In the context of auto-landing containers from a container ship to a truck or automatic guided vehicle and vice versa, this research investigates three schemes, one in Part I and two in Part II, for measuring the absolute position of a container. Coordinate transformations between the reference-coordinate, sensor-coordinate, and body-coordinate systems are briefly discussed. The scheme explored in Part I aims the use of three laser-slit sensors, which are relatively inexpensive. In this case, nine nonlinear equations are formulated for six unknown variables (three for orientation and three for position), so a closed-form solution is not available. Instead, an approximate solution through linearization was derived. An advantage of the method in Part I is its ability to measure an absolute position in 3D space, while a disadvantage is the computation time required to obtain pseudo-inverses and the approximate nature of the obtained solution. Numerical examples are provided.
본 논문에서는 고정익 무인항공기의 그물망 자동착륙을 위한 나선형 강하궤적과 종말 유도기법을 설계하였다. 시야가 확보된 좁은 지역에서 착륙하도록 고정익 항공기의 나선형 강하궤적을 설계하였고, 나선형 강하의 끝점에서 그물망 입사방향을 향하도록 비행경로각 명령을 생성하였다. 종말유도 단계에서는 그물망 중심으로의 정밀한 유도를 위하여 시선각 정보 기반 의사추적 유도기법을 설계하였다. 고정익 무인항공기의 시스템 인식 모델을 이용한 6자유도 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안한 나선형 착륙비행의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 AGV(Automatic Guided Vehicle)를 제어하기 위한 hard-wired 제어기를 설계하였고, CPLD(Complex Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였다. 제안된 제어기는 자율주행을 위한 유도장치 제어기, 모터 제어장치, 입출력 sequence 제어기 등을 포함하고 있다. 마이크로프로세서에 의해 구현된 기존방식에 비해 hard-wired 제어방식을 사용하므로 복잡한 프로그램 과정을 줄일 수 있다. 또한 메모리, 조합논리, 순서논리 회로를 쉽게 추가할 수 있어 제품의 개발시간 단축, 제품 크기 축소, 난이도 등에서 발생되는 총 제작비용 등을 감소시킬 수 있다. 제어기는 VHDL을 이용하여 동작적 기술 방법으로 설계되었으며, Altera사의 MAX+Plus II를 사용하여 합성하였고, EPF10K10LC84-4 디바이스로 구현하여 AGY 모형(Line-tracer)에 적용시켜 동작을 확인하였다.
낙공정 제어 응용은 로봇, AGV(Automatic Guided Vehicle), 컴베이어 등과 같이 능동적이면서 병행적으로 동작하는 컴포넌트들로 구성되며 이들간의 상호작용으로 수행이 이루어진다. 객체지향 기술은, 이러한 컴포넌트들을 재사용이 가능한 객체로 모델링하여, 공정 제어 응용의 생산성 및 확장성을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존 객체지향 기술의 객체는 상태와 행위 정보만을 캡슐화하여 실세계의 객체를 표현하며, 메시지가 전달되어야만 반응하는 수동 객체(passive object)이다. 본 논문에서 소개하는 분산 능동 객체 시스템(Distributed Active Object System: DAOS) 방식은 Java/CORBA 기반의 분산 환경에서 객체의 상태와 행위 정보 뿐 아니라 객체 자신의 제어(control) 부분까지 캡슐화한 능동 객체(active object)을 지원하여, 공정 제어 컴포넌트들을 더욱 완전하게 모델링할 수 있다. 여기서, 자신의 제어란 자신의 상태뿐 아니라 인터페이스 변수(interface variable)로 연결된 타 객체의 상태까지 모니터링하고 그 상태 변화에 따라 스스로 행위를 수행할 수 있는 기능을 말한다[1, 2]. 따라서 DAOS 방식은, 메시지 전달을 이용해 각 분산 객체들의 제어를 기술하지 않고, 인터페이스 변수들을 사용하여, 스스로 기동할 수 있는 객체들을 구성적으로 조립하여 시스템을 구축한다. 즉, DAOS 방식은 객체 조립성을 지원하여 기존 객체지향 기술보다 분산 공정 제어 소프트웨어 생산성 및 확장성을 개선하고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 컴포넌트의 재사용을 향상시킨다.
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.
광범위한 컨테이너 무역의 빠른 성장률로 인하여, 모든 주요항만은 계획된 수용능력 수요에 대처해야하는 압력에 처해있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 결과로서, 컨테이너 보관과 터미널 용량에 대한 수용능력을 개선하고 성장수요를 찾아야한다. 더구나, 구체적 조정순서 재공학은 세계적으로 항공기, 선박회사, 터미널 그리고 창고기업체들의 상세한 계획과 공급이 연쇄 관리자들을 위하여 현재 반드시 필요한 목표이다. 따라서 이 논문의 목적은 항만이송시스템들의 성능평가를 실행하기 위한 3차원 시뮬레이터를 개발하는 것이다. 개발되어진 3차원 시뮬레이터 시스템은 제안된 전체 시스템의 유효성을 측정하게 되고 실제 존재하는 것들과 비교되어진다. 또한 성능 해석 변화들은 이러한 것들을 비교함으로서 정의되어진다.
본 논문에서는 산업용 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 오차가 평균 2.5%이하로 유지됨으로써 산업용 AGV 시스템의 적응적 경로설정을 위한 지능형 시각 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
자동차 생산라인은 차체라인, 도장라인, 의장라인으로 구성된다. 이러한 생산라인들은 직렬로 배치되어 흐름생산을 거치기 때문에 전후 공정의 상태에 따라 라인에서는 starvation(물량 부족으로 인한 생산 불가능) 또는 blocking(용량 초과로 인한 생산 불가능)으로 인한 정지가 발생한다. 이에 starvation이나 blocking으로 오는 생산 손실을 막기 위해 WBS, PBS와 같은 창고를 개별적으로 보유하여 운영된다. 본 논문은 라인의 버퍼역할을 하는 각 창고들을 통합하여 운영할 수 있는 통합창고 시뮬레이션 모형을 제안한다. 적정 Stacker Crane 대수와 AGV 대수를 구하고, 이를 운영할 수 있는 운영방법론을 제안한다. 또한 개별창고와 통합창고 모형을 시뮬레이션을 이용하여 효율성 비교를 한다.
본 연구에서는 유연성을 가지는 공기 조형물과 같은 기구물이 사용자가 원하는 자세를 안정적으로 유지하며 이동하기 위한 방안을 제안한다. 이를 수행하기 위해 IMU를 이용한 수평 유지 자세 제어와 PI 알고리즘을 적용하여 주어진 궤적에 따라 주행이 가능한 이동로봇의 구조를 가지는 로봇 시스템을 연구하였다. 본 연구에서 사용된 공기 조형물은 고정된 자세로 얇은 끈을 이용하는 경우가 많다. 다른 방법으로는 무게 중심부에 하중을 실어 자세를 유지며 공기의 압력을 사용하므로 유연성을 가지는 시스템이다. 이러한 구조물은 디지털 센서 기술의 융합과정을 통해 유연한 형태의 구조물과 이동로봇의 결합으로 다양한 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구는 로봇의 한 분야인 AGV(무인 반송차)의 주행 기술과 다양한 센서를 응용한 기술들을 융합하여 자세제어를 수행하였다. 검증은 공인인증시험을 통해 주어진 성능 평가를 수행하였으며 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
본 논문은 FIS(fuzzy inference system)와 신뢰도를 이용한 레이저 내비게이션의 정밀도 향상에 관한 것이다. 레이저 내비게이션은 무선 유도 장치로써 헤드가 $360^{\circ}$ 회전을 하며 벽에 부착된 반사체(reflector)를 읽어 AGV(automatic guided vehicle)의 위치를 측정하는 장치이다. 기존의 대표적인 유도 장치들의 타입은 유선 유도 방식이다. 이들은 정밀도가 매우 높고 반응속도가 빠르기 때문에 대부분의 현장에서는 이들을 채택하고 있다. 하지만, 이들 센서는 바닥 밑 1인치 안에 설치하거나 바닥에 심어야하기 때문에 설치비용은 매우 높고 유지 보수가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 레이저 내비게이션이 개발되었다. 이것은 바닥 시공 하는 것이 필요 없고 설치비용이 최소화되며 배치(layout) 변경이 쉽다. 하지만 외란에 영향을 많이 받아 데이터의 손실 손상이 크고 반응속도가 느리기 때문에 안전이 최우선인 산업현장에 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 레이저 내비게이션의 정밀도 향상에 관한 연구를 하였다. 제안된 방법은 레이저 내비게이션의 특성을 분석하여 FIS를 통해 위치측정 정밀도의 신뢰도를 계산한 후에 이를 통해 레이저 내비게이션의 정밀도를 보정하는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 직접 설계한 AGV를 이용하였으며, 레이저 내비게이션의 위치와 레이저 내비게이션의 신뢰도를 통해 보정된 위치를 제안된 방법과 비교 하였다. 실험 결과, FIS를 신뢰도로 보정한 결과가 다른 방법들에 비해 약 50% 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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