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A Study on Transporter Trajectory Prediction in Industrial Environments

산업 현장에서의 트랜스포터 경로 예측에 관한 연구

  • Ji Yeon Kim ;
  • Ki-Hwan Kim ;
  • Young-Jin Kang ;
  • Jeong, Seok Chan
  • 김지연 (동의대학교 대학원 인공지능학과) ;
  • 김기환 (동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터) ;
  • 강영진 (동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터) ;
  • 정석찬 (동의대학교 e비즈니스학과, 인공지능그랜드ICT연구센터, 부산IT융합부품연구소)
  • Received : 2023.11.07
  • Accepted : 2023.12.08
  • Published : 2023.12.31
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Abstract

Despite policy and institutional changes to prevent accidents in the workplace, industrial accidents continue to occur. Accidents related to safety at industrial sites are complex tasks that involve considering various variables, and research to address and minimize these accidents is ongoing. In this paper, we studied the trajectory prediction of transporters used in industrial areas. In a transporter work environment measuring 3.4km by 2.3km, the coordinates of transporters were learned through PECNet, resulting in an average error of ADE 1.27m and FDE 1.13m. This research will contribute to preventing and avoiding accidents by predicting not only the path of transporters but also the paths of mobile vehicles and pedestrians in various fields.

산업 현장에서 발생하는 사고를 방지하기 위해 정책 및 제도적인 변화를 하고 있으나 산업 재해는 계속해서 발생하고 있다. 산업 현장에서의 안전에 관한 사고는 다양한 변수를 생각해야 하는 과제로 이를 해결하고 사고를 최소화하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 트랜스포터의 경로 예측에 관한 연구를 진행하였다. 가로 3.4km, 세로 2.3km 트랜스포터 작업환경에서 트랜스포터의 좌표를 PECNet을 통해 학습한 결과 평균오차는 ADE가 1.27m, ADE가 1.13m를 나타냈다. 본 연구를 통해 트랜스포터에 한정하여 경로를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 분야에서의 이동체나 보행자의 이동 경로를 예측할 수 있어 사고를 예방하고 방지하는데 기여할 것으로 생각된다.

Keywords

Acknowledgement

이 연구는 2023년도 산업통상자원부 및 산업기술평가관리원(KEIT) 연구비 지원에 의한 연구임(20022215)

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