본 연구에서는 수직블록배치형의 자동화 컨테이너 터미널을 대상으로 컨테이너 운반작업을 담당하는 2가지 유형의 이송장비인 무인이송차량(AGV)과 2단 적재차량(DSV)에 대한 이송능력을 분석하였다. AGV와 DSV의 주요 차이점은 안벽과 야드간의 컨테이너 운반시 적재용량이다. 기존의 자동화 터미널에 적용되고 있는 AGV은 20피트 컨테이너 2개 또는 40피트 컨테이너 1개의 적재용량을 가지지만, DSV는 20피트 컨테이너 4개 또는 40피트 컨테이너 2개를 동시에 적재할 수 있어 터미널 하역시스템의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이에, 본 연구에서는 컨테이너 터미널의 이송장비 대한 처리능력을 분석할 수 있는 시뮬레이션 분석도구를 개발하여 이를 토대로 2가지 유형의 장비인 AGV와 DSV의 이송능력을 분석하였다. 본 연구의 결과로 실험대상 예제와 장비 생산성값이 제시되었다.
본 논문에서는 실내에서 비전센서를 이용한 마커 영상 인식을 통해 무인이송차량(AGV)의 주행 경로를 제어하는 방안을 제안한다. 적외선센서와 랜드마크를 이용한 AGV 주행 제어 시스템의 경우 실내로 투과되어 들어 온 햇빛으로 인해 적외선 센싱 결과를 제대로 인식하지 못하는 공간이 발생하는 점과 작업 공간이 협소할 경우 랜드마크를 이용한 주행 경로 제어가 어려운 상황이 발생하였다. 이처럼 WSN 환경에서 센싱정보를 획득하지 못하는 상황을 보완할 수 있는 방안으로 마커와 AGV 간 상대 거리 정보를 지문 정보로 활용하는 방안을 제안한다. 무선신호 수신세기(RSS)를 지문으로 사용하는 방식에 비해 마커 영상 이미지 크기를 지문으로 사용하면 상대적으로 신뢰도가 높은 위치 정보를 획득할 수 있다. 모형 AGV를 이용한 다양한 실험을 통해 상대 거리 정보를 지문으로 사용하는 방안의 타당성을 입증하였다. 본 논문의 연구 결과는 화장장에서 시신을 운구하는 무인이송차량 시스템에 적용될 것이다.
본 논문은 최근 울산항만에 물류 차량과 사람이 충돌하는 위험이 수반되어 특별 안전대책에 따라 사각지대 없는 안전관리 체계의 일원으로 차별화된 울산항만과 선박 사이의 스마트 안전 정류장 구축과 이를 연계한 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램을 구현하는 프로젝트이다. 플랫폼 기반의 하드웨어로 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 사물인터넷(IoT)와 안드로이드 기반의 앱으로 사물인터넷에서 측정된 정보를 제공하거나 스마트 정류장과 연계하여 안전하게 이동할 수 있도록 서비스를 제공하며 이를 위해서 사물인터넷(IoT)을 분석한 데이터 정보는 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램의 사고를 방지하기 위해 꼭 필요하다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
본 논문에서는 도로 지하에 매설되어 있는 2m${\times}$2m 정도 규격의 박스형태 암거의 좁은 공간에서 원활하게 준설작업을 할 수 있는 준설시스템의 개발을 하고자 한다. 준설시스템의 작업과정은 지하에 매설된 암거의 내부를 �렵罹만� 원격 조정하여, 오염된 슬러지 준설 작업을 수행하는 준설기와 슬러지를 지상으로 반출하는 유압식 듀얼 이송스크류 슬러지 배출 차량 및 지상으로 반출된 슬러지의 수분을 제거하는 슬러지 탈수 처리 장치로 구성되어 있다.
자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.
This paper proposes an efficient method to locate the automated guided vehicle (AGV) into a specific parking position using artificial visual landmark and vision-based algorithm. The landmark has comer features and a HSI color arrangement for robustness against illuminant variation. The landmark is attached to left of a parking spot under a crane. For parking, an AGV detects the landmark with CCD camera fixed to the AGV using Harris comer detector and matching descriptors of the comer features. After detecting the landmark, the AGV tracks the landmark using pyramidal Lucas-Kanade feature tracker and a refinement process. Then, the AGV decreases its speed and aligns its longitudinal position with the center of the landmark. The experiments showed the AGV parked accurately at the parking spot with small standard deviation of error under bright illumination and dark illumination.
본 논문에서는 위치인식 센서기반 무인이송차량(AGV)의 이동 제어 문제를 다루고자 한다. AGV의 진행 경로를 지시하는 랜드마크를 부착할 때 사각지역(dead zone) 및 중첩 지역(overlap zone)이 존재할 경우 위치 추정 오차가 허용 범위를 크게 벗어나게 되며, 이로 인해 AGV가 오동작하는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 단일 랜드마크 대신 이웃한 2개의 랜드마크 인식을 통해 위치 추정 오차를 보정하는 방안을 제안하였다. 또한, 회전 구간에서 AGV가 방향 전환 직후 지정된 경로에 허용오차 범위 이내로 진입하도록 안쪽 바퀴와 바깥쪽 바퀴의 가속도 제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 화장장 시신 운구용 AGV에 적용하였다. 화장장은 기존 산업 현장에 비해 이동 공간이 협소할 뿐만 아니라 그 특성상 정밀 제어가 필요한 환경이다. 본 논문에서 제안한 방식은 모의 차량에 적용하여 그 타당성을 검증하였으며, 실제 국내 화장장에 AGV 시스템을 적용한 결과 허용오차 범위 이내에서 정상 동작함을 확인하였다.
최근 본선작업의 대기시간을 단축할 수 있는 효율적인 이송장비로 ALV(Automated Lifting Vehicle)가 연구되고 있다. 그러나 ALV와 다른 하역장비의 연계에 대한 구체적인 분석을 수행한 후 동적 요소들을 반영한 연구는 미흡하다. ALV의 수행도는 동적 환경하의 자가하역 작업, 차량간 방해, 가용한 작업 공간의 점유에 크게 좌우된다. 그러므로 ALV 시스템이 도입된 컨테이너 터미널의 생산성을 평가하는 것은 매우 어렵다. 따라서ALV시스템에 적합한 운영 규칙을 갖춘 시뮬레이션 모형으로 개발되어야 한다. 또한 모형은 연계작업과 차량 주행의 특성을 고려해야 한다. 본 연구는 수평형 컨테이너 터미널을 가정하고 하역작업 과정을 분석하고 시뮬레이션 모형에 필요한 주요 운영 규칙을 제시하였다. 그리고 객체지향 시뮬레이션 소프트웨어인 Anylogic을 이용하여 ALV 시스템에 기반한 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 개발하였다.
본 논문에서는 화장장이란 특수한 실내 공간에서 시신을 최종 목적지인 화장로까지 안전하게 운구할 수 있는 무인이송차량(AGV)의 이동 제어 문제를 다루고자 한다. 바닥에 유도라인을 매립하는 방식은 화장장 환경에 적합하지 않기 때문에, 적외선 센서 기반 AGV 이동 궤적 제어 방식을 제안한다. 이 방식은 AGV가 근적외선을 방사하여 미리 부착된 랜드마크(landmark) 판독을 통해 해당 경로를 따라 주행하게 된다. 이러한 방식이 갖는 문제점은 랜드마크 배열 과정에서 사각 지역(dead zone) 및 중첩 지역(overlap zone)이 존재할 수 있다는 점이다. 이를 해결하기 위해 이중 랜드마크 인식을 통해 센싱 과정에서의 오차 발생 과정을 최소화할 것이다. 또한, 화장로에 진입하기 위한 회전 구간에서는 회전 직후 화장로의 진입로와 일직선을 유지하도록 AGV 안쪽 바퀴와 바깥쪽 바퀴의 가속도 제어를 위한 알고리즘을 제안할 것이다. 본 논문에서 제안한 방식은 모의 차량에 적용하여 그 타당성을 검증하였다. 실제 국내 화장장에 본 논문에서 개발한 AGV 시스템을 적용하여 오차 범위 내에서 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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