KR100438119B1

KR100438119B1 - 무인 반송차 시스템

Info

Publication number: KR100438119B1
Application number: KR10-1999-0030984A
Authority: KR
Inventors: 호리키쿠오
Original assignee: 무라타 기카이 가부시키가이샤
Priority date: 1998-08-06
Filing date: 1999-07-29
Publication date: 2004-07-02
Also published as: CN1247149A; JP2000056828A; TW480244B; US6208916B1; KR20000016976A; JP3316841B2; SG83709A1

Abstract

주행경로를 따라 배치한 반사판을 레이저 스캐너로 인식하고, 전회에 특정한 반사판으로부터 각도나 거리가 허용범위내에 있는 것을 같은 반사판으로 하고, 허용범위외의 것을 특정한 반사판과의 위치관계를 기초로 반사판 맵을 참조해서 특정한다. 무인 반송차의 현재위치를 가정하지 않고서, 반사판을 특정할 수 있다.

Description

무인 반송차 시스템{AUTOMATED TRANSPORT VEHICLE SYSTEM}

본 발명은 무인 반송차의 유도시스템에 관한 것으로, 특히 무인 반송차의 현재위치를 가정하지 않고 반사판을 특정하는 것에 관한 것이다.

주행경로를 따라 여러개의 반사판을 배치하고, 무인 반송차의 레이저 스캐너에서 반사판을 인식해서 현재위치를 산출하는 시스템이 알려져 있다. 3장의 반사판을 인식할 수 있으면, 삼각측량의 원리에 의해 현재위치를 인식할 수 있기 때문에, 문제는 인식된 반사판이 반사판 맵상의 어떤 반사판인지를 특정하는 것이 된다. 여기서 반사판에 바코드 등의 식별데이터를 부여할 수 있으면 간단하지만, 이러한 반사판은 값이 비싸고, 또한 벽면 등에 배치하는것이 번거롭다. 그래서 일반적으로는 반사판을 모두 같은 종류로 하는 것이 행해지고 있다.

반사판자체에 식별데이터를 부여하지 않고 반사판을 특정하기 위해서 무인 반송차의 기동위치를 무인 반송차에 입력한다. 그래서 최초로 알려진 위치에서 무인 반송차를 기동하는 것을 전제로서, 기동시에 인식한 반사판을 특정한다. 이후의인식에서는 현재위치를 전회의 인식위치로부터 추정하고, 그 위치에 대해서 인식할 수 있는 반사판을 레이저 스캐너가 인식하고 있는 것으로 하여, 반사판을 특정한다. 그러나 이러한 방법에서는, 일단 반사판의 인식을 잘못하면 정확한 위치인식은 불가능하게 되고, 무인 반송차는 제어불능이 된다.

본 발명의 과제는 무인 반송차의 현재위치를 가정하지 않고 반사판을 특정하는 것에 있다(제1항∼제3항).

제2항의 발명의 추가의 과제는, 반사판이 새롭게 출현한 경우에도 특정할 수 있도록 하는 것에 있다.

제3항의 발명의 추가의 과제는, 무인 반송차의 위치와 방위이외에 속도나 각속도도 구할 수 있도록 하는 것에 있다.

제1항의 발명은, 주행경로를 따라 배치한 다수의 반사판과, 무인 반송차에 설치한 반사판의 방위를 주기적으로 스캔해서 구하는 레이저 스캐너와, 반사판의 맵과, 앞의 스캔에서의 반사판의 특정결과의 기억수단과, 금회의 스캔에서 인식한 반사판을 앞의 인식결과로부터 소정의 각도내의 반사판을 전회와 같은 반사판으로서 특정하는 수단과, 특정한 반사판에 근거해서 무인 반송차의 현재위치를 구하기 위한 수단을 갖는 무인 반송차 시스템에 있다.

바람직하게는 상기 레이저 스캐너에서는 반사판의 방위와 거리를 구하고, 또한 상기 특정수단을 새롭게 출현한 반사판을 특정이 끝난 반사판과의 거리관계에서 상기 반사판의 맵에 의해 특정하도록 구성한다.

또한 바람직하게는, 특정한 적어도 3장의 반사판으로부터 무인 반송차의 속도와 각속도를 구하고, 전에 인식한 위치로부터 현재의 시각까지 구한 속도와 각속도를 적분해서 현재위치와 방위를 구한다.

제1항의 발명에서는, 전회의 스캔에서의 반사판의 특정결과를 기억하고, 금회의 스캔에서 인식한 반사판을 앞의 인식결과에서 소정의 각도내의 반사판을 같은 반사판으로서 특정한다. 또 바람직하게는 앞의 스캔으로서 전회의, 즉 바로 앞의 스캔을 이용한다. 제1항의 발명에서는, 레이저 스캐너에서의 앞의 인식값과 금회의 인식값을 비교하여 유사한 인식값을 동일한 반사판에 의한 것으로서 반사판을 특정하므로, 매우 빠르고 또한 용이하게 반사판을 특정할 수 있다. 게다가 이렇게 해서, 반사판을 정확히 특정할 수 있다.

제2항의 발명에서는, 새롭게 출현한 반사판에 대해서, 특정이 끝난 반사판과의 거리관계를 이용해서 반사판의 맵을 참조해서 특정한다. 이렇게 하면, 무인 반송차의 현재위치를 가정하지 않고 새롭게 출현한 반사판을 특정할 수 있다.

제3항의 발명에서는 또한 3장의 반사판의 인식결과를 이용해서, 무인 반송차의 속도와 각속도를 구하고 이것으로 현재위치와 방위를 구한다. 이 때문에, 무인반송차가 정지하고 있는 것으로 가정해서, 현재위치나 방위를 구하는 경우에 비해, 인식정밀도를 높일 수 있고, 또한 무인 반송차에 속도 센서나 각속도 센서 등을 설치하는 경우라도, 이들과 독립해서 속도나 각속도를 구할 수 있다.

도 1은, 실시예에서 사용한 무인 반송차의 측면도이다.

도 2는, 실시예에서 사용한 무인 반송차의 제어계를 나타낸 블록도이다.

도 3은, 실시예에서의 초기위치에서의 반사판의 특정을 나타낸 특성도이다.

도 4는, 실시예에서의 초기위치에서의 반사판의 특정을 나타낸 특성도이다.

도 5는, 실시예에서의 반사판의 배치를 나타낸 도이다.

도 6은, 실시예에서의 초기위치의 인식과정을 나타낸 플로우 챠트이다.

도 7은, 실시예에서의 자립주행과정에서의 반사판의 특정을 나타낸 특성도이다.

도 8은, 실시예에서의 새롭게 출현한 반사판의 특정을 나타낸 특성도이다.

도 9는, 실시예에서의 무인 반송차의 속도, 각속도의 처리를 나타낸 특성도이다.

도 10은, 실시예에서의 자립주행과정에서의 현재위치의 인식을 나타낸 플로우 챠트이다.

(부호의 설명)

2…무인 반송차 4…차체

6…리프터 8…가대(架臺)

10…레이저 스캐너 12…주행제어부

14…현재위치인식부 16…반사판

18…반사판 맵 19…현재위치산출부

20…시각맞춤처리부 21…반사판특정처리부

22…주행경로

도 1∼도 6에 실시예를 나타낸다. 도 1에 무인 반송차(2)의 구조를 나타내면, 도면부호 (4)는 그 차체이고, (6)은 물품을 탑재해서 승강하기 위한 리프터, (8)은 레이저 스캐너(10)를 탑재하기 위한 가대(架臺), (12)는 주행제어부, (14)는 현재위치인식부이다. 그리고 레이저 스캐너(10)는 예를 들면 1OHz로 회전하여 공장의 벽 등에 접착해서 부착한 반사판(16)으로부터의 반사광을 검출하는 것에 의해, 반사판(16)까지의 거리와 방위를 구한다. 반사판(16)의 방위(각도)의 분해능은 0.1도 이하, 또한 거리의 분해능은 1m정도이다.

도 2에 무인 반송차(2)의 제어계를 나타내면, 현재위치인식부(14)는 레이저 스캐너(10)로부터 인식한 반사판의 각도와 거리의 정보를 부여받아 기동시에는 무인 반송차(2)가 정지하고 있는 것으로 하고, 이것으로부터 무인반송차(2)의 현재위치와 그 방위를 산출한다. 또한 자립주행의 개시후에는 전회에 구한 무인반송차(2)의 위치와 방위를 기억하여, 레이저 스캐너(10)로부터의 반사판의 각도와 거리의 정보를 이용해서, 무인 반송차(2)의 속도나 각속도를 구하고, 속도나 각속도를 전회의 인식시점에서 현재까지 적분(적산)해서 현재위치와 방위를 구한다. 현재위치인식부(14)의 서브시스템으로서, 주행경로를 따라 반사판의 위치를 기억한 반사판 맵(18)과, 맵(18)의 데이터와 레이저 스캐너(10)의 데이터를 기초로 현재위치를 산출하기 위한 현재위치산출부(19), 주행제어부(12)와의 사이에서의 시각맞춤을 행하고, 현재위치인식부(19)의 타이머에서의 시각을 주행제어부(12)의 타이머에서의 시각으로 환산하는 시각맞춤처리부(20)나, 레이저 스캐너(10)가 인식한 반사판이 맵(18)상의 어떤 반사판인가를 특정하는 반사판특정처리부(21)가 있다.

(기동시의 반사판의 특정과 위치인식)

도 3∼도 6에 기동시의 반사판의 특정과 무인반송차(2)의 위치나 방위의 인식을 나타낸다. 또 이 과정에서는 무인 반송차(2)는 정지하고 있는 것으로 취급한다. 도 3에 3장의 반사판(16-1∼16-3)을 이 순서로 인식했을 때의 반사판의 임시의 특정을 나타낸다. 1장째의 반사판(16-1)과의 거리가 a이고, 2장째의 반사판(16-2)과의 거리를 b로 하고, 이들 사이의 각도를 θ로 하면 코사인 정리에 의해 반사판(16-1)과 반사판(16-2)의 거리는 a와 b 및 각도(θ)에 의해 구할 수 있다. 그리고 거리(a, b)의 분해능은 1m정도이므로, 2장의 반사판(16-1, 16-2)의 거리의 정밀도는 1.4m정도가 된다. 다음으로 3장째의 반사판(16-3)을 확인하면, 3장의 반사판(16-1∼16-3)이 이루는 삼각형의 각 변의 길이가 정해지고, 이 삼각형의 형상이 완전히 정해지게 된다.

도 4에 예를 들면 4장의 반사판을 인식했을 때의 반사판의 특정과 무인 반송차(2)의 현재위치의 인식알고리즘을 나타낸다. 예를 들면 주행경로를 따라 N장의 반사판이 존재한다고 한다. 무인 반송차(2)의 초기위치를 가정하지 않기 때문에, 1장째의 반사판(16-1)을 인식한 시점에서는 이 반사판의 특정에 대해서 N종류의 가설이 가능하다. 다음에 2장째의 반사판(16-2)을 인식하면, 2장째의 반사판은 1장째의 반사판에서 소정의 거리에 존재하지 않으면 안되고, 그 분해능은 1.4m정도가 된다. 예를 들면 반사판이 평균간격으로 10m마다 배치되고, 반사판사이의 거리의 표준편차를 5m로 하면, 표준편차의 범위에서 반사판이 거의 똑같이 분포한다라고 가정해서 1장째의 반사판과 2장번째의 반사판의 거리를 1.4m의 정밀도로 인식할 수 있으면, 2장째의 반사판은 1장째의 반사판 근방의 반사판중에서 7장에 1장정도까지 후보를 좁힐 수 있다. 2장째의 반사판을 인식한 시점에서의 반사판의 할당의 후보의 수(반사판의 조합에 관한 가설의 수)는 kN정도이고, k는 1이상 10이하이고, 실제로는 1보다도 그다지 크지는 않다.

다음에 3장째의 반사판(16-3)을 인식하면, 3장의 반사판(16-1∼16-3)이 이루는 삼각형이 반사판 맵(18)상 중 어느 하나의 삼각형과 일치하지 않으면 안된다. 이 시점에서 3장의 반사판의 후보의 조합은 감소하고, 그 가능성은 mN종류(m＜1)로 되어 후보를 대폭 좁힐 수 있다. 그리고 예를 들면 mN종류의 후보에 대해서 무인 반송차(2)의 현재위치를 공지의 3각측량의 원리에 근거해서 구한다. 또 3장의 반사판에 대한 각도의 정보가 있으면, 무인 반송차(2)의 위치와 방향을 결정할 수 있는 것은 공지인 바이다. 또 mN종류 구한 무인 반송차의 현재위치에 대해서, 3장의 반사판(16-1∼16-3)과의 거리를 산출하고, 레이저 스캐너(10)에서의 인식값과 비교하면, 다시 정합성의 체크를 진행시켜서, 3장의 반사판을 특정하기 위한 가설을 더욱 좁힐 수 있다.

예를 들면 반사판의 전체 매수가 적은 경우나 무인 반송차(2)의 초기위치의 개략값이 입력되어 있는 경우, (예를 들면 주행경로를 10블록정도로 분할한 경우의 블록번호가 입력되어 있는 경우), 혹은 각 반사판이 주행경로전방의 우측에 보일지, 좌측에 보일지 등의 부가적인 정보가 반사판 맵(18)에 입력되어 있는 경우, 이 시점에서 3장의 반사판을 거의 완전히 특정할 수 있다. 예를 들면 반사판사이의 거리의 분해능이 1.4m정도이고, 반사판사이의 간격의 표준편차를 5m정도로 하면, 2장째의 반사판을 인식한 시점에서 k의 값은 예를 들면 1보다 약간 큰 정도이고, 3장째의 반사판을 인식한 시점에서 m의 값은 1이하정도가 되며, 이것에 덧붙여서 현재위치의 산출후의 무인 반송차(2)와 각 반사판과의 거리의 체크 등을 행하면, m의 값은 1보다도 상당히 작아진다. 여기에 무인 반송차(2)의 초기위치의 개략데이터나, 각 반사판에 대해서 주행경로의 우측에 보이는 것과 좌측에 보이는 것의 구별 등의 부가적 데이터가 있으면, m의 값은 충분히 작아지고, 소규모의 무인반송차 시스템에서는 3장의 반사판을 맵(18)상에서 거의 특정할 수 있게 된다.

그리고 반사판의 매수를 30%정도 증가시키면 3장의 반사판을 인식가능한 상태에서 4장이상의 반사판을 인식가능한 상태로 변화시킬 수 있다. 4장째의 반사판을 인식한 경우, 첫째로 각도의 분해능이 매우 높기 때문에, 그때까지의 반사판의 특정이 옳은지 어떤지의 정합성을 체크할 수 있다. 상기와 같이 각도의 분해능은 0.1도이하이고, 4장째의 반사판이 우발적으로 이 범위내에 존재할 확율은 1/1000이하로 거의 확실히 정합성을 체크할 수 있다. 또한 4장째의 반사판과의 사이의 거리분해능은 상기와 같이 1m정도이고, 이것에 의해 다시 정합성을 체크할 수 있다. 따라서 4장째의 반사판을 인식한 시점에서 실용상 거의 확실하게 반사판을 특정할 수 있다.

도 5, 도 6에 실시예에서의 초기위치의 인식과정을 나타낸다. 도 5에 주행경로와 반사판(○으로 도시)의 배치를 나타낸다. 예를 들면 3장의 반사판을 인식한 시점에서 이들 반사판이 이루는 삼각형이 도 5에서의 반사판(16-1∼16-3)과 거의 일치했다고 한다. 이것과 거의 합동인 삼각형은 도 5에는 존재하지 않는다. 여기에 다시 4점째의 반사판이 추가된 경우, 이들 4점이 이루는 사변형과 합동인 사변형은 도 5에는 존재하지 않는다. 이와 같이 3점이상의 반사판을 사용하여, 이들과 레이저 스캐너(10)의 거리의 정보가 있으면 대략 반사판을 특정할 수 있는 것이 분명하다.

도 6에 반사판특정의 과정을 나타낸다. 무인 반송차(2)는 주행경로를 따라 임의의 위치에서 기동할 수 있는 것으로 하고, 또는 4장이상의 반사판을 인식할 수 있는 위치를 주행경로를 따라 여러곳에 설치하여 이들 중 어느 하나로 기동하는 것으로 한다. 그런데 최초 l장의 반사판을 인식한 시점에서, 주행경로에 있는 반사판(16)의 전체수를 N으로 하여, 반사판의 특정에 관한 가설은 N종류이다. 다음에 2장째의 반사판을 인식하면, 1장째의 반사판과 2장째의 반사판의 거리가 도 3의 방법으로 구한 거리와 대략 일치하는 것을 맵에서 선택한다. 이 시점에서 1장째의 반사판과 2장째의 반사판의 조합에 관한 가설은 kN이 되고 k는 1이상 10이하이고, 실제로는 거의 1에 가까운 수가 된다. 계속해서 3장째의 반사판을 인식하면, 이들 3장의 반사판이 이루는 3각형의 형상이 정해지고, 도 5의 반사판 맵에서 이것과 거의 같은 형상의 삼각형만이 반사판의 특정에 관한 가설로서 남게 된다. 이 결과, 반사판의 특정에 관한 가설은 더욱 좁혀지게 된다.

이렇게 해서 반사판의 특정에 관한 가설을 연산상 부담이 되지 않을 정도로까지 좁히고, 남은 가설에 대해서 무인 반송차(2)의 현재위치와 방위를 산출한다. 예를 들면 10종류의 가설이 잔존하고 있으면, 무인 반송차(2)의 현재위치와 방위를 10종류로 구하게 된다. 여기서 필요하면, 레이저 스캐너(10)와 각 반사판 사이의 거리의 인식값을 각 가설마다 구한 거리의 산출값과 비교해서 불합리한 것을 제거한다. 따라서 이 시점에서 무인 반송차(2)의 현재위치나 방위로서 유효한 가설은 mN종류가 되고, m은 예를 들면 1이하 정도의 수가 된다.

여기서 4장째이후의 반사판을 다시 인식하여 그 인식각도와 거리에서 mN종류의 가설의 정합성을 체크한다. 이 오차율은 레이저 스캐너(10)의 각도분해능과 360도의 비에 레이저 스캐너(10)의 거리분해능과 반사판 사이의 거리의 표준편차의 비를 곱한 것으로 대략 정해지고, 이 값은 1/1000보다 충분히 작다. 따라서 예를 들면 4장의 반사판을 인식할 수 있으면, 반사판의 특정을 잘못할 확률은 1/1000이하가 된다. 만일 5장째 이후의 반사판을 인식할 수 있었던 경우 정합성의 체크를 다시 진행시키고, 예를 들면 5장의 반사판에 대해서 각도와 인식거리에서 구한 현재위치의 최소 2곱의 오차가 소정의 범위내인지 아닌지로 정합성을 체크한다. 그리고 정합성이 불충분한 경우, 예를 들면 무인 반송차(2)의 위치를 바꿔 재시도하게 된다. 정합성이 있으면, 이하 자립주행으로 옮긴다. 자립주행에서는 상기와 같이 해서 구한 현재위치를 초기위치로 하고, 여기서 특정한 반사판을 최초에 보인 반사판으로 하고, 이후는 이 정보를 기초로 반사판의 특정을 반복한다. 즉 레이저 스캐너(10)는 10Hz정도로 스캔하고, 이 사이의 무인 반송차(2)의 주행거리는 1m보다도 충분히 작기 때문에, 실제상 연속해서 각 반사판을 보고 있는 것과 같은 것이 된다. 그 결과 전회에 인식한 반사판의 조합에 대해 다음회의 인식에서는 전회의 데이터로부터 소정의 각도내에서 소정의 거리내에 있는 반사판을 전회와 같은 반사판으로서 특정한다. 새롭게 나타난 반사판이 있으면, 반사판 맵(18)을 참조해서 특정하고, 이렇게 해서 반사판을 특정하면, 이것에 기초해서 현재위치를 인식한다.

(자립주행)

도 1∼도 6의 처리나 구성에 의해 무인 반송차(2)의 초기위치와 방위를 정하면, 무인 반송차(2)는 주행을 개시하여 자립주행으로 옮긴다. 또 자립주행과정에서 현재위치의 인식에 문제가 생기면 도 3∼도 6의 처리를 반복해서 초기위치의 측정을 다시 행하면 된다.

3장의 반사판을 특정할 수 있으면, 무인 반송차(2)의 현재위치와 방위를 인식할 수 있는 것은 주지의 사실이므로, 자립주행에서의 문제는 반사판의 특정이라고 할 수 있다. 도 7에 반사판의 특정방법을 나타내면, 파선은 전회인식한 반사판의 방위와 거리를 나타내며, 실선은 금회에 인식한 반사판의 거리와 방위를 나타낸다. 또 반드시 문자대로 전회의 인식결과를 사용할 필요는 없고, 예를 들면 전회대신에 전전회의 인식결과를 사용해도 좋다. 그런데 전회의 인식결과는 반사판 특정처리부(21)에 기억되고, 레이저 스캐너(10)는 예컨대 매초10Hz로 스캔하고, 무인 반송차(2)의 주행속도는 매초 1m정도이기 때문에, 전회의 레이저 스캐너의 위치와 금회의 레이저 스캐너의 위치와의 차는 10cm정도이다. 이것에 대해서 무인 반송차와 반사판과의 거리는 일반적으로 lm이상이고, 레이저 스캐너(10)는 말하자면 연속적으로 반사판을 인식하고 있는 것이 된다. 그리고 무인 반송차(2)가 10cm정도 이동한 것에 따른 레이저 스캐너(10)와 반사판과의 거리의 변화는 일반적으로 레이저 스캐너(10)의 거리분해능이하이고, 거리에 관해서는 유효수치의 범위에서 거의 같은 결과가 얻어질 것이다. 또한 레이저 스캐너(10)와 반사판(16)과의 거리가 가령 1m일 경우, 레이저 스캐너(10)가 10cm 이동한 경우, 방위의 변화는 최대라도 6°미만이다. 그리고 일반적으로는 레이저 스캐너(10)와 반사판과의 거리가 1m보다 크고, 방위의 변화가 최대가 되는 것은 무인반송차(2)의 주행방향과 반사판의 위치가 직각인 경우이지만, 일반적으로는 이러한 각도에 한정되어 있지 않은 것을 고려하면, 다음 스캔에서의 방위의 변화는 상당히 작은 각도로 된다. 그리고 이 각도는 상기와 같이 일반적으로 6°미만이다.

이들의 것을 전제로 하면, 전회에 인식한 반사판에 대해서 거리가 거의 같고, 방위의 변화가 작은 것은 같은 반사판으로 추정하기 바람직하게 된다. 예를 들면 도 7에서는, 전회의 인식값에 대한 거리의 변화의 허용범위를 Δr, 각도의 변화가 Δθ(Δθ는 거리(r)에 의하지 않고 고정) 또는 Δθ(r)(Δθ는 레이저 스캐너(10)로부터 반사판(16)까지의 거리에 따라 변경하고, 거리에 예컨대 반비례해서, 혹은 거리(r)의 감소함수로서 Δθ를 정한다)의 마스크를 이용하여, 이 마스크내에 금회의 스캔에서 피크를 인식하였으면 전회와 같은 반사판으로 특정한다.

그리고 1회의 스캔의 사이에서의 무인 반송차(2)의 주행거리는 10cm정도이므로, 대부분의 경우, 전회의 스캔과 금회의 스캔은 같은 반사판을 인식하게 된다. 그리고 이들의 경우, 전회의 스캔에 대해서 거리나 각도(방위)의 마스크의 범위내에서 일치하는 것을 같은 반사판으로 하면, 용이하게 다시 반사판을 특정할 수 있다.

금회의 스캔에서 전회에 인식한 반사판을 인식할 수 없는 경우, 그 반사판이 시야밖으로 벗어난 것으로 추정된다. 이러한 원인으로서는, 일시적으로 장해물에 가려져 보이지 않게 되거나 혹은 무인 반송차(2)의 주행에 의해 문자그대로 시야밖으로 벗어났다고 하는 두가지의 경우가 고려된다. 그리고 이들 중 어느 경우에 대해서도 금회에 인식할 수 없었던 반사판은 보이지 않는 것으로서 처리대상에서 제외한다.

다음에 전회에 인식하지 않았던 새로운 반사광의 피크를 검출한 경우, 무인 반송차(2)의 현재위치를 가정하지 않고, 새로운 피크를 특정한다. 도 3에서 나타낸 바와 같이, 3장의 반사판을 인식한 경우, 레이저 스캐너(10)에서 이들과의 거리를 측정해 두면, 3장의 반사판이 구성하는 삼각형의 형상을 대략 정할 수 있다. 그리고 반사판의 대부분은 전회에 인식한 반사판으로서 용이하게 특정할 수 있기 때문에, 새롭게 발생한 반사광의 피크(반사판의 인식값)에 대해서, 2장이상은 특정이 끝난 반사판이 존재하는 것이다. 그리고 이들 3장의 반사판이 구성하는 삼각형의 형상을 반사판과의 거리로부터 구하고, 반사판의 맵(18)을 참조해서 새로운 피크를 특정한다. 이 과정을 도 8에 나타내면, 반사판(16-1, 16-2)이 특정이 끝나고, 반사판(16-3)이 미특정이고, 레이저 스캐너(10)와의 거리가 a, b, c이고, 이들 사이의 각도가 θ, φ라고 하면, 반사판(16-1∼16-3)이 구성하는 삼각형의 형상은 자동적으로 정해지고, 반사판의 맵(18)에서 미특정한 반사판(16-3)이 존재할 수 있는 위치는 도 8의 우측 2점뿐이다. 그리고 이들 2점과 가장 잘 일치하는 점을 반사판(16-3)으로 특정하면 된다. 이렇게 해서 무인 반송차(2)의 현재위치를 가정하지 않고, 또한 매우 용이하게 인식한 반사판을 특정할 수 있다.

(속도나 각속도의 검출)

3장의 반사판을 특정할 수 있으면, 무인 반송차(2)의 현재위치와 방위를 결정할 수 있는 것은 공지의 사실이다. 그러나 공지의 방법에서는 무인 반송차(2)가 정지하고 있는 것으로 취급하거나 혹은 주행제어부(12)로부터 차체의 속도나 각속도에 관한 정보를 현재위치인식부(14)가 받아들이는 것을 전제로 하고 있다. 실제로는 무인 반송차(2)는 주행하고 있고, 위치의 인식정밀도를 높이기 위해서는 무인반송차(2)가 정지하고 있는 것으로서 취급하는 것은 바람직하지 못하다. 예를 들면 1회의 스캔사이에 무인 반송차(2)가 10cm 주행하면, 무인 반송차(2)가 정지하고 있는 것으로서 취급한 경우, 최대 10cm의 위치오차가 생긴다. 한편 무인 반송차(2)에 탑재한 센서로 구한 속도나 각속도는 애매한 정보이고, 특히 각속도의 검출결과는 신뢰성이 낮다. 또한 주행제어부(12)로부터 속도나 각속도의 정보를 현재위치인식부(14)로 끊임없이 입력하는 것은, 무인 반송차(2)내에서의 통신의 부담을 증가시킨다. 그래서 실시예에서는 현재위치인식부(14)가 주행제어부(12)에서 독립하고, 주행제어부(12)로부터의 데이터없이 현재위치를 인식할 수 있도록 한다. 그것을 위해서는 무인 반송차(2)의 속도나 각속도(실제로는 레이저 스캐너(10)의 가대(8)의 속도와 각속도)를 스스로 구하도록 한다. 또한 이 전제로서, 레이저 스캐너(10)에서 반사판(16)을 인식한 시점부터 처리가 종료되는 시점까지의 시간이 느려지는 것의 영향을 제외하는 것으로 한다.

시간이 느려지는 것에 대한 처리는 매우 간단하며, 실시예에서는 주행제어부(12)가 자기의 타이머신호를 현재위치인식부(14)로 적당한 간격으로 보내고, 현재위치인식부(14)는 자기의 타이머신호와 주행제어부(12)로부터의 타이머신호를 비교해서 자기의 시각을 주행제어부(12)의 시각으로 환산하기 위한 데이터를 구하도록 한다. 주행제어부(12)와 현재위치인식부(14)에서 타이머의 시각이 다른 원인은 대부분의 경우가 시계의 주파수의 불일치때문이며, 예를 들면 일차보정을 행할 경우, 주행제어부(12)는 소정의 시간 간격으로 시각을 현재위치인식부(14)로 입력하고, 현재위치인식부측에서는 자기의 시계로 카운트한 이 사이의 시간부터 보정용 비례계수를 구해서 보정하도록 하면 된다.

속도나 각속도의 산출은 도 9에 나타낸 것처럼 해서 행한다. 도 9에 있어서, 전회의 인식결과로부터, 시각(T)=0에서의 무인 반송차(2)의 좌표(x, y) 및 방위를 기지인 것으로 하고, 여기서는 간단하게 하기 위해 방위가 0인 것으로 한다. 그리고, 금회 스캔에 있어서, 시각(T1)에서 반사판(M1)을 인식하고, 시각(T2)에서 반사판(M2)을 인식하고, 시각(T3)에서 반사판(M3)을 인식한 것으로 한다. 또한 스캔의 방향은 도 9와 같이 반시계방향으로 한다. 각 반사판(M1∼M3)의 x좌표와 y좌표를 각각 Mxi, Myi(i=1∼3)로 하고, 무인 반송차(2)의 x방향속도를 u, y방향속도를 v, 각속도를 ω로 한다. 스캔의 간격은 0.1초 정도이고, 스핀턴 등의 시점을 제외하면, 속도(u, v)나 각속도(ω)는 일정하게 취급해도 된다. 그리고 시각(T1)에서의 반사판(M1)의 인식시의 방위를 α1, 시간(T2)에서의 반사판(M2)의 방위를 α2, 시각(T3)에서의 반사판(M3)의 방위를 α3로 한다. 그렇게 하면 시각(T1)에서의 무인반송차(2)의 좌표와 반사판(M1)을 이용해서 도면과 같은 직각삼각형을 구성할 수 있으며, 그 한 변의 각도는 α1+ωT1로 정해진다. 또 도 9의 경우 ω가 음(負)인 것을 나타내고 있다. 그래서 이 직각삼각형을 이용하는 것에 의해, u, v, ω를 미지수로 하는 식이 1개 성립한다. 여기서 x, y, T1, Mx1, My1는 기지인 것이다. 마찬가지로 시각(T2)에서의 무인 반송차의 위치나 방위, 반사판(M2)의 위치를 이용해서 한 개의 식이 성립되고, 시각(T3)에서의 무인 반송차의 위치나 방위와 반사판(M3)의 위치를 이용해서 1개의 식이 성립된다. 이러한 결과, 3장의 반사판을 인식한 경우, 3개의 식이 성립되고, 미지수는 3개이다. 그래서 이들 연립방정식으로부터 무인반송차(2)의 속도(u, v)나 각속도(ω)를 구하고, 기준시각(T)=0에서 현재시각(T4)까지의 위치나 방위의 변화를 산출하면, 임의의 시각에서의 무인반송차(2)의 방위와 위치를 구할 수 있다.

도 7∼도 9에 나타낸 처리를 도 10에 정리해서 나타내면, 자립주행의 개시이후, 스캔마다 반사판을 특정한다. 반사판의 특정에서는, 전회 특정한 반사판으로부터 각도나 거리의 변화가 허용범위내의 것을 같은 반사판으로서 특정한다. 전회 인식한 반사판에서 금회에 인식할 수 없었던 반사판이 있으면 시야밖으로 벗어난 것으로서 처리하고, 새로운 반사판이 존재하면 도 8의 방법으로, 특정이 끝난 2장의 반사판과 새롭게 인식한 반사판이 이루는 삼각형에 대응하는 것을 반사판의 맵(18)으로 구하고 반사판을 특정한다.

다음에 현재위치인식부(14)는 주행제어부(12)와 끊임없이 소정의 간격으로 시각맞춤을 하고, 주행제어부(12)에서의 시각을 알 수 있도록 한다. 다음에 도 9의 원리를 이용해서 무인 반송차(2)의 속도(u, v)와 각속도(ω)를 구한다. 예를 들면 도 9의 관계를 무인 반송차(2)의 위치나 방위의 변동의 일차항까지 고려해서 풀면, 도 10의 좌측의 연립일차방정식이 얻어진다. 그리고 이 방정식은 쉽게 풀 수 있으므로, 무인 반송차(2)의 속도(u, v)와 각속도(ω)를 구할 수 있다. 또 4점이상 인식할 수 있는 경우, 미지수(u, v, ω)의 최소 2곱의 오차를 최소로 하도록 푸는 것은 주지인 것이고, 보다 정확하게 속도나 각속도를 구할 수 있다. 그리고 무인 반송차(2)의 속도나 각속도가 구해지면, 시각(T)=0에서의 위치나 방위는 기지이며, 시각(T4)에서의 위치는 x+uT4, y+vT4로 되며, 방위는 시간(T)=0에서의 방위를 θ로서 θ+ωT4로 된다. 그리고 현재위치인식부(14)는 이들의 데이터를 주행제어부(12)에 입력하고, 현재위치인식부(14)는 현재위치에 관한 가정을 해두는 것이나 무인 반송차(2)의 속도나 각속도를 입력하는 일없이 현재위치와 방위를 구할 수 있다.

Claims

주행경로를 따라 배치한 여러개의 반사판과, 무인 반송차에 설치한, 반사판의 방위를 주기적으로 스캔해서 구하는 레이저 스캐너와, 반사판의 맵과, 앞의 스캔에서의 반사판의 특정결과의 기억수단과, 금회의 스캔에서 인식한 반사판을 앞의 인식결과로부터 소정의 각도내의 반사판을 전회와 동일한 반사판으로서 특정하는 수단과, 특정한 반사판에 근거해서 무인 반송차의 현재위치를 구하기 위한 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 무인 반송차 시스템.
제1항에 있어서, 상기한 레이저 스캐너에서는 반사판의 방위와 거리를 구하고, 또한 상기 특정수단을 새롭게 출현한 반사판을 특정이 끝난 반사판과의 거리관계로부터 상기 반사판의 맵에 의해 특정하도록 구성한 것을 특징으로 하는 무인 반송차 시스템.
제1항에 있어서, 특정한 3장 이상의 반사판으로부터 무인 반송차의 속도와 각속도를 구하고, 전에 인식한 위치로부터 현재의 시각까지 구한 속도와 각속도를 적분해서 현재위치와 방위를 구하도록 한 것을 특징으로 하는 무인 반송차 시스템.