우리는 어디까지 발전할 수 있는가? 농업용 로봇 연구의 선두 지역인 홋카이도에서 한 보고서입니다.

오늘 시연에서 트랙터에 아무도 타지 않았지만, 일반적으로 운전자는 여러 대 중 하나에 타면서 각 트랙터의 작업을 감시하고 필요에 따라 트랙터를 조작하기도 합니다. 가장 어려운 기술은 트랙터들이 서로 충돌하지 않으면서 회전하게 만드는 것입니다. 현 단계에서는 원활한 회전이 어렵다고 판단되는 경우, 트랙터들이 정지하고 나서 절차로 돌아갑니다. 이러면 작업 중단 시간이 발생합니다. 실제로, 현재 관심 분야 중 하나는 이런 작업 중단 시간을 줄이는 것입니다.

로봇은 현장에 가서 작업하고 다시 돌아옵니다. 이 점에서 자율적이고 자동 주행이 가능한 로봇 트랙터는 현재 세계적으로 제조업체를 통해 판매되지 않고 있습니다. 야간작업이 필요한 농사철에 이런 로봇이 유용하기 때문에 농업 종사자 사이에서 많은 관심을 끌고 있습니다. 농경지에서의 자동화 외에 좌표 지정이 개발되는 과정에서 농경지 사이의 자율주행을 목적으로 연구하고 있습니다. 이 또한 미래 농업의 한 형태를 보여주는 것이라 말할 수 있습니다.

전/후/좌/우의 장애물 감지 센서가 장착되어 있습니다. 경보음을 내거나 속도를 줄이거나 기계를 정지하는 안전 시스템을 설치하여, 지정된 거리 내에 장애물이 감지되면 안전 작동이 진행됩니다. 하지만, 이를 실용화하려면 요철이 많은 농장 도로를 통과하거나 교통법에 따른 사안을 극복하는 것과 같이 많은 난제가 남아 있습니다.

사전에 프로그램된 비행 속도, 고도 및 비행경로를 드론에 설치하기 때문에 드론은 완전히 자동으로 비행합니다. 수동 조작으로 드론을 조종하면 드론이 불안정해집니다. 물론, 드론은 비행 조건에 좌우되고 바람의 영향을 받습니다. 하지만, 매우 정확하게 프로그램된 비행경로를 따라 비행할 수 있기 때문에 수동 조작에 비교해 뚜렷한 장점이 있습니다.

전문적인 농업 인구가 노령화되고 줄어들면서 규모가 큰 농업으로 전환하고 넓은 지역을 감시하기 위해 발생하는 사안은 드론 기술을 통해 해결할 수 있습니다.

현재 병충해 방제에 사용되는 무선 조종 보트의 주요 사용 영역은 방대한 벼 농지입니다. 콘크리트 제방 등에 충돌하는 문제를 방지하기 위해 운전자는 보트와 함께 걸으면서 보트를 조종해야 합니다.

따라서, 보트가 더 빨리 이동할 수 있지만, 사람의 보폭에 맞춰 이동해야 합니다. 조종자 없이 보트가 자율적으로 항해할 수 있다면 보트의 속도를 완전히 활용할 수 있습니다. 따라서, 이 덕분에 농부는 제방에서 보트를 바라보면서 제초 작업 등의 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 사람과의 조율이 일부 필요하지만, 자율화 및 자동화는 기술이 보유한 완전한 기능을 활용하는 데 도움이 됩니다.

현재, 저희의 농업용 로봇은 아직 간단한 작업만 수행할 수 있습니다. 따라서, 다음 단계는 AI를 사용하여 농업용 로봇을 스마트 로봇으로 전환하는 것입니다. 예를 들어, 시스템은 최적의 비속화를 촉진하고 살충제 살포 위치를 정확히 지정하며, 드론을 사용하여 농작물 성장 데이터를 분석하는 것입니다. 지구 관측 위성 등으로 취득한 기상 데이터를 농업용 로봇이 수집하여 종합하면, IoT(사물 인터넷)로 분석 과정을 똑똑하게 진행할 수 있습니다. 결국에는 농부들을 통해 양성되어 온 전문 지식이 로봇으로 이전될 것입니다. 이것이 제가 생각하는 미래의 한 모습입니다.

물론입니다. 로봇 기술을 사용하는 IoT와 빅데이터의 연계성은 매우 강력합니다. 로봇을 사용하여 정보를 수집하면, 로봇이 축적된 데이터에 따라 작업을 수행하면서 스스로 발전합니다. 즉, 해마다 한두 가지 정도의 농사일만 수행할 수 있기 때문에 모든 경험지식을 빅데이터로 변환하려면 많은 시간이 걸릴 것입니다. AI 사용을 단기간에 실용화하려면, 상당한 양의 축적된 정보를 코드화된 지식으로 변환하여 최적의 업무를 제어하는 것이 필요합니다.

게다가, 다양한 기능성을 농업용 로봇 장비에 통합하는 것은 또 다른 도전과제입니다. 또 다른 아이디어는 경작, 심기 및 씨 뿌리기에 사용되는 트랙터의 원래 기능에 수확 및 무거운 작물 운송을 추가하는 것입니다. 현재의 로봇 트랙터를 발판으로 사용하여, 데이터가 연계된 부수 장치를 로봇화시키면 지능형 기술을 발휘하는 손이 됩니다. 예를 들어, 드론과 같은 기술을 사용하면 작물의 상태를 이미지로 식별할 수 있기 때문에 AI가 작물을 선별하면서 매우 효과적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

감지 및 데이터 분석 기술이 발전하면서 농경지에서 재배 상태의 미묘한 차이를 정확히 파악할 수 있게 되고 인체의 눈으로 분별할 수 없었던 병충해의 징후를 감지할 수 있습니다. 따라서, 1인당 생산성과 단위 면적당 산출량은 증가하게 되고 동시에 비료 등의 자재 투입을 절감할 수 있어 농사일을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 로봇 기술은 노동력 부족을 완화하고 데이터를 통해 숙련된 농부의 경험지식을 승계하여 농업 안정성을 구현하고 자급자족률의 하향을 저지하는 데 상당한 이바지를 할 것입니다.

현재, 홋카이도 내의 자율 커뮤니티와 협력하면서 무인 농업 로봇 인증 테스트를 수행할 수 있도록 농경지를 만들려고 합니다. 제한된 공간이 있으면 로봇을 원격으로 감시하면서 농경지 간의 이동에 대해 자유롭게 인증 테스트를 수행할 수 있습니다. 농업용 장비 및 차량 등의 제조업체를 비롯하여 여러 산업이 더욱 발전하고 제약이 없는 조건으로 최대한 테스트를 수행할 수 있으면 개발 속도는 점점 빨라질 것입니다.

현재, 일본에서 이 연구에 참여하고 있는 우리는 이것을 매우 중요한 기회로 바라보고 있습니다. 모든 국가에서 농업 종사자의 수가 감소하고 있기 때문에 대규모 농장을 운영하는 것이 대세입니다. 하지만, 트랙터 치수를 늘리려고 시도하면 농부가 모든 작업용 기계를 교체해야 하므로 경비가 상당히 많이 들게 됩니다. 안전상의 문제로 인해 대형 트랙터는 무인 작동으로 변환시키기 어렵습니다. 또 다른 문제는 토양이 과도하게 큰 트랙터를 지탱할 수 없다는 것입니다. 결과적으로, 현실적인 선택방법은 좌표 지정식 이동 기술을 이용하여 소형 트랙터를 무인 작동으로 변환시키는 것입니다. 또한, 미래에는 해외의 대규모 기업식 농업 모델에 상당한 변화가 있을 수 있으며, 이를 통해 일본의 소형 로봇 기술이 세계 시장을 휩쓸 수도 있습니다.