This paper discusses the increasing need for autonomous delivery robots due to the current growth in the delivery market, rising delivery fees, high costs of hiring delivery personnel, and the need for contactless services. Additionally, the cost of hardware and complex software systems required to build and operate autonomous delivery robots is high. To provide a low-cost alternative to this, this paper proposes a autonomous delivery robot platform using a low-cost sensor combination of 2D LIDAR, depth camera and tracking camera to replace the existing expensive 3D LIDAR. The proposed robot was developed using the RTAB-Map SLAM open source package for 2D mapping and overcomes the limitations of low-cost sensors by using the convex hull algorithm. The paper details the hardware and software configuration of the robot and presents the results of driving experiments. The proposed platform has significant potential for various industries, including the delivery and other industries.
본 논문에서는 Robot Operating System(ROS) 기반의 모바일 매니퓰레이터(Manipulator)를 이용한 무인 배송 로봇 시스템을 구현하고 시스템 구현을 위해 사용된 기술에 대해 소개한다. 로봇은 엘리베이터를 이용해 건물 내부에서 자율주행이 가능한 모바일 로봇과 진공 펌프를 부착한 Selective Compliance Assembly Robot Arm(SCARA)-Type의 매니퓰레이터로 구성된다. 로봇은 매니퓰레이터에 부착된 카메라를 이용하여 이미지 분할과 모서리 검출을 통해 배송물을 들어올리기 위한 위치와 자세를 결정할 수 있다. 제안된 시스템은 스마트폰 앱 및 ROS와 연동된 웹서버를 통해 배송 현황을 조회하고 로봇의 실시간 위치를 파악할 수 있도록 사용자 인터페이스를 가지고 있으며, You Only Look Once(YOLO)와 Optical Character Recognition(OCR)을 통해 배송 스테이션에서 배송물과 주소지를 인식한다. 아울러 4층 건물 내부에서 진행한 배송 실험을 통해 시스템의 유효성을 검증하였다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
본 논문에서는 물류회사에서 수작업으로 이루어지던 물류 배달 구분 작업을 자동화하기 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안한 로봇제어 정보 관리시스템은 3D 영상인식장치로부터 소포의 가로, 세로, 높이, 집는 윗면의 형태 등 소포 형상정보와 무게, 놓여 진 위치, 부대 정보를 기록한 바코드 등의 소포 상황 정보를 넘겨받아서 로봇 매니퓰레이터의 픽업 제어정보와 드롭 제어정보를 생성하여 로봇제어정보를 보내준다. 로봇 매니퓰레이터는 물류 정보에 따른 픽업제어 정보와 드롭 제어정보를 넘겨받아 소포 픽업과 배달 위치에 따른 파레트에 해당물류를 드롭 할 수 있게 된다. 제안된 물류배달을 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템은 수작업으로 처리되었던 물류배달 순서 구분 작업을 자동화함으로써 물류 배달에 있어 시간과 비용을 절감시키고 산업재해를 예방하는데 크게 기여하게 될 것이다.
그래프에서의 배달문제는 m개의 정점으로 구성된 그래프에서 n개의 서로 다른 속도를 갖는 로봇 에이전트들을 이용하여 배달물을 그래프의 한 노드에서 다른 노드로 배달하는 최소 배달순서를 구하는 문제이다. 본 논문에서는 그래프에서의 배달문제에 대하여 최적해를 계산하는 O(㎥n)과 O(㎥)시간복잡도를 갖는 두 개의 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 그래프의 모든 쌍에 대한 최단경로를 구하는 전처리를 한 후, 최소배달시간이 작은 정점의 순으로 최단배달경로를 구하는 방법으로 개발하였다. 이 문제에서 그래프가 문제를 해결하고자 하는 지형을 반영하고 있다고 하면, 다양한 로봇 에이전트의 배치에 대하여 전처리를 1회만 실행되면 되므로 O(㎥) 알고리즘은 실제로 O(㎡n)의 시간복잡도를 갖는다고 할 수 있다.
Recently, robots have been actively utilized for logistics and delivery services in various places such as restaurants, hotels, and hospitals. In addition, it provides a safer environment, convenience, and cost efficiency to the customers. However, when it comes to autonomous delivery in a multi-floor environment, the task is still challenging. Especially for wheeled mobile robots, it is necessary to deal with elevators to perform the last-mile delivery services. Therefore, we present a multi-floor route planning algorithm that enables a wheeled mobile robot to traverse an elevator for the delivery service. In addition, an elevator boarding mission algorithm was developed to perceive the drivable region within the elevator and generate a feasible path that is collision-free. The algorithm was tested with real-world experiments and was demonstrated to perform autonomous postal delivery service in a multi-floor building. We concluded that our study could contribute to building a stable autonomous driving robot system for a multi-floor environment.
For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
Recently, unmanned logistics delivery systems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle, written as drone below) and autonomous robot delivery systems, have been implemented in many countries due to the rapid development of autonomous driving technology. The development of these new types of advanced unmanned logistics delivery systems is essential not only to become a leading logistics company but also to secure national competitiveness. In this paper, the application of the unmanned logistics delivery system was investigated in terms of market trends, overall technology level of last mile delivery drone and autonomous delivery robot. The direction of response to changes in the last mile delivery service market was checked through a comparison of the technological level between domestic companies that produce last mile devices and advanced foreign companies. As a result of this technology level analysis, the difference between domestic companies and advanced companies was shown using tables and figures to show their relative levels. The results of this analysis reflect the opinions of experts in the field of last-mile delivery technology. In addition, the technology level of unmanned logistics delivery systems for each country was analyzed based on the number of related technology patents. Lastly, insights for the technology level analysis of unmanned last mile delivery systems were proposed as a conclusion.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.90-96
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2021
The logistics market is continuously growing due to the development of technology and the growth of the online market. In addition, the social atmosphere that emphasizes non-face-to-face due to the pandemic situation is accelerating the growth of logistics. Delivery of goods ordered online requires delivery process through courier worker. In order for the courier worker to ship the product, the work of loading the product on the truck must be preceded. The accident caused by such delivery and loading work is increasing and it is emerging as a social problem. This study proposes a robot-based automated loading system to efficiently handle the increasing volume of courier service and to construct a more efficient and safe working environment by replacing the physical labor that was overloaded to courier workers. The proposed system replaces the loading of the courier worker and proposes the optimal loading function through the automation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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