자동화 컨테이너터미널은 ATC(Automated Transfer Crane)와 AGV(Automated Guided Vehicle)와 같은 자동화 운송 장비를 사용하는 컨테이너터미널이다. 이러한 자동화 컨테이너터미널의 핵심은 생산성을 향상시키기 위한 효율적인 장비 운영이 결정적인 역할을 한다. 본 논문에서는 AGV의 이동 위치 결정을 위한 RTK-GPS(Real Time Kinematic-Global Positioning System) 위치 정보 전송 및 운용 방법에 대해서 연구하였다. 이를 위해서 기존의 무선모뎀을 이용한 RTK-GPS 전송 방법을 무선 LAN(Local Area Network) 환경에서 RTK-GPS 위치 정보 전송 방법에 대해서 제안하고, AGV 이동 위치 결정 및 계산을 실험하였다.
The purpose of this paper is to improve the operation performance of unit-load Automated Guided Vehicles (AGV's) used as a carrier and mobile workstation in a flow-shop type flexible manufacturing system. An algorithm is developed to determine the optimal job sequence which minimizes the vehicle idle time on the line and the production makespan by the use of the entering interval and travel time between workcenters. An entering times of AGV's and the minimum number of AGV's required are calculated by optimal job sequence. When the numbe rof AGV's is limited, enterling times of AGV's are adjusted to maximize the efficient use of vehicles. A numerical example is given to illustrate the application of the algorithm.
A unit-load automated guided vehicle system is considered in which a single vehicle is operated on a unidirectional path in a closed loop. The vehicle serves a manufacturing cell moving pallets from one station to another based on the "First-Encountered-First-Serve" dispatching rule. An approximation method is developed to compute the mean waiting time of an arbitrary pallet at each station. Extensive numerical experiments, performed for various problems, yield fairly good results in most of the cases compared with those obtained by simulation method.
In automated assembly line, an automatic guided vehicle system(AGVS) represents a mire versatile means of moving materials automatically. In this paper, the vehicles not only provide the transportation medium between workstations but also as mobile workstations. The objective for the developed model is the determination of the appropriate time to control AGV based assembly line in order to minimize production makespan while maximizing the efficient use of vehicles. In this paper, we consider the finished goods of two types which are produced in assembly line. The assembly line is considered with and without queue. Because no buffer are present in case 1. this model seeks to determine the point in time at which vehicles should be launched in the assembly line without experiencing a delay. The case 2 model also seek to determine the vehicle launch times while minimizing production makespan. The assumption in this model is that the maximum queue size cannot exceed 1 at any time.
스마트 팩토리의 핵심 요소 중 하나인 AGV를 운용하기 위해서 스케줄링은 간과할 수 없는 문제이다. 기존의 정적인 휴리스틱 방식은 실시간으로 운용되는 스마트 팩토리에 다소 부적합한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 스케줄링에 관한 문제를 해결하고자 SLAM 기반의 자율주행 AGV를 운용 할 수 있는 3D 가상 환경을 설계하고 해당 환경에서 강화학습을 기반으로 한 스케줄링을 구현해 실시간으로 변화하는 공장에 적합한 동적인 스케줄링을 설계하였다.
In this work, a deadlock avoidance strategy is proposed in order to effectively handle conflicts and deadlocks occurring in zone-control AGV (Automated Guided Vehicle) systems. The basic idea is based on Capacity-designated Directed Graph (CDG) theory that was developed to avoid from deadlocks in manufacturing systems. However, to enforce the effectiveness of detecting impending and restricted deadlocks, AGV routings are explicitly described in Extended Directed Graph (EDG). From EDG, a non-conservative deadlock-avoidance strategy is derived. The superiority of the proposed strategy lies on the applicability to diverse AGV path configurations using zone control. Also, because of its insensibility and robustness, it can be effectively used when the system has randomness and stochastic nature.
We present a new dynamic routing scheme for multiple autonomous guided vehicles (AGVs) systems. There have been so many results concerned with scheduling and routing of multiple AGV systems; however, most of them are only applicable to systems with a small number of AGVs under a low degree of concurrency. With an increased number of AGVs in recent applications, these AGV systems are faced with another problem that has never been occurred in a system with a small number AGVs. This is the stop propagation problem. That is, if a leading AGV stops then all the following AGVs must stop to avoid any collision. In order to resolve this problem, we propose a nonstop preferential detour (NPD) algorithm which is a new dynamic routing scheme employing an election algorithm. For real time computation, we introduce two stage control scheme and propose a new path searching scheme, k-via shortest path scheme for an efficient dynamic routing algorithm. Finally, the proposed new dynamic routing scheme is illustrated by an example.
AGV는 최근 생산라인에서 활용이 증대되고 있으며, 저렴하고 속도가 빠른 자기 테이프 유도 방식의 AGV가 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식의 AGV 운행 시스템은 고가의 설치비와 운행경로 변경의 유연성 저하 등으로 인해 다품종 소량 생산 시스템이나 협업 기반 생산 시스템에 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 설치 및 변경이 매우 용이한 색 테이프 또는 페인트 기반의 유도선을 카메라 비전을 이용하여 검출하고 해석하는 기술을 제시한다. AGV 운행경로의 자유로운 설정 및 변경이 가능하도록 분기 지점이나 합류 지점과 같은 복잡한 구조의 유도선 부분도 자동으로 분석하는 방법을 제시하며, 또한 안정적인 AGV 운행이 가능하도록 적합한 유도선 추적방향을 결정하는 방법도 제시한다. 제시한 기술을 구현 적용한 실제 산업용 AGV의 실시간 운행 실험을 통해, 제시한 기술이 산업현장에서 실제로 안정적으로 적용 가능함을 확인하였다.
이 글에서는 무인운반차(AGV: Automated Guided Vehicle), 자동창고 (AS/RS: Automated Storage/Retrieval System), 콘베이어시스템, 바코드시스템 등의 자동물류취급시스템을 응용하여 극단적인 다품종 소량생산체제의 납기단축효과와 가동효율을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 저 자들이 직접주도하여 설계 . 설치 . 가동중인 사례를 통하여 실증적으로 밝혀보고자 한다.
AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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