무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.
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 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 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 운반하는데 사용되는 무인 운반 차량(AGV)의 교통흐름을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 터미널 환경은 다수의 차량이 한정된 영역 내에서 주행하므로 높은 생산성을 위해서는 차량 사이의 간섭 및 병목현상을 최소화하도록 교통흐름을 제어해야 한다. 제안 알고리즘은 터미널 환경의 동적 변화에 대응하여 유전알고리즘을 이용하여 AGV의 교통흐름을 최적화한다. 알고리즘의 속도향상을 위해 이전에 수행한 최적화 결과를 활용하는 방안이 시도되었다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 확인하였다.
In this study, the steering control system for UCT (unmanned container transporter) was developed using MR (Magnetoresistive) sensors. The MR and magnet sensors are used for the lane detecting system. The robust control theory is used for the design of the steering controller to reduce the uncertainties of the road. The performance of the robust steering controller is compared in simulations and tests using the existing PD controller of the UCT.
This paper present the nonlinear control and the Lyapunov analysis of the nonlinear electro-hydraulic system for steering control of UCT. Electro-hydraulic system itself has the high nonlinearities arisen from the nonlinear characteristics of the pressure-fluid flow in valve and friction in cylinder. These nonlinearities are unmodeled terms in the transfer function. This paper presents the system modeling, analysis of stability based on the Lyapunov function and simulation of the nonlinear hydraulic servo system.
It is important to detect objects movement for obstacle recognition and path searching of UCT(unmanned container transporters) with vision sensor. This paper shows the method to draw out objects and to trace the trajectory of the moving object using a CCD camera and it describes the method to recognize the shape of objects by neural network. We can transform pixel points to objects position of the real space using the proposed viewport. This proposed technique is used by the single vision system based on floor map.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 안벽 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인유도 차량(Automated Guided Vehicle: AGV)들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 도착함으로써 연계 작업들의 지연을 최소화하여야 한다, 만일 AGV들이 목적지까지 주행하여야 하는 거리가 길거나 주행 중에 다른 AGV들과의 충돌이나 교축을 피하기 위하여 대기하여야 하는 상황이 빈번히 발생하면 주행 효율이 떨어지게 된다, 주행 경로의 길이를 줄이기 위하여 경로들을 보다 유연하게 설정할 수 있게 허용하면 경로들간의 교차 가능성이 높아져 교통 통제가 어려워지고 결과적으로 충돌과 교착이 발생할 가능성은 높아진다. 특히 교착을 사전에 방지하기 위하서는 문제가 발생할 소지가 있는 영역을 미리 파악하여 일부 영역을 다른 AGV들이 점유하지 못하도록 제한하여야 하는데, 이는 자칫 AGV 주행 공간의 활용도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 교착의 파악과 이를 방지하기 위한 제어는 실시간에 이루어져야 하므로 연산 부담이 상당하다. 본 논문에서는 유연한 주행 경로 설정이 가능하며 주행 공간을 효율적으로 활용할 수 있는 주행 경로 표현법과 충돌 방지 방안을 제안한다. 또한 교착 발생 가능성을 사전에 파악하고 회피(avoidance)하는데 소요되는 연산비용을 줄여 실시간 적용 가능성을 높이기 위하여 교착해결(deadlock resolution)에 기반을 둔 AGV 주행 관리 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방안의 효율성을 시뮬레이션을 통하여 검증해 보았다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 선석 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 유도 차량(Automated Guided Vehicle; AGV)을 효율적으로 운영하여야 한다. 터미널에서 사용되는 AGV는 고정된 경로를 따르지 않고 자유롭게 주행할 수 있다. 이러한 특성을 가진 AGV들을 효율적으로 운영하기 위해서는 복잡하고 정교한 AGV교통 통제 시스템이 요구된다. AGV 주행 경로를 유연하게 설정하면 AGV가 주행하는 거리는 짧아지지만, AGV간의 충돌과 교착을 야기하는 경로간의 겹침과 교차 횟수는 늘어나게 된다. 따라서 모든 AGV의 경로를 사전에 세밀하게 분석하여 완벽하게 교착을 회피하는 방안은 계산 비용 측면에서 실시간에 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 두 AGV간의 충돌과 교착은 사전에 예측하여 회피하고, 셋 이상의 AGV간의 교착은 발생 후에 이를 감지하여 해결하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 계산 비용이 적어 실시간 적용이 용이하다. 시뮬레이션을 통해 본 제안 방안의 효율성과 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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