KR20210032220A - 툴 체인저 및 이를 포함하는 툴 체인지 시스템 - Google Patents

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KR20210032220A
KR20210032220A KR1020190113715A KR20190113715A KR20210032220A KR 20210032220 A KR20210032220 A KR 20210032220A KR 1020190113715 A KR1020190113715 A KR 1020190113715A KR 20190113715 A KR20190113715 A KR 20190113715A KR 20210032220 A KR20210032220 A KR 20210032220A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 툴 체인저는, 로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 툴과 선택적으로 체결될 수 있다.
툴 체인저는, 하우징; 하우징에 내장된 이너 코어; 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일; 이너 코어의 양단에 연결되고 하우징에서 툴을 향해 돌출되며, 툴의 연결홈에 삽입되는 한 쌍의 커넥팅 코어; 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및 설정 주파수에 따라 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

툴 체인저 및 이를 포함하는 툴 체인지 시스템{TOOL CHANGER AND TOOL CHANGE SYSTEM}
본 발명은 툴을 교환하는 툴체인저 및 이를 포함하는 툴 체인지 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 전기적 또는 자기적인 작용을 이용하여 인간의 동작과 닮은 운동을 행하는 기계장치를 로봇이라고 한다. 최근 들어 로봇은 제어기술의 발달로 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 예로는 수술 로봇, 가사 도우미 로봇, 서비스 로봇, 우주 항공 원격 로봇, 위험물 처리 로봇 등을 들 수 있다. 이러한 로봇은 전기적·기계적 메커니즘에 의해서 팔이나 손의 동작에 가깝게 운동할 수 있도록 만들어진 매니퓰레이터(manipulator)를 이용하여 작업을 수행한다.
특히 가사 로봇은 특정 툴을 상기 매니퓰레이터에 체결시켜 특정 작업을 수행할 수 있다. 일례로, 쿠킹 로봇은 매니퓰레이터에 국자, 집게, 냄비 등과 같이 다양한 툴들을 체결시켜 쿠킹을 수행할 수 있다.
따라서, 로봇의 작업수행 능률의 향상을 위해, 매니퓰레이터에 구비된 툴체인저(tool changer)가 툴을 빠르고 정확하게 체인지 시키는 것이 중요하다.
다만, 종래의 툴체인저는 공압시스템을 이용하기 때문에 구조가 크고 부수적인 장비가 요구되어, 비용이 크고 소음이 발생하는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 빠르고 간편하게 툴을 결합/분리할 수 있는 툴 체인저 및 이를 포함하는 툴 체인지 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 툴과 툴 체인저 간의 결합력을 가변시켜 툴을 진동시킬 수 있는 툴 체인지 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 툴 체인저는, 로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 툴과 선택적으로 체결될 수 있다. 상기 툴 체인저는, 하우징; 상기 하우징에 내장된 이너 코어; 상기 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일; 상기 이너 코어의 양단에 연결되고 상기 하우징에서 상기 툴을 향해 돌출되며, 상기 툴의 연결홈에 삽입되는 한 쌍의 커넥팅 코어; 상기 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및 설정 주파수에 따라 상기 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
상기 커넥팅 코어의 단면적은 상기 연결홈의 내부 단면적보다 작을 수 있다.
상기 커넥팅 코어는 상기 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 상기 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있다.
상기 커넥팅 코어는, 상기 하우징의 내부에 위치하며 제1길이를 갖는 이너 파트; 및 상기 이너 파트에서 연장되고 상기 하우징의 외부에 위치하며 상기 제1길이보다 긴 제2길이를 갖는 아우터 파트를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 툴 체인저는, 로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 툴과 선택적으로 체결될 수 있다. 상기 툴 체인저는, 하우징; 상기 하우징에 내장된 이너 코어; 상기 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일; 상기 이너 코어의 양단에 연결되고 상기 하우징에서 상기 툴을 향해 돌출되며, 상기 툴의 연결홈에 삽입되는 한 쌍의 마그넷; 상기 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및 설정 주파수에 따라 상기 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
상기 한 쌍의 마그넷 중 일 마그넷의 S극은 상기 이너 코어에 접하고, 상기 일 마그넷의 N극은 상기 하우징의 외측으로 돌출되고 상기 한 쌍의 마그넷 중 타 마그넷의 N극은 상기 이너 코어에 접하고, 상기 타 마그넷의 S극은 상기 하우징의 외측으로 돌출될 수 있다.
상기 마그넷의 단면적은 상기 연결홈의 내부 단면적보다 작을 수 있다.
상기 마그넷은 상기 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 상기 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있다.
상기 마그넷은, 상기 하우징의 내부에 위치하며 제1길이를 갖는 이너 파트; 및 상기 이너 파트에서 연장되고 상기 하우징의 외부에 위치하며 상기 제1길이보다 긴 제2길이를 갖는 아우터 파트를 포함할 수 있다.
상기 설정 주파수는 상기 툴의 공진 주파수와 일치할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 툴 체인지 시스템은, 툴; 및 로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 상기 툴과 선택적으로 체결되는 툴 체인저를 포함할 수 있다.
상기 툴 체인저는, 하우징; 상기 하우징에 내장된 이너 코어; 상기 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일; 상기 이너 코어의 양단에 연결되고 상기 하우징에서 상기 툴을 향해 돌출된 한 쌍의 커넥팅 코어; 상기 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및 설정 주파수에 따라 상기 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
상기 툴은, 툴 본체; 및 상기 툴 본체에 체결되고 자기력이 작용하는 마그네틱 바디를 포함하며 상기 커넥팅 코어가 삽입되는 연결홈이 형성된 커플러를 포함할 수 있다.
상기 커넥팅 코어의 단면적은 상기 연결홈의 내부 단면적보다 작을 수 있다.
상기 커넥팅 코어는 상기 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 상기 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있다.
상기 커넥팅 코어는, 상기 하우징의 내부에 위치하며 제1길이를 갖는 이너 파트; 및 상기 이너 파트에서 연장되고 상기 하우징의 외부에 위치하며 상기 제1길이보다 긴 제2길이를 갖는 아우터 파트를 포함할 수 있다.
상기 설정 주파수는 상기 툴의 공진 주파수와 일치할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 코일에 전류가 인가되면 이너 코어 및 커넥팅 코어에 자기장이 유도될 수 있다. 이로써, 자기력에 의해 툴과 툴 체인저가 빠르고 간단한 방식으로 체결될 수 있으며, 툴 체인저가 컴팩트해질 수 있다.
또한, 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치가 설정 주파수에 따라 개폐되므로, 툴과 툴 체인저가 반복적으로 체결 및 분리될 수 있고, 툴이 툴 체인저에 대해 진동할 수 있다. 이로써, 툴 본체의 표면에 남아있는 잔여물들을 털어내거나, 툴 본체의 털기 작업을 수행할 수 있다.
또한, 설정 주파수는 툴의 공진 주파수와 일치할 수 있다. 이로써 툴 본체가 진동하는 진폭이 충분히 커질 수 있다.
또한, 커넥팅 코어/마그넷의 단면적은 연결홈의 내부 단면적보다 작을 수 있다. 이로써, 커넥팅 코어 또는 마그넷의 외둘레와 연결홈의 내둘레 사이에 간극이 형성될 수 있고, 툴이 툴 체인저에 대해 용이하게 진동할 수 있다.
또한, 커넥팅 코어/마그넷은 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있다. 이로써, 툴이 툴 체인저 사이에 자기력에 작용하지 않거나 자기력이 충분히 강하지 않은 경우에도 툴이 툴 체인저에서 이탈되지 않을 수 있다.
또한, 커넥팅 코어/마그넷의 아우터 파트는 이너 파트보다 길 수 있다. 이로써, 툴이 커넥팅 코어/마그넷에 안정적으로 걸릴 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 개략도이다.
도 5는 도 4에 도시된 툴 체인지 시스템의 작용을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 상세한 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 툴 체인저와 툴 간의 체결을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 상세한 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 8에 도시된 툴 체인저와 툴 간의 체결을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, AI 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth??), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 개략도이고, 도 5는 도 4에 도시된 툴 체인지 시스템의 작용을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 실시에에 따른 툴 체인지 시스템은, 툴(10) 및 툴 체인저(20)를 포함할 수 있다. 툴 체인지 시스템은 컨트롤러(C)를 더 포함할 수 있다.
툴(10)은 툴 본체(11)와 커플러(12)를 포함할 수 있다.
툴 본체(11)은 매니퓰레이터(M)에 의해 수행되는 작업에 요구되는 도구일 수 있다. 예를 들어, 툴(11)은 수저, 국자, 뒤집개(Spatula) 중 어느 하나일 수 있다.
커플러(12)는 툴 체인저(20)와 선택적으로 체결되도록 구성된다. 커플러(12)는 툴 본체(11)에 분리 가능하게 체결될 수 있다. 커플러(12)는 툴 본체(11)과 별도로 제공될 수 있다. 따라서, 커플러(12)는 다양한 타입의 툴 본체(11)과 호환되어 사용될 수 있다.
툴 체인저(20)는 툴(10), 좀 더 상세히는 커플러(12)와 선택적으로 체결될 수 있다. 즉, 툴(10)은 커플러(12)에 의해 툴 체인저(20)에 결합될 수 있고, 매니퓰레이터(M)는 툴(10)을 사용하는 작업을 수행할 수 있다.
툴 체인저(20)는 매니퓰레이터(M)에 구비될 수 있다. 좀 더 상세히, 툴 체인저(20)는 매니퓰레이터(M)의 단부에 구비될 수 있다.
매니퓰레이터(M)는 앞서 설명한 로봇(100a)에 포함된 구성일 수 있다. 매니퓰레이터(M)는 복수개의 암과, 상기 복수개의 암을 가동시키는 복수개의 액츄에이터를 포함할 수 있다. 매니퓰레이터(M)의 구성 및 종류는 한정되지 않는다.
또한, 툴 체인저(20)는 툴(10)을 툴 마운터(미도시)에서 분리시키거나, 상기 툴 마운터에 장착시킬 수 있다. 툴 체인저(20)는 다수개의 툴 마운터에 장착된 다양한 타입의 툴(10) 중에서 필요한 툴(10)을 선택하여 사용할 수 있다. 즉, 툴 체인저(20)는 매니퓰레이터(M)가 사용가능한 툴(10)을 체인지할 수 있다.
한편, 컨트롤러(C)는 툴 체인지 시스템의 동작 전반을 제어할 수 있다. 좀 더 상세히, 컨트롤러(C)는 툴 체인저(20)의 후술할 스위치(S)(도 4 참조)를 개방(open) 또는 폐쇄(close)시킬 수 있다. 이로써, 툴(10)과 툴 체인저(20)가 체결 또는 분리될 수 있다. 또한, 컨트롤러(C)는 기설정된 주파수에 따라 상기 스위치(S)를 반복적으로 개폐할 수 있다. 이로써, 툴(10)이 진동하여 툴 본체(11)의 표면에 남아있는 잔여물들을 털어낼 수 있다. 이에 대해서는 이후 자세히 설명한다.
또한, 컨트롤러(C)가 매니퓰레이터(M)의 동작을 제어하는 것도 가능함은 물론이다. 좀 더 상세히, 컨트롤러(C)는, 툴 체인저(20)가 마운터(미도시)에 거치된 툴(10)의 커플러(12)에 접근 및 체결되도록 매니퓰레이터(M)를 제어할 수 있다. 또한, 컨트롤러(C)는, 툴(10)이 툴 체인저(20)에 체결된 상태에서 툴 본체(11)를 이용한 작업(예를 들어, 쿠킹)을 수행할 수 있다. 또한, 컨트롤러(C)는 사용 완료한 툴(10)을 상기 마운터(미도시)에 거치시키고, 툴 체인저(20)가 커플러(12)에서 분리되도록 매니퓰레이터(M)를 제어할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 상세한 구성을 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 도 6에 도시된 툴 체인저와 툴 간의 체결을 설명하기 위한 도면이다.
본 실시예에 따른 툴 체인저(20)는 하우징(21)과, 전자석 코어(22)와, 코일(25)을 포함할 수 있다.
하우징(21)은 툴 체인저(20)의 외관을 형성할 수 있다. 하우징(21)은 어댑터(12)를 향하는 일면과, 상기 일면의 반대편에 위치한 타면과, 상기 일면 및 타면을 서로 연결하는 둘레면을 포함할 수 있다.
하우징(21)은 비 자성체일 수 있다. 하우징(21)은 매니퓰레이터(M)(도 4 및 도 5 참조)에 고정될 수 있다. 바람직하게는, 하우징(21)의 상기 타면은 매니퓰레이터(M)에 고정될 수 있다.
전자석 코어(22)는 자성체일 수 있다. 일례로, 전자석 코어(22)는 스틸 재질을 포함할 수 있다. 후술할 코일(25)에 전류가 흐르면 전자석 코어(22)는 자기장을 생성할 수 있고, 상기 자기장에 의해 툴 체인저(20)와 커플러(12)가 서로 체결될 수 있다. 전자석의 원리는 주지 기술이므로 상세한 설명은 생략한다.
전자석 코어(22)은 하우징(21)에 내장된 이너 코어(23)와, 하우징(21)에서 돌출된 한 쌍의 커넥팅 코어(24)를 포함할 수 있다.
이너 코어(23)는 하우징(21)의 내부에 일 방향으로 길게 배치될 수 있다. 바람직하게는, 이너 코어(23)는 하우징(21)의 반경 방향으로 길게 배치될 수 있다.
커넥팅 코어(24)는 하우징(21)에서 툴(10)을 향해 돌출될 수 있다. 좀 더 상세히, 커넥팅 코어(24)는 하우징(21)의 상기 일면에서 어댑터(12)를 향해 돌출될 수 있다. 커넥팅 코어(24)는 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입될 수 있다.
한 쌍의 커넥팅 코어(24)는 이너 코어(23)의 양단에 각각 연결될 수 있다. 한 쌍의 커넥팅 코어(24)와 이너 코어(23)는 일체일 수 있다. 커넥팅 코어(24)와 이너 코어(23)는 직교할 수 있다. 커넥팅 코어(24)는 이너 코어(23)의 단부에서 절곡 형성될 수 있다.
커넥팅 코어(24)는 하우징(21)에서 수평방향으로 돌출되거나, 하우징(21)에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있다. 따라서, 중력의 작용 방향에 대해 툴(10)이 커넥팅 코어(24)에 걸릴 수 있다. 이로써, 커넥팅 코어(24)가 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입된 상태에서 커넥팅 코어(24)에 자기장이 발생하지 않아 툴(10)과 툴 체인저(20)가 분리되더라도, 툴(10)이 툴 체인저(20)에서 이탈되지 않을 수 있다.
커넥팅 코어(24)의 단면적은 툴(10)의 연결홈(12a)의 내부 단면적보다 작을 수 있다. 일례로, 커넥팅 코어(24)의 외경(D1)은, 연결홈(12a)의 내경(D2)보다 작을 수 있다. 따라서, 커넥팅 코어(24)의 외둘레와 연결홈(12a)의 내둘레 사이에 간극이 형성될 수 있고, 툴(10)이 툴 체인저(20)에 대해 용이하게 진동할 수 있다. 이에 대해서는 이후 자세히 설명한다.
또한, 커넥팅 코어(24)는, 하우징(21)의 내부에 위치한 이너 파트(24a)와, 하우징(21)의 외부에 위치한 아우터 파트(24b)를 포함할 수 있다.
이너 파트(24a)는 이너 코어(23)의 단부에 연결될 수 있다. 이너 파트(24a)는 제1길이(L1)를 가질 수 있다.
아우터 파트(24b)는 이너 파트(24b)에서 연장될 수 있다. 아우터 파트(24b)는 하우징(21)의 외측에 위치할 수 있다. 아우터 파트(24b)의 적어도 일부는 툴(10)의 연결홈(12b)에 삽입될 수 있다.
아우터 파트(24b)는 이너 파트(24a)의 제1길이(L1)보다 긴 제2길이(L2)를 가질 수 있다. 즉, 커넥팅 코어(24)는 하우징(21)에서 충분히 길게 돌출될 수 있고 툴(10)이 커넥팅 코어(24)에 안정적으로 걸릴 수 있다. 이로써, 커넥팅 코어(24)가 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입된 상태에서 커넥팅 코어(24)에 자기장이 발생하기 않더라도, 툴(10)이 툴 체인저(20)에서 분리되지 않을 수 있다.
커넥팅 코어(24)의 외측 단부에는 테이퍼(24c)가 형성될 수 있다. 즉, 테이퍼(24c)는 아우터 파트(24b)의 단부에 형성될 수 있다. 테이퍼(24c)는 하우징(21)에서 멀어질수록 커넥팅 코어(24)의 직경이 작아지는 방향으로 경사지게 형성될 수 있다.
한편, 코일(25)은 전자석 코어(22), 좀 더 상세히는 이너 코어(23)의 둘레에 권취될 수 있다. 코일(25)은 이너 코어(23)의 둘레에 다수 회 권취될 수 있다. 코일(25)에는 전류가 인가될 수 있다. 코일(25)에 전류가 인가되면 전자석 코어(22)는 자기장을 발생시킬 수 있다.
툴 체인저(20)는 전원(P) 및 스위치(S)를 갖는 전류 회로를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 전류 회로는 적어도 하나의 증폭기(Amplifier)(미도시) 및 저항(미도시)을 더 포함할 수 있다. 상기 전원(P) 및 스위치(S)는 하우징(31)의 외부에 배치됨이 바람직하다.
전원(P)은 코일(25)에 인가되는 전류를 공급할 수 있다. 전원(P)은 컨트롤러(C)에 의해 온오프 제어될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 전원(P)은 항시 온 상태를 유지할수도 있다.
스위치(S)는 코일(25)에 인가되는 전류를 단속할 수 있다. 컨트롤러(C)는 스위치(S)과 전기적으로 연결되고, 스위치(S)을 제어할 수 있다. 좀 더 상세히, 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 개방(open) 또는 폐쇄(close)시킬 수 있다.
스위치(S)가 폐쇄되면 코일(25)에 전류가 인가되고, 전자석 코일(22)에 자기장이 유도된다. 따라서, 툴(10)과 툴 체인저(20)는 전자석 코일(22)에 발생한 자기장에 의해 서로 체결될 수 있다.
반면, 스위치(S)가 개방되면 코일(25)에 전류가 인가되지 않고, 전자석 코일(22)에 자기장이 유도되지 않는다. 따라서, 툴(10)과 툴 체인저(20)는 서로 분리될 수 있다.
또한, 컨트롤러(C)는 기설정된 설정 주파수에 따라 스위치(S)를 반복적으로 개폐할 수 있다. 따라서, 툴(10)은 툴 체인저(20)와 반복적으로 체결 및 분리될 수 있고, 이러한 과정에서 툴(10)이 진동할 수 있다. 이로써, 툴 본체(11)에 의한 작업을 수행하는 과정에서 툴 본체(11)의 표면에 뭍은 잔여물들을 관성에 의해 털어낼 수 있다.
또한, 컨트롤러(C)가 스위치(S)를 개폐하는 상기 설정 주파수는 툴(10)의 공진 주파수와 일치할 수 있다. 따라서 툴(10)이 진동하는 진폭이 충분히 커질 수 있고, 툴 본체(11)의 표면에 남아있는 잔여물들을 신뢰성있게 털어낼 수 있다.
한편, 앞서 설명한 바와 같이, 툴(10)은 툴 본체(11) 및 커플러(12)를 포함할 수 있다.
커플러(12)은 툴 체인저(20)를 향하는 일면과, 상기 일면의 반대편에 위치하며 툴 본체(11)가 고정된 타면과, 상기 일면 및 타면을 서로 연결하는 둘레면을 포함할 수 있다.
커플러(12)에는 툴 체인저(20)의 커넥팅 코어(24)가 삽입되는 연결홈(12a) 이 형성될 수 있다. 연결홈(12a)에는 커넥팅 코어(24)의 아우터 파트(24b)가 삽입될 수 있다. 연결홈(12a)은 커플러(12)의 상기 일면에 함몰 형성될 수 있다.
연결홈(12a)은 서로 이격된 한 쌍이 구비될 수 있다. 한 쌍의 커넥팅 코어(24)는 한 쌍의 연결홈(12a)에 각각 삽입될 수 있다.
연결홈(12a)의 함몰 깊이는 아우터 파트(24b)의 길이와 대응될 수 있다. 즉, 연결홈(12a)의 함몰 깊이는 제2길이(L2)와 동일 또는 유사할 수 있다.
연결홈(12a)의 함몰 방향은 커넥팅 코어(24)의 돌출 방향과 대응될 수 있다. 일례로, 커넥팅 코어(24)는 하우징(21)에서 수평 방향으로 길게 돌출될 수 있고, 연결홈(12a)은 수평 방향으로 함몰될 수 있다. 다른 예로, 커넥팅 코어(24)는 하우징(21)에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있고, 연결홈(12a)은 하우징(21)에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 함몰될 수 있다.
또한, 앞서 설명한 바와 같이, 연결홈(12a)의 내부 단면적은 커넥팅 코어(24)의 단면적보다 클 수 있다. 일례로, 연결홈(12a)의 내경은 커넥팅 코어(24)의 외경보다 클 수 있다.
연결홈(12a)의 내측 단부에는 커넥팅 코어(24)의 테이퍼(24c)에 대응되는 테이퍼 홈(12b)이 형성될 수 있다. 테이퍼 홈(12b)은 연결홈(12a)의 내둘레와 단차지게 형성될 수 있다. 테이퍼 홈(12b)은 연결홈(12a)의 깊이 방향으로 갈수록 내경이 작아지는 방향으로 경사지게 형성될 수 있다.
커넥팅 코어(24)의 테이퍼(24c)는 테이퍼 홈(12b)에 피팅될 수 있다. 따라서, 자기력에 의해 툴(10)과 툴 체인저(20)가 체결된 상태에서 매니퓰레이터(M)가 작업을 수행할때, 툴(10)이 툴 체인저(20)에 대해 흔들리는 것을 최소화할 수 있다. 즉, 툴(10)의 동작 반응성이 향상될 수 있다.
커플러(12)는 마그네틱 바디(13)를 포함할 수 있다. 마그네틱 바디(13)는 자성체일 수 있다. 일례로, 마그네틱 바디(13)는 스틸 재질일 수 있다. 다른 예로, 마그네틱 바디(13)는 영구 자석일 수 있다.
이하에서는 커플러(12)의 일부가 자성체인 마그네틱 바디(13)인 경우를 예로 들어 설명한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며 커플러(12) 전체가 마그네틱 바디(13)로 구성되는 것도 가능하다.
마그네틱 바디(13)는 한 쌍의 연결홈(12a)을 연결함이 바람직하다. 좀 더 상세히, 각 연결홈(12a)의 내측 단부는 마그네틱 바디(13)와 연결될 수 있다. 이로써, 마그네틱 바디(13)는 전자석 코어(22)와 함께 자속 루프(F)를 이룰 수 있다. 자속 루프(F)는 마그네틱 바디(13)와 전자석 코어(22)를 따라 형성된 자속의 경로를 의미할 수 있다. 자속 루프(F)는 폐루프일 수 있다.
자속 루프(F)는, 이너 코어(23)의 일 단부에서부터 일 커넥팅 코어(24), 마그네틱 바디(13), 타 커넥팅 코어(24)를 순차적으로 지나 이너 코어(23)의 타 단부로 이어질 수 있다. 또한, 자속 루프(F)는 이너 코어(23)의 타 단부에서 일 단부까지 이너 코어(23)의 내부에서 이어질 수 있다.
이로써 툴(10)은 자기력에 의해 툴 체인저(20)에 신뢰성있게 체결될 수 있다. 상기 자기력은 툴 체인저(20)의 축방향(예를 들어, 수평 방향)에 대한 결합력으로 작용할 수 있다.
이하, 본 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 작용에 대해 설명한다.
컨트롤러(C)는 툴 체인저(20)의 커넥팅 코어(24)가 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입되도록 매니퓰레이터(M)를 제어할 수 있다. 이 때 툴(10)은 마운터(미도시)에 거치된 상태일 수 있다.
커넥팅 코어(24)가 연결홈(12a)에 삽입되면, 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 클로즈시킬 수 있다. 스위치(S)가 클로즈되면, 전원(P)에서 공급된 전류가 코일(25)에 인가될 수 있고 전자석 코어(22)에 자기장이 유도될 수 있다.
다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 클로즈시킨 이후에 툴 체인저(20)의 커넥팅 코어(24)가 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입되도록 매니퓰레이터(M)를 제어하는 것도 가능하다.
커넥팅 코어(24)가 연결홈(12a)에 삽입된 상태이고 코일에 전류가 인가되면, 앞서 설명한 바와 같이, 전자석 코어(22)과 마그네틱 바디(13)은 함께 자속 루프(F)를 이룰 수 있다. 따라서, 툴(10)과 툴 체인저(20)는 자기력에 의해 서로 체결될 수 있다. 좀 더 상세히, 커넥팅 코어(24)의 테이퍼(24c)는 연결홈(12a)의 테이퍼 홈(12b)에 피팅될 수 있다. 또한, 커넥팅 코어(24)의 외둘레와 연결홈(12a)의 내둘레는 서로 이격되어 간극을 형성할 수 있다.
툴(10)과 툴 체인저(20)는 자기력에 의해 서로 체결된 상태에서, 컨트롤러(C)는 매니퓰레이터(M)를 제어하여, 툴 본체(11)를 사용한 소정의 작업 과정(예를 들어, 쿠킹)을 수행할 수 있다.
상기 작업 과정 도중에 툴 본체(11)의 표면에는 잔여물(예를 들어, 국물)이 뭍을 수 있다. 따라서, 툴(10)을 마운터(미도시)에 다시 거치시키기 전에 툴 본체(11)를 진동시켜 상기 잔여물을 툴 본체(11)에서 털어낼 수 있다.
또는, 상기 작업 과정은 툴 본체가 흔들리는 단계를 포함할 수 있다. 일례로, 상기 툴 본체(11)는 음식물을 담는 매쉬(mesh)를 포함할 수 있고, 툴 본체(11)를 진동시켜 음식물의 물기나 기름을 제거할 수 있다.
툴 본체(11)를 진동시키기 위해, 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 설정 주파수에 따라 반복적으로 개폐시킬 수 있다. 상기 설정 주파수는 툴 본체(11)의 공진 주파수와 일치함이 바람직하다.
좀 더 상세히, 스위치(S)가 개방되면 코일(25)에 전류가 인가되지 않고 툴 체인저(20)와 툴(10)이 분리될 수 있다. 따라서, 서로 피팅되어 있던 커넥팅 코어(24)의 테이퍼(24c)와 테이퍼 홈(12b)이 서로 분리될 수 있다. 반대로, 스위치(S)가 폐쇄되면 코일(25)에 전류가 인가되고 툴 체인저(20)와 툴(10)이 체결될 수 있다. 따라서 서로 분리되어 있던 커넥팅 코어(24)의 테이퍼(24c)와 테이퍼 홈(12b)이 서로 피팅될 수 있다.
또한, 컨트롤러(C)는 툴 체인저(20)의 커넥팅 코어(24)이 수평한 상태이거나, 커넥팅 코어(24)이 하우징(21)에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사진 상태에서, 스위치(S)를 설정 주파수에 따라 반복적으로 개폐시킬 수 있다. 이로써, 스위치(S)가 개방되어 코일(25)에 전류가 인가되지 않을 때 툴(10)이 중력에 의해 낙하하는 것을 방지할 수 있다.
따라서, 툴(10)은 툴 체인저(20)에서 이탈하지 않고 툴 체인저(20)와 반복적으로 체결/분리되며 진동할 수 있다.
컨트롤러는 기설정된 시간동안 툴(10)을 진동시킬 수 있다. 이후, 컨트롤러(C)는 툴(10)을 마운터(미도시)에 거치시키고, 툴 체인저(20)의 커넥팅 코어(24)가 툴(10)의 연결홈(12a)에서 이탈하도록 매니퓰레이터(M)를 제어할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 상세한 구성을 설명하기 위한 도면이고, 도 9는 도 8에 도시된 툴 체인저와 툴 간의 체결을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 앞서 설명한 일 실시예와 중복되는 내용은 생략하고 차이점을 중심으로 설명한다.
본 실시예에 따른 툴 체인저(20`)는, 앞서 설명한 커넥팅 코어(24)(도 6 및 도 7 참조) 대신 마그넷(24`)을 포함할 수 있다.
마그넷(24`)은 하우징(21)에서 툴(10)을 향해 돌출될 수 있다. 좀 더 상세히, 마그넷(24`)는 하우징(21)의 일면에서 어댑터(12)를 향해 돌출될 수 있다. 마그넷(24`)는 툴(10)에 결합될 수 있다. 좀 더 상세히, 마그넷(24`)은 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입될 수 있다.
한 쌍의 마그넷(24`)는 이너 코어(23)의 양단에 각각 연결될 수 있다. 한 쌍의 마그넷(24`)와 이너 코어(23)는 별개로 제작될 수 있다. 마그넷(24`)과 이너 코어(23)는 직교할 수 있다.
마그넷(24`)는 하우징(21)에서 수평방향으로 돌출되거나, 하우징(21)에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출될 수 있다. 따라서, 중력의 작용 방향에 대해 툴(10)이 마그넷(24`)에 걸릴 수 있다. 이로써, 마그넷(24`)이 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입된 상태에서 마그넷(24`)의 자기장이 약화되더라도 툴(10)이 툴 체인저(20)에서 이탈되지 않을 수 있다.
마그넷(24`)의 단면적은 툴(10)의 연결홈(12a)의 내부 단면적보다 작을 수 있다. 일례로, 마그넷(24`)의 외경(D1)은, 연결홈(12a)의 내경(D2)보다 작을 수 있다. 따라서, 마그넷(24`)의 외둘레와 연결홈(12a)의 내둘레 사이에 간극이 형성될 수 있고, 툴(10)이 툴 체인저(20)에 대해 용이하게 진동할 수 있다.
마그넷(24`)은, 하우징(21)의 내부에 위치한 이너 파트(24a`)와, 하우징(21)의 외부에 위치한 아우터 파트(24b`)를 포함할 수 있다.
이너 파트(24a`)는 이너 코어(23)의 단부에 연결될 수 있다. 이너 파트(24a`)는 제1길이(L1)를 가질 수 있다.
아우터 파트(24b`)는 이너 파트(24b`)에서 연장될 수 있다. 아우터 파트(24b`)는 하우징(21)의 외측에 위치할 수 있다. 아우터 파트(24b`)의 적어도 일부는 툴(10)의 연결홈(12b)에 삽입될 수 있다.
아우터 파트(24b`)는 이너 파트(24a`)의 제1길이(L1)보다 긴 제2길이(L2)를 가질 수 있다. 즉, 마그넷(24`)은 하우징(21)에서 충분히 길게 돌출될 수 있고 툴(10)이 마그넷(24`)에 안정적으로 걸릴 수 있다. 이로써, 마그넷(24`)가 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입된 상태에서 마그넷(24`)의 자기장이 약화되더라도 툴(10)이 툴 체인저(20)에서 분리되지 않을 수 있다.
마그넷(24`)은 영구적인 자기장을 형성하므로, 코일(25)에 전류가 인가되지 않더라도 마그넷(24`)의 자기력에 의해 툴(10)과 툴 체인저(20`)가 체결될 수 있다. 다만, 코일(25)에 전류가 인가되어 이너 코어(23)에 유도되는 자기장에 의해, 마그넷(24`)의 자기장이 강화될 수 있다. 즉, 툴(10)과 툴 체인저(20)간의 결합력이 조절될 수 있다.
한 쌍의 마그넷(24`)의 극성은 서로 반대로 배치될 수 있다.
좀 더 상세히, 한 쌍의 마그넷(24`) 중 일 마그넷의 S극은 이너 코어(23)에 접하고, 상기 일 마그넷의 N극은 하우징(21)의 외측으로 돌출될 수 있다. 한 쌍의 마그넷(24`) 중 타 마그넷의 N극은 이너 코어(23)에 접하고, 상기 타 마그넷의 S극은 하우징(21)의 외측으로 돌출될 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해, 상기 일 마그넷을 제1마그넷으로, 상기 타 마그넷을 제2마그넷으로 명명하여 설명한다. 또한, 이너 코어(23)의 양 단부 중 제1마그넷이 연결된 단부를 제1단부로 명명하고, 제2마그넷이 연결된 단부를 제2단부로 명명한다.
따라서, 툴(10)의 마그네틱 바디(13)는 한 쌍의 마그넷(24`) 및 이너 코어(23)와 함께 자속 루프(F`)를 이룰 수 있다. 자속 루프(F`)는 마그네틱 바디(13), 한 쌍의 마그넷(24`) 및 이너 코어(23)를 따라 형성된 자속의 경로를 의미할 수 있다. 자속 루프(F`)는 폐루프일 수 있다.
자속 루프(F`)는, 이너 코어(23)의 제1단부에서부터 제1마그넷(24`), 마그네틱 바디(13), 제2마그넷(24`)를 순차적으로 지나 이너 코어(23)의 제2단부로 이어질 수 있다. 또한, 자속 루프(F)는 이너 코어(23)의 제2단부에서 제1단부까지 이너 코어(23)의 내부에서 이어질 수 있다.
코일(25)에 전류가 인가될 때 이너 코어(23)에 유도되는 자기장은, 마그넷(24`)의 자기장을 강화하는 방향일 수 있다. 좀 더 상세히, 코일(25)에 전류가 인가될때 이너 코어(23) 내에 유도되는 자기장은, 이너 코어(23)의 양 단부중 상기 제2단부에서 상기 제1단부로 향할 수 있다.
이로써, 코일(25)에 인가된 유도 자기장 및 마그넷(24`)의 영구 자기장이 중첩될 수 있고, 툴(10)과 툴 체인저(20) 간 결합력이 강화될 수 있다.
이하, 본 실시예에 따른 툴 체인지 시스템의 작용에 대해 설명한다.
컨트롤러(C)는 툴 체인저(20)의 마그넷(24`)이 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입되도록 매니퓰레이터(M)를 제어할 수 있다. 이 때 툴(10)은 마운터(미도시)에 거치된 상태일 수 있다.
마그넷(24`)이 연결홈(12a)에 삽입되면, 마그넷의 영구 자기장에 의해 이너 코어(23), 한 쌍의 마그넷(24`) 및 마그네틱 바디(13)은 함께 자속 루프(F`)를 이룰 수 있다. 따라서, 툴(10)과 툴 체인저(20)는 자기력에 의해 서로 체결될 수 있다.
마그넷(24`)이 연결홈(12a)에 삽입되면 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 클로즈시킬 수 있다. 스위치(S)가 클로즈되면, 전원(P)에서 공급된 전류가 코일(25)에 인가될 수 있고 이너 코어(23)에 자속 루프(F`)의 방향을 따라 자기장이 유도될 수 있다. 따라서, 자속 루프(F`)의 자속 밀도가 커지고, 툴(10)과 툴 체인저(20) 간 자기력이 강화될 수 있다. 즉, 툴(10)이 툴 체인저(20)에 더욱 견고하게 체결될 수 있다.
다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 클로즈시킨 이후에 툴 체인저(20)의 마그넷(24`)이 툴(10)의 연결홈(12a)에 삽입되도록 매니퓰레이터(M)를 제어하는 것도 가능하다.
툴(10)과 툴 체인저(20)는 강화된 자기력에 의해 서로 체결된 상태에서, 컨트롤러(C)는 매니퓰레이터(M)를 제어하여, 툴 본체(11)를 사용한 소정의 작업 과정(예를 들어, 쿠킹)을 수행할 수 있다.
툴 본체(11)를 진동시키기 위해, 컨트롤러(C)는 스위치(S)를 설정 주파수에 따라 반복적으로 개폐시킬 수 있다. 상기 설정 주파수는 툴 본체(11)의 공진 주파수와 일치함이 바람직하다.
좀 더 상세히, 스위치(S)가 개방되면 코일(25)에 전류가 인가되지 않고 마그넷(24`)의 자기력이 강화되지 않는다. 따라서, 툴 체인저(20)와 툴(10)은 상대적으로 약한 자기력에 의해 체결될 수 있다. 반대로, 스위치(S)가 폐쇄되면 코일(25)에 전류가 인가되고 마그넷(24`)의 자기력이 강화될 수 있다. 따라서, 툴 체인저(20)와 툴(10)은 상대적으로 강한 자기력에 의해 체결될 수 있다.
따라서, 툴(10)은 툴 체인저(20)에서 이탈하지 않고 툴 체인저(20)와의 결합력이 반복적으로 가변되며 진동할 수 있다.
컨트롤러는 기설정된 시간동안 툴(10)을 진동시킬 수 있다. 이후, 컨트롤러(C)는 툴(10)을 마운터(미도시)에 거치시키고, 툴 체인저(20)의 마그넷(24`)이 툴(10)의 연결홈(12a)에서 이탈하도록 매니퓰레이터(M)를 제어할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 툴 11: 툴 본체
12: 커플러 12a: 연결홈
13: 마그네틱 바디 20: 툴 체인저
21: 하우징 22: 전자석 코어
23: 이너 코어 24: 커넥팅 코어
25: 코일 C: 컨트롤러
M: 매니퓰레이터 S: 스위치

Claims (15)

  1. 로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 툴과 선택적으로 체결되는 툴 체인저에 있어서,
    하우징;
    상기 하우징에 내장된 이너 코어;
    상기 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일;
    상기 이너 코어의 양단에 연결되고 상기 하우징에서 상기 툴을 향해 돌출되며, 상기 툴의 연결홈에 삽입되는 한 쌍의 커넥팅 코어;
    상기 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및
    설정 주파수에 따라 상기 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함하는 툴 체인저.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 커넥팅 코어의 단면적은 상기 연결홈의 내부 단면적보다 작은 툴 체인저.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 커넥팅 코어는 상기 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 상기 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출된 툴 체인저.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 커넥팅 코어는,
    상기 하우징의 내부에 위치하며 제1길이를 갖는 이너 파트; 및
    상기 이너 파트에서 연장되고 상기 하우징의 외부에 위치하며 상기 제1길이보다 긴 제2길이를 갖는 아우터 파트를 포함하는 툴 체인저.
  5. 로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 툴과 선택적으로 체결되는 툴 체인저에 있어서,
    하우징;
    상기 하우징에 내장된 이너 코어;
    상기 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일;
    상기 이너 코어의 양단에 연결되고 상기 하우징에서 상기 툴을 향해 돌출되며, 상기 툴의 연결홈에 삽입되는 한 쌍의 마그넷;
    상기 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및
    설정 주파수에 따라 상기 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함하는 툴 체인저.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 한 쌍의 마그넷 중 일 마그넷의 S극은 상기 이너 코어에 접하고, 상기 일 마그넷의 N극은 상기 하우징의 외측으로 돌출되고
    상기 한 쌍의 마그넷 중 타 마그넷의 N극은 상기 이너 코어에 접하고, 상기 타 마그넷의 S극은 상기 하우징의 외측으로 돌출된 툴 체인저.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 마그넷의 단면적은 상기 연결홈의 내부 단면적보다 작은 툴 체인저.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 마그넷은 상기 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 상기 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출된 툴 체인저.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 마그넷은,
    상기 하우징의 내부에 위치하며 제1길이를 갖는 이너 파트; 및
    상기 이너 파트에서 연장되고 상기 하우징의 외부에 위치하며 상기 제1길이보다 긴 제2길이를 갖는 아우터 파트를 포함하는 툴 체인저.
  10. 제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,
    상기 설정 주파수는 상기 툴의 공진 주파수와 일치하는 툴 체인저.
  11. 툴; 및
    로봇의 매니퓰레이터에 구비되며 자기력에 의해 상기 툴과 선택적으로 체결되는 툴 체인저를 포함하고,
    상기 툴 체인저는,
    하우징;
    상기 하우징에 내장된 이너 코어;
    상기 이너 코어의 둘레에 권취되고 전류가 인가되는 코일;
    상기 이너 코어의 양단에 연결되고 상기 하우징에서 상기 툴을 향해 돌출된 한 쌍의 커넥팅 코어;
    상기 코일에 인가되는 전류를 단속하는 스위치; 및
    설정 주파수에 따라 상기 스위치를 개폐하는 컨트롤러를 포함하고,
    상기 툴은,
    툴 본체; 및
    상기 툴 본체에 체결되고 자기력이 작용하는 마그네틱 바디를 포함하며 상기 커넥팅 코어가 삽입되는 연결홈이 형성된 커플러를 포함하는 툴 체인지 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 커넥팅 코어의 단면적은 상기 연결홈의 내부 단면적보다 작은 툴 체인지 시스템.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 커넥팅 코어는 상기 하우징에서 수평방향으로 돌출되거나, 상기 하우징에서 멀어질수록 높이가 높아지는 방향으로 경사지게 돌출된 툴 체인지 시스템.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 커넥팅 코어는,
    상기 하우징의 내부에 위치하며 제1길이를 갖는 이너 파트; 및
    상기 이너 파트에서 연장되고 상기 하우징의 외부에 위치하며 상기 제1길이보다 긴 제2길이를 갖는 아우터 파트를 포함하는 툴 체인지 시스템.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 설정 주파수는 상기 툴의 공진 주파수와 일치하는 툴 체인지 시스템.
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