RBS — Random Box Stacking
비정형 박스를 자동 인식해 팔레타이징·디팔레타이징을 자동화하는 로봇 솔루션입니다.
비정형 박스 로봇 팔레타이징·디팔레타이징 자동화 솔루션
RBS는 물류 및 유통 환경에서 다양한 크기와 형태의 박스를 자동으로 인식하여 팔레타이징 또는 디팔레타이징 작업을 수행하는 로봇 자동화 솔루션입니다.
비정형 박스가 혼재된 환경에서도 3D 인식 기술과 적재 알고리즘을 기반으로 로봇이 대상 물체를 인식하고 적재 작업을 수행하도록 설계되었습니다.
RBS 작동 프로세스
박스 인식부터 적재 패턴 생성, 안전성 검증, 로봇 실행까지의 단계를 분리하여 동작합니다.
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1박스 3D 정보 인식
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2적재 안정성 검토
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3적재 위치 생성
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4로봇 작업 명령
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5로봇 적재 실행
RBS의 특장점
01자동화 처리 성능
RBS 시스템은 로봇 1대 기준으로 연간 약 56만 건 수준의 물동량 처리를 목표로 설계되어 있으며, 현장 적용 시 반복적인 적재 작업을 자동화하여 인력 의존도를 낮출 수 있습니다.
02시스템 경제성
기존 물류 자동화 설비 대비 비교적 단순한 구조로 구축이 가능하여, 물류센터 및 택배 분류 현장에서 자동화 도입 시 운영 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
03높은 시스템 호환성
TCP/IP 및 UDP 기반 통신 프로토콜을 활용하여 외부 AI 연산 서버와 로봇을 연결합니다. AI 연산은 외부 고성능 컴퓨팅 환경에서 수행되며, 계산된 작업 명령을 로봇 컨트롤러로 전달합니다. 이 구조를 통해 현대로보틱스, 가와사키로보틱스, 두산로보틱스, 화낙로보틱스 등 다양한 산업용 로봇과 연동이 가능합니다.
주요 사양
기술 검토를 위한 상세 스펙입니다.
| 처리 목표 | 로봇 1대 기준 연간 약 56만 건 물동량 처리 |
|---|---|
| 작업 종류 | 팔레타이징(Palletizing), 디팔레타이징(Depalletizing) 양방향 지원 |
| 박스 대응 | 다양한 크기·형태의 비정형 박스, 혼재 박스 대응 |
| 3D 인식 | ToF(Time of Flight) 기반 3D 카메라, 인접 물체 식별 |
| 적재 시뮬레이션 | ER STACKER (중력·마찰·비정형성·무게중심 이동 고려) |
| 적재 방식 | 층별 회전, 대칭 배치, 간지 삽입 등 다양한 적재 방식 지원 |
| 적재 알고리즘 | 최적화 알고리즘 + 강화학습(RL) 기반 고도화 |
| 통신 프로토콜 | TCP/IP, UDP |
| 로봇 호환 | 현대로보틱스, 가와사키로보틱스, 두산로보틱스, 화낙로보틱스 등 (제조사 비종속) |
| 적용 환경 | 물류센터, 택배 분류 현장 등 비정형 박스 혼재 환경 |
진행 중인 협업
RBS는 공인 기관 R&D 지원을 통해 차세대 무인 물류 시스템으로 고도화되고 있습니다.
RBS 2.0 — 2025 딥테크 팁스 선정
2025년 중소벤처기업부 딥테크 팁스(TIPS) 프로그램에 선정되어 약 20억 원 규모의 연구개발 지원을 통해 RBS 2.0을 개발하고 있습니다. 물류 하차 → 분류 → 적재까지 이어지는 자동화 물류 프로세스 구축, 컨베이어 이동 중 박스의 실시간 인식·분류 적재, 디지털 트윈 기반 적재 패턴 생성, 자율주행 물류로봇(AMR)과의 연동 작업을 목표로 합니다.
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