇이 같은 자세라는 것을 눈으로 확인할 수 있고, 계획한 경로와 실제 움직임이 일정 이상 어긋나면 즉시 멈춥니다.
운영 중의 자가 보정
카메라 브래킷이 미세하게 처지거나 온도에 따라 기구가 늘어나면, 처음 보정한 값이 조금씩 틀어집니다. 운영 중에 "예측한 위치"와 "실제로 닿은 위치"의 차이를 모아 두었다가, 그 잔차를 가장 잘 설명하는 작은 보정값(ops offset)을 최소제곱으로 다시 구합니다. 사람이 다시 보정하지 않아도 정확도가 유지됩니다.
트윈으로 얻는 것
- 안전 — 충돌과 관절 한계를 실기 전에 찾습니다.
- 시간 — 라인을 세우지 않고 새 동작을 준비합니다(오프라인 티칭).
- 설명 — 세션을 기록해 두었다가 문제가 생긴 순간을 다시 재생해 원인을 찾습니다. RoboVision은 가상 카메라로 시야와 촬영 범위(coverage)를 미리 확인하는 기능도 제공합니다.