비전 기반 무인반송차의 효과적인 운행을 위한 가상추적륜 기반 유도선 추적 기법

A Guideline Tracing Technique Based on a Virtual Tracing Wheel for Effective Navigation of Vision-based AGVs

Abstract

Automated guided vehicles (AGVs) are widely used in industry. Several types of vision-based AGVs have been studied in order to reduce cost of infrastructure building at floor of workspace and to increase flexibility of changing the navigation path layout. A practical vision-based guideline tracing method is proposed in this paper. A virtual tracing wheel is introduced and adopted in this method, which enables a vision-based AGV to trace a guideline in diverse ways. This method is also useful for preventing damage of the guideline by enforcing the real steering wheel of the AGV not to move on the guideline. Usefulness of the virtual tracing wheel is analyzed through computer simulations. Several navigation tests with a commercial AGV were also performed on a usual guideline layout and we confirmed that the virtual tracing wheel based tracing method could work practically well.

1. 서 론

근래에 산업현장에서는 컨베이어 시스템 대신에 무인반송차(Automated Guided Vehicle, AGV)의 활용이 점점 증대되고 있다. AGV 운행 방식은 위치 기반 자율주행 방식과 유도선(guideline) 추적 방식이 있는데, 현재 산업현장에서는 전자기선, 자기테이프 등으로 바닥에 유도선을 설치한 후 이것을 추적하는 방식을 주로 활용하고 있다. 이것은 자기 유도선 추적 방식이 저렴하게 구현 가능 하며, 아울러 AGV를 빠른 속도로 운행할 수 있는 방식이기 때문이다. 그러나 자기 유도선 방식은 추적경로의 설정 및 변경 유연성이 떨어져, 잦은 추적경로 변경 및 재설정이 요구되는 최근의 다품종 소량생산 체계에서 계속 사용하는 데는 한계가 있다.

이러한 문제점을 극복하는 방안으로서 근래에 카메라 비전을 이용하여 유도선을 추적하는 방법들[1-5]이 제시되었다. 색 테이프를 이용해 만든 유도선을 간단하게 추적하는 방법[1-3]은 분기(branch) 구조가 고려되지 않았거나 직각 형태의 분기 구조를 사용하고 있어 산업현장에서 운행되는 AGV에 실제 적용하기는 어렵다. 실제 활용이 가능한 형태의 유도선 레이아웃에서 분기 및 곡선 부분에 대한 정보를 RFID 태그로부터 얻어 추적에 활용하는 방법[4]이 제시되었으나, 이 태그로 인해 추적경로 변경의 유연성이 다소 떨어진다. 최근에 발표된 비전 기반 유도선 해석 방법[5]에서는 분기 및 합류(join) 형태가 포함된 복잡한 형태의 유도선도 자동 인식하여 추적 운행할 수 있는 기술이 제시하였다. 이 방법에서는, AGV의 구동(driving) 및 조향(steering) 역할을 하는 조향륜(steering wheel)의 위쪽에 카메라를 설치한 후, 전방에 나타나는 유도선 구조를 실시간 해석하여 AGV가 주행해 가야 할 목표지점과 조향륜의 조향각을 결정하는 방식을 사용하고 있다. 이러한 방식에 따라 주행하게 되면 AGV의 조향륜이 유도선 위를 실제적으로 따라가게 된다. 그러나 이러한 방식을 산업용 AGV에 실제로 구현하려면, 카메라를 조향륜 위쪽에 정확하게 설치해야 하는 어려움이 발생하며, 아울러 AGV 내부의 조향륜 앞쪽 협소한 공간에 대한 입력영상에 나타나는 유도선 정보만을 활용해야 하는 애로사항도 발생한다. 이것은 유도선을 검출하고 해석하는 카메라의 위치와 AGV 거동(movement)을 제어하는데 핵심 역할을 담당하는 조향륜의 위치를 분리하여 다루지 못함에 따라 발생하는 것이다. 또한 유도선 위를 반복적으로 지나가게 되는 조향륜으로 인해 장기적으로는 유도선이 훼손될 수도 있다. 한편, AGV를 산업현장에 배치하여 운행하려면 실제 작업장의 여건에 따라 AGV 거동에 대한 설계를 해 줄 필요가 있는데, 이러한 방식의 유도선 추적 방법에서는 AGV 거동을 유연하게 제어해 줄 수 있는 도구나 수단이 별로 없다.

본 논문에서는, [5]에서와 같은 비전 기반의 유도선 해석 방법을 사용하되, AGV 내부 중간의 넓은 공간 임의의 위치에 카메라를 설치할 수 있으면서 설계자가 임의로 설정한 가상의 추적륜(tracing wheel)이 조향륜 대신에 유도선을 따라가게 하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제로 구현된 AGV의 운행 실험을 통해 제시된 방법의 유용함을 보인다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 먼저 AGV의 구성 및 비전 기반 운행 방법을 간략히 설명한 후, [5]에서 제시된 방법의 기본 원리를 소개하고 문제점을 분석한다. 3장에서는 가상의 유도선 추적륜을 설정할 수 있게 하는 기본 이론을 소개하고, 가상추적륜 및 유도선 해석 방법[5]의 구현에 사용되는 조정변수들의 값 변화에 따른 AGV의 거동 변화에 대하여 분석한다. 4장에서는 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 실제 AGV 주행실험 결과를 통해 가상추적륜의 유용성과 한계에 대하여 알아본다. 마지막으로, 5장에서 결론을 맺는다.

 

2. 비전 기반 AGV의 운행 방법 및 문제점

2.1 전륜구동 AGV의 기본 구성 및 거동

산업현장에서 사용되는 AGV는 전륜구동 방식의 AGV와 속도차 방식의 AGV가 있는데[6,7], 본 논문에서는 전륜구동 AGV를 대상으로 다룬다. Fig. 1(a)에서와 같은 일반적인 전륜구동 AGV는 Fig. 1(b)에서와 같이 하나의 전륜(front wheel)과 두 개의 후륜(rear wheel)이 삼각 형태(tricycle configuration)를 이루어 AGV에 가해지는 하중을 안정적으로 받치게 된다. 전륜은 구동(driving) 및 조향 역할을 담당하게 되므로, 구동륜 또는 조향륜이라 부르기도 한다. 후륜은 차체를 지지하는 것이 주 역할이며, 전륜의 움직임에 따라 단순히 끌려가는 방식으로 동작한다.

Fig. 1.A vision-based AGV: (a) an AGV with a camera installed in its body, (b) a tricycle configuration with a steering wheel and two rear wheels, the instantaneous center of rotation (ICR), and the visible area (blue shaded rectangle) of a camera mounted over the center of the steering wheel, (c) a driving target point determined as the intersection of a scan line with a (bole gray) guideline, and a steering angle θ between the (green) center body line of the AGV and the (red) steering vector

전륜구동 AGV는 조향륜의 조향각(steering angle)에 따라 선회 운동도 하는데, 이 경우에 선회 중심은 Fig. 1(b)에서와 같이 두 후륜의 회전중심축 연장선과 조향륜의 회전중심축 연장선이 교차하는 점(Instantaneous Center of Rotation, ICR)이 된다. 만약 조향륜을 일정 각도로 유지하면서 계속 주행하게 되면, AGV는 두 후륜의 중간점과 ICR 간의 거리를 반경으로 한 바퀴 선회하여 본래의 위치로 돌아오게 된다. 따라서 AGV가 일정 각도만큼 선회한 후의 모습은 이러한 반경으로 회전시킨 형태가 된다.

2.2 비전 기반 AGV의 일반적인 구성 및 동작

비전 기반 AGV에서는 조향륜의 주행방향 즉, 조향각을 결정하기 쉽도록 카메라를 조향륜 중심 위쪽에 설치한다. 비전 기반 유도선 해석 방법[5]에서는 이와 같이 설치된 카메라의 가시영역(visible area)에 나타나는 유도선 구조를 하나의 경로탐색용 스캔라인(scan line)과 두 개의 보조 스캔라인의 영상 정보만을 분석하여 결정한다. Fig. 1(c)에서와 같이 조향륜이 주행할 목표지점(driving target point)이 결정되면 조향륜 중심에서 주행목표지점으로 향하는 벡터를 조향벡터라 하며, 조향각은 AGV 몸체 중심선과 조향벡터가 이루는 각도로 결정한다. 이러한 방식으로 유도선을 추적하면, 실제적으로 조향륜이 유도선 위를 따라 주행하게 된다.

이러한 AGV 운행 방식을 산업용 AGV에 실제로 구현하려면, 다음과 같은 애로사항 및 문제점이 발생한다.

- AGV 내부의 조향륜 위쪽 협소한 공간에 카메라를 설치하되, 정확한 조향륜 주행각도를 얻기 위해서는, 조향륜의 조향회전 중심 위치와 카메라 투영 중심 위치를 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 정확한 설치 방법 및 수단이 별로 없다.

- 조향륜이 AGV 내부 앞쪽에 위치하고 있어서 카메라 영상에 잡히는 AGV 내부 앞쪽의 공간이 협소하다. 이에 따라, 한정된 영역의 유도선 구조만이 영상에 나타나게 되어 유도선 해석방법을 적용하는데 애로사항이 발생하며, AGV 주행 속도를 떨어뜨리는 요인이 되기도 있다.

- 조향륜이 실제로 유도선 위를 반복적으로 지나가게 됨에 따라 장기적으로는 유도선 훼손을 초래하게 된다.

- AGV를 운행할 산업현장에 맞도록 AGV의 거동을 유연하게 제어할 수 있는 수단이 별로 없다.

 

3. 가상추적륜 기반 AGV 운행 방법

여러 가지 형태의 작은 이동물체(장난감 로봇) 및 마그네틱 기반 산업용 AGV에서 사용하는 기본적인 선 추적 방법은, 주행방향 앞쪽에 설치된 선형 센서(linear sensor)를 이용하여 가까운 전방에 나타나는 추적선 위치를 결정한 후, 이동물체의 주행방향을 이러한 위치 쪽으로 조금씩 변경해 가면서 주행하는 방식을 이용한다. 이러한 방식에서는 곡선부분을 주행할 때 이동물체가 좌우로 많이 흔들리거나 주행 속도가 떨어지는 현상이 발생하기도 한다. 이에 비해, 비전 기반 선 추적 방법에서는 보다 먼 앞쪽의 정보를 활용하여 조향각을 조정해 줄 수 있으므로, 이동물체를 유연하면서도 정확하게 제어해 줄 수 있다. 그러나 유도선 해석 방법[5]에서와 같이 조향륜과 카메라를 분리하여 다룰 수 없으면, 먼 앞쪽의 정보를 활용하는데 제약이 있으며, 2.2절에서 언급한 바와 같은 애로사항 및 문제점도 발생하게 된다.

본 논문에서는 카메라를 조향륜 위치와 분리하여 AGV 몸체 중간의 넓은 공간에 설치함으로써 먼 앞쪽의 유도선 정보를 다룰 수 있도록 한다. 아울러 실제 조향륜 대신에 사용자가 지정해 주는 가상의 추적륜이 유도선을 따라가게 하는 방법을 제안한다.

3.1 가상추적륜에 의한 AGV 주행 방법

카메라는 Fig. 2(a)에서와 같이 전륜과 후륜 사이의 넓은 중간부분에 설치하되, 유도선 해석 방법[5]을 적용하는데 적합하도록 배치한다. 유도선을 따라 추적할 가상추적륜의 위치는 설계자가 임의의 위치에 적절히 배정하면 된다. 먼저 가상추적륜이 조향륜과 마찬가지로 AGV 몸체의 (녹색) 중심선 위에 놓인 간단한 경우에 대하여 AGV 주행 방법을 알아본다. 전륜구동 AGV에서는, 2.1절에서 알아본 바와 같이, 선회 중심점 ICR을 기준으로 AGV의 모든 부분이 동심원을 이루며 회전하도록 되어 있다. 따라서 가상추적륜이 주행할 방향을 나타내는 (붉은색) 조향벡터가 방법[5]에 의해 Fig. 2(a)에서와 같이 결정되면, 실제 조향륜의 조향각 φ는 식 (1)에서와 같이 구할 수 있다. 여기에서, s, v 는 조향륜과 가상추적륜이 후륜 중간점 o 로부터 위아래로 떨어져 있는 거리를 각각 나타낸다.

Fig. 2.A vision-based AGV with a (green) virtual tracing wheel: (a) A vision camera and the virtual tracing wheel are located at middle of AGV body. The (red) steering vector for the virtual tracing wheel can be computed, as described in Fig. 1(c). Then the (black) steering vector for the steering wheel can be determined such that the above three support lines meet at ICR point p; (b) The virtual tracing wheel need not to be on the (green) center line of the AGV body.

한편, Fig. 2(a)에서와 같은 유도선의 곡선 부분에서는 실제 조향륜이 유도선 위를 지나지 않음을 알 수 있다. 대신에 가상추적륜이 유도선 위를 지나고 있다. 이에 따라 반복 운행에 의해 유도선의 곡선 부분이 훼손되는 것을 방지할 수 있다. 그러나 유도선의 직선 부분에서는 가상추적륜이 직진 하도록 조향벡터가 설정될 것이므로, 식 (1)에서 tan θ가 0이 되어 조향륜의 조향각도 0이 된다. 즉, 실제 조향륜도 유도선 위를 지나게 되어 장기적으로는 직선 부분이 훼손될 수 있다.

이러한 유도선의 직선 부분 훼손 문제를 해결하기 위하여, Fig. 2(b)에서와 같이, 가상추적륜을 AGV 몸체 중심선에서 일정 거리 d 만큼 벗어난 위치에 지정하는 방법을 활용할 수 있다. Fig. 2(a)에서와 같이, s, v 가 조향륜과 가상추적륜이 후륜 중간점로부터 위아래로 떨어져 있는 거리이고, r 이 ICR p 로부터 후륜 중간점까지의 거리라고 하면, tan θ = v/(r + d)이고, tan φ = s/r 이다. 따라서 실제 조향륜의 조향각 φ는 식 (2)에서와 같이 구할 수 있다. 만약 AGV가 Fig. 2(b)에서와 같이 유도선의 직선 구간을 주행하고 있다면, 식 (2)에서 tan θ가 0이 되어 조향륜의 조향각도 0이 된다. 따라서 유도선 직선 구간에서도 실제 조향륜은 유도선 위를 지나지 않게 된다.

3.2 가상추적륜 기반 AGV의 거동 분석

일반적으로 직선과 원호로 구성되는 유도선을 따라 추적 운행하는 AGV의 거동은 직선 거동과 선회 거동으로 분류할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 가상추적륜 기반 AGV의 거동은 가상추적륜 위치, 경로탐색용 스캔라인 위치, 그리고 이들 간의 거리에 영향을 받는다. 비전 카메라의 위치는 AGV 거동에 직접적인 영향을 주지 않는다. 직선 거동은 가상추적륜이 AGV 몸체 중심선에서 어느 정도 벗어나 있는가에 의해서만 영향을 받는다. 반면에, 선회 거동은 서로 복잡하게 얽혀 영향을 미친다. 여기에서는 선회 거동에 관계가 있는 각 요소의 영향을 단순화 하여 속성을 분석해 본다.

(속성 1) 카메라 영상에서의 경로탐색용 스캔라인이 일단 고정되면, 몸체 중심선 상의 가상추적륜 위치는 후륜 회전중심축과의 1/2 중간선 내에서만 의미있는 영향을 미친다.

Fig. 3에서 보는 바와 같이, 1/2 중간선에서 가상추적륜과 동일한 거리만큼 반대쪽으로 떨어진 곳에 듀얼(dual) 가상추적륜이 있어, 가상추적륜과 동일한 선회 거동을 유발하는 것을 알 수 있다. 즉, 1/2 중간선 아래쪽에 가상추적륜을 설정하더라도, 위쪽에 동일한 동작을 하는 가상추적륜이 있다고 볼 수 있다. 따라서 가상추적륜의 위치는 경로탐색용 스캔라인과 1/2 중간선 이내에서 의미있는 영향을 미친다.

Fig. 3.Affect of dual virtual tracing wheel; A virtual tracing wheel at v between the scan line and the 1/2 center line has its dual virtual tracing wheel at v’ between the 1/2 center line the rotation axis line of rear wheel.

(속성 2) 몸체 중심선 상의 가상추적륜 위치가 고정된 경로탐색용 스캔라인으로부터 멀어질수록 선회 반경이 커진다.

경로탐색용 스캔라인에서 주행목표지점이 결정되었을 때, 서로 다른 거리에 위치하는 가상추적륜에 의한 선회 반경이 Fig. 4(a)에 나타나 있다. 여기에서, 보다 먼 쪽에 있는 가상추적륜이 주행목표지점으로 주행하려면 보다 큰 선회 반경을 가져야 함을 자명하게 알 수 있다.

Fig. 4.A vision-based AGV with a (green) virtual tracing wheel: (a) A vision camera and the virtual tracing wheel are located at middle of AGV body. The (red) steering vector for the virtual tracing wheel can be computed, as described in Fig. 1(c). Then the (black) steering vector for the steering wheel can be determined such that the above three support lines meet at ICR point p; (b) The virtua tracing wheel need not to be on the (green) center line of the AGV body.

(속성 3) 경로탐색용 스캔라인이 AGV 내 전방 가까운 곳에 위치할수록 AGV는 일찍 선회 운동을 시작한다.

AGV가 앞쪽으로 주행할 때, 경로탐색용 스캔라인이 AGV 내 전방 가까운 곳에 있다면 유도선의 원호 부분을 보다 일찍 만나게 될 것이므로 당연히 선회 운동을 일찍 시작하게 된다.

(속성 4) 몸체 중심선 상의 가상추적륜 위치가 고정되어 있을 때, 경로탐색용 스캔라인이 가상추적륜으로부터 멀리 떨어져 있을수록 선회 반경이 커진다.

Fig. 4(b)에서 보듯이, 서로 다른 거리에 설정된 두 개의 경로탐색용 스캔라인에서 주행목표지점이 같은 위치에 결정되었을 때, 고정된 위치에 있는 가상추적륜이 주행목표지점으로 주행하려면 경로탐색용 스캔라인이 보다 먼 거리에 설정될수록 보다 큰 선회 반경을 가져야 함을 알 수 있다. 한편, 보다 큰 반경으로 선회할수록 유도선의 곡선 부분을 보다 유연하게 주행함을 쉽게 예상해 볼 수 있다.

 

4. 실험 결과 및 고찰

본 논문에서 제안한 가상추적륜의 유용성을 테스트하기 위하여 700 × 2050 (mm) 크기의 실제 산업용 AGV를 모델화 하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 유도선의 곡선부분 반경은 1000 mm 로서 AGV의 전후 길이 2050 mm 에 비해 별로 크지 않게 설정하였다. AGV의 선회 반경은, 3.2절의 (속성 2)와 (속성 4)에서 알 수 있듯이, 경로탐색용 스캔라인과 가상추적륜 간의 거리에 의해 많이 좌우된다. 실제로 구현된 AGV의 주행실험을 통해 유도선 곡선부분을 AGV가 선회하는데 무리가 없는 거리는 약 200-250 mm 정도로 확인되었다. 여기에서는 이 거리를 210 mm 로 고정하여 여러 가지 테스트를 수행하였다.

한편, AGV가 지나가는 궤적은 작업장에 유도선 구조를 설계하는데 중요한 역할을 한다. AGV가 움직이는데 장애가 되지 않도록 통로를 확보해야 하는데, 특히 유도선 교차로 부분에서 AGV가 선회하는데 필요한 공간이 충분히 확보되도록 설계할 필요가 있다. AGV의 선회 궤적은 AGV 내부의 가상추적륜 위치에 따라 많이 좌우된다. 가상조향륜의 위치 변화에 따른 AGV의 선회 실험결과를 Fig. 5에 나타내었다. 카메라를 AGV 내부 중간부분에 설치한 경우에, Fig. 5(a)에서, AGV 맨 앞부분이나 실제 조향륜 위치에 해당하는 위쪽 두 개의 위치에 가상추적륜을 위치시킬 수 없다. 그러나 컴퓨터 시뮬레이션은 해 볼 수 있으며, AGV 선회 궤적의 변화 특성을 파악하는데 많은 도움이 된다.

Fig. 5.Loci of AGV movements near a rounded corner: (a) four positions of a virtual tracing wheel for testing AGV’s movements, (b) loci of AGV according to the positions from upper to lower.

Fig. 5(b)에 보인 궤적은 AGV가 오른쪽에서 아래쪽으로 주행한 경우를 나타낸다. 각 궤적의 크기가 다른 것은 AGV의 폭보다 넓어지는 궤적 부분만을 나타내었기 때문이다. 이것은 (속성 3)에서 언급한 바와 같이 경로탐색용 스캔라인이 곡선부분을 만날 때부터 선회가 시작되며 이에 따라 궤적의 폭이 넓어졌다는 것을 의미한다. 제일 왼쪽의 궤적은 Fig. 5(a)에서 맨 위에 있는 가상추적륜에 해당하는 것으로서 경로탐색용 스캔라인이 제일 먼저 곡선부분을 만난다는 것을 알 수 있다. 한편, 가상추적륜 위치가 AGV의 앞쪽에 위치할수록 AGV 뒷부분이 선회 반경의 안쪽으로 끌리듯이 지나간다는 것을 알 수 있으며, 반면에 가상추적륜 위치가 AGV의 중간 쪽에 위치할수록 AGV 앞부분이 유도선에서 많이 벗어나 가듯이 움직이는 것을 볼 수 있다.

FIg. 6은 유도선 교차로 부분에 Fig. 5(b)의 각 궤적을 좌우, 상하, 원점 대칭을 시켜 구한 것을 순서대로 나타낸 것이다. 유도선 교차로에서는 AGV가 다양한 방향에서 들어와서 나가는 주행을 할 수 있기 때문에 이러한 여러 대칭을 통해 교차로 주행 궤적을 구해 보았다. 각 궤적에 보인 십자 모양은 AGV 폭의 두 배 정도의 통로를 나타낸 것이며, 교차로 부분에 별도의 추가 공간을 마련하지 않은 형태이다. 왼쪽에서 세 번째 교차로 궤적을 살펴보면, 교차로에 선회를 고려한 별도의 공간이 필요 없음을 알 수 있다. 즉, 실제 조향륜에서 AGV 중앙 쪽으로 약 220 mm 정도 떨어진 위치에 가상추적륜을 설정하면 1000 mm 선회 반경의 교차로를 무리 없이 통과할 수 있음을 나타낸다. 다른 궤적을 보면 교차로 부분에 선회를 위한 빈 공간을 마련해 주어야만 AGV가 충돌 없이 지나갈 수 있음을 알 수 있다. 이 시뮬레이션 실험에서, 가상추적륜의 위치 조정을 통해, AGV가 작업장 공간에 맞게 운행하도록 설계해 줄 수 있음을 알 수 있다.

Fig. 6.Loci of AGV at crossed guideline area in order to path through freely; loci from left to right according to the virtual tracing wheels from upper to lower in Fig. 5(a).

Fig. 7은 타원형의 (굵은 회색) 유도선을 시계방향으로 추적 주행했을 때의 실제 조향륜의 궤적을 나타낸 것이다. 제일 왼쪽의 궤적은 가상추적륜을 사용하지 않은 경우인데, 조향륜이 유도선 위를 반복적으로 지나가게 됨에 따라 유도선 훼손을 초래한다. 가운데 궤적은 Fig. 5(a)의 위에서 세 번째 가상추적륜을 사용한 경우인데, 조향륜 대신에 가상추적륜이 유도선 위를 지나도록 설계되어 있어 직선부분에서만 조향륜이 유도선 위를 지나가는 것을 볼 수 있다. 이에 비해, 제일 오른쪽 궤적은 Fig. 2(b)에서와 같이 AGV 몸체 중심선의 오른쪽에 가상추적륜을 설정한 경우로서 직선부분에서 조차도 조향륜이 유도선 위를 지나지 않아 유도선 훼손을 유발하지 않는다는 것을 알 수 있다.

Fig. 7.Loci of the steering wheel in an AGV. Leftmost: AGV without a virtual tracing wheel; Middle: AGV with a virtual tracing wheel on the body center line; Rightmost: AGV with a virtual tracing wheel away from the body center line.

본 논문에서 제안한 가상추적륜 기반 운행 방법을 산업용 AGV에 Fig. 8(a)와 같이 구현하여 Fig. 8(b)에서와 같이 교차로, 분기지점, 합류지점 등이 포함되어 있는 유도선 레이아웃에서 주행 실험을 하였다. 실험장소가 주변 조명에 의해 반사가 심하더라도 AGV 내부에서는 영향을 받지 않았으며, 또한 내부 조명을 사용하여 파란색 유도선 테이프를 주변의 컬러로부터 쉽게 식별할 수 있어 유도선 인식에 전혀 문제가 되지 않았다.

Fig. 8.A vision based AGV with a virtual tracing wheel: (a) inside view of AGV, and (b) overview of guideline structure including branch, join, and crossroad.

Fig. 9에 유도선의 직선부분, 곡선부분, 분기지점, 합류지점, 훼손지점 등을 가상추적륜 기반 주행하는 모습을 보이고 있으며, 아울러 AGV 제어를 위한 마커(marker)를 인식하는 모습도 보이고 있다. 카메라에 잡힌 이러한 영상은 원근투영에 의해 변형되어 있으므로, 호모그래피(homography) 변환[8]을 활용하여 2차원 평면에 디자인 된 유도선 레이아웃 그대로의 모습으로 복원한 후에 해석과정을 수행하였다.

Fig. 9.Images of an AGV with a virtual tracing wheel on a straight line, a curve line, a branch, a join, a damaged line, and a marker area, respectively, from top to bottom and from left to right.

실제 구현한 AGV에서, 카메라 외부변수는 Zhang 검정 기법[9]을 사용하여 구하였다. 실제 구현한 AGV를 유도선 직선부분에서 최고 속도로 주행하면, 산업분야에서 요구하는 분당 약 24 m 속도로 운행이 가능함을 알 수 있었다. 실제 구현한 AGV의 동영상을 인터넷[10]에서 볼 수 있도록 올려놓았다.

가상추적륜 개념을 도입함에 따라 유도선 검출 및 인식 장치와 조향륜을 분리할 수 있었으며, 이에 따라 카메라를 AGV 중간 부분에 설치할 수 있게 되었다. 한편, 가상조향륜의 위치, 경로탐색용 스캔라인 위치, 이들 간의 거리 등과 같은 조정변수를 활용하여 AGV의 거동을 현장에 맞게 설계할 수 있는 여지도 생겼다. 그러나 이러한 조정변수를 묶어 체계적으로 다루면서 설계에 활용할 수 있는 방법이 추후에 개발될 필요가 있다. 아울러 전륜구동형 AGV에 대하여 연구된 결과를 속도차 방식 AGV에 적용 또는 활용하는 방법도 추후 개발할 필요가 있다.

 

5. 결 론

본 논문에서는 가상추적륜에 기반하여 AGV를 운행하는 방법을 제안하였다. 가상추적륜 개념을 사용함에 따라 유도선 인식장치와 AGV 구동장치를 분리하여 다룰 수 있었다. 가상추적륜의 위치,유도선 검출장치의 위치 등과 같은 조정변수를 활용하여 산업현장에 적합하도록 AGV를 제어할 수 있는 여지도 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 제안한 방법으로 구현한 산업용 AGV를 다양한 형태의 유도선 레이아웃에서 실제로 운행하는 실험을 통해 산업현장에서도 적절히 활용할 수 있음을 확인하였다.

향후 가상추적륜 개념을 속도차 방식 AGV에 적용하는 연구를 할 것이며, 아울러 가상추적륜과 관련된 여러 가지 조정변수를 묶어서 AGV 운행 설계에 체계적으로 활용할 수 있는 방안도 연구할 것이다.