3자 물류 업계는 주로 화주를 대신하여 화물을 출발지에서 도착지까지 전달해주는 업무를 담당하고 있으며, 이를 위해서는 출발지와 도착지간의 운송 수단, 출발/도착 스케줄, 그리고 운임 등에 대한 정보를 필요로 한다. 또한 복합운송은 다양한 수송수단을 서로 조화롭게 통제하여 마치 하나의 수송수단을 이용하는 것처럼 자연스럽게 운영되어야 하는데, 이를 위해서는 스케줄 정보 수집과 이를 통해 가능한 수송경로를 생성할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 하지만 현재 물류업체에서는 체계적인 시스템의 부재로 인해 충분하고 객관적인 정보를 바탕으로 서비스를 제공하지 못하고 있다. 대부분 담당자의 경험을 통하여 수작업으로 수송경로를 계획하고 있어, 거래량 및 물량이 늘어날수록 수작업에 의한 작업은 한계를 보이고 있다. 복합운송에서 최적 수송경로 생성과 선정을 어렵게 하는 이유는 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째는 수송경로를 선정하기 위한 운송수단 별 스케줄 데이터 확보의 어려움이다. 두 번째는 수많은 스케줄 자료를 바탕으로 가능한 수송경로를 생성하고, 이들 중 고객의 요구에 가장 적합한 경로를 찾아내는 방법 개발에 대한 어려움이다. 이에 본 연구에서는 웹을 통해 제공되고 있는 스케줄 정보를 능동적으로 탐색 및 식별하여 실시간으로 수집할 수 있는 방법과 복합수송 서비스를 제공하는 물류업체의 핵심적인 업무인 수송경로 생성과 선정을 지원하는 지능형 복합운송 경로 계획시스템을 개발하고자 한다.
본 연구는 공공성을 지닌 편익 서비스로 인식되고 있는 쓰레기 수거 서비스를 보다 효율적으로 공급하기 위해서 쓰레기 수거권역을 설정하고 설정된 권역내에서 수거차량의 순회경로계획을 분석하는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 합리적이고 보다 과학적인 쓰레기의 수거체계를 수립하기 위해 가장 기본적인 자료가 되는 쓰레기 배출지점별 배출량을 추정하고, 쓰레기 수집구역을 구축하였다. 이를 토대로 하여 지역분할방법을 이용하여 수거권역을 설정하였고, 쓰레기를 수거하는 차량의 순회결로를 효율적으로 계획할 수 있는 경로선정 방법도 도입하였다. GIS를 기반으로 하는 수거권역의 설정은 행정동별로 이루어지고 있는 수거업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 경로선정방법을 도입할 경우 공차회송비용을 줄이면서 최소의 비용으로 경로계획의 수립이 가능함을 보여주었다. E따라서 쓰레기 수거서비스 체계를 구축하는데 있어서 GIS를 기반으로 하는 지역분할방법과 경로선정방법을 도입한다면 보다 신속하고 효율적으로 서비스를 제공하는데 필요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
최단 경로 문제는 통신 강이나 로봇 경로 계획등과 같은 다양한 응용분야에 적용이 가능한 벤치 마크 문제로서 많은 효율적인 알고리즘들이 개발되어 왔다 그러나 기존의 방법들이 고전적인 컴퓨팅 모델에 기반하여 설계된 반면에 본 논문에서는 최단 경로 문제를 풀기 위하여 microfluidics기반의 MEMS 기술을 사용한 새로운 형태의 계산 모델(fluidic computing)을 제 시 하고 실험, 분석하였다.
본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
자율 운송 장치나 이동 로보트에 대한 경로 이동 문제는 이동하고자 하는 환경을 완전히 알고 있거나, 장애물이 고정된것으로 가정해 왔다. 따라서, 임의의 환경에 대해 부분적으로 알고 있거나 미지의 환경에서의 자율 운송 장치의 운항을 위해서는 이들 경로 기법은 직접적인 적용이 불가능하고, 확장이 어렵다. 본 논문에서는 이들 문제점을 개선하기 위해서 쿼드트리 기법을 도입하였으며, 임의의 환경에서 자율적으 로 경로 계획을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션 을 통해 증명하였다.
WCS에서 AGV의 스케줄링과 동적, 정적 장애물 인식 및 충돌 회피문제는 오래전부터 다뤄져 온 중요한 문제이다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 Lidar 센서를 중심으로 다양한 데이터를 기반으로 한 강화학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기본의 명시적인 알고리즘에 비해 다양하고 유동적인 환경에서 경로 계획과 동적 정적 장애물을 인식하고 안정적으로 회피하는 것을 확인하였으며 산업 현장에 도입 가능성을 확인하였다. 또한 강화학습의 적용 범위, 적용 방안과 한계에 대해서 시사한다.
본 논문에서는 바퀴로 구성된 이동 로봇의 슬립 방지를 위한 경로 계획은 제안한다. 제안한 방식은 퍼텐셜 필드 경로 계획에서 척력에 대한 인위적인 힘을 평탄화 시키는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 이동 로봇의 활동 영역에 C-obstacle이 존재하는 경우에 대해 시뮬레이션하여 제안한 방식의 성능이 기존 퍼텐셜 필드 방식보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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