KR102049760B1 - Apparatus and method of managing autonomous traveling vehicle and computer program - Google Patents

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KR102049760B1
KR102049760B1 KR1020180144194A KR20180144194A KR102049760B1 KR 102049760 B1 KR102049760 B1 KR 102049760B1 KR 1020180144194 A KR1020180144194 A KR 1020180144194A KR 20180144194 A KR20180144194 A KR 20180144194A KR 102049760 B1 KR102049760 B1 KR 102049760B1
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장윤석
박제민
류민지
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한국항공대학교산학협력단
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Abstract

An autonomous driving body management device comprises: one or more processors; one or more memories; and one or more programs stored in the one or more memories and configured to be executed by the one or more processors. The one or more programs include: a first instruction for generating estimated position information according to a travel path of an autonomous driving body traveling in a logistics site and time of the autonomous driving body; a second instruction for calculating the current position of an autonomous driving body based on an image of the logistics site received from one or more cameras arranged at the logistics site; a third instruction for determining whether the current position matches the current estimated position of the autonomous driving body which has been calculated based on the estimated position information; a fourth instruction for stopping the autonomous driving body when the current estimated position and the current position do not match, generating a control command for moving the autonomous driving body to the current estimated position, transmitting the control command to the autonomous driving body, and modifying the estimated position information; and a fifth instruction for repeating the second to fourth instructions until the current position matches the target position according to the travel path.

Description

자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램{APPARATUS AND METHOD OF　MANAGING AUTONOMOUS TRAVELING VEHICLE AND COMPUTER PROGRAM}Autonomous vehicle management device, autonomous vehicle management method and computer program {APPARATUS AND METHOD OF MANAGING AUTONOMOUS TRAVELING VEHICLE AND COMPUTER PROGRAM}

본 개시(開示)는 자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 물류 현장에 배치된 카메라로부터 수신된 영상을 기초로 산출된 자율 주행 이송체의 현재 위치와 현재 예상 위치를 비교하는 것에 의해서 자율 주행 이송체가 주행 경로를 따라서 주행하도록 관리하는 자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.The present disclosure relates to an autonomous traveling vehicle management apparatus, an autonomous traveling vehicle management method, and a computer program. The present invention relates to an autonomous traveling vehicle management apparatus, an autonomous traveling vehicle management method, and a computer program which manages the autonomous traveling vehicle traveling along the travel path by comparing the current position with the current estimated position.

물류 센터 및 창고와 같은 물류 현장에서는, 예컨대 다수의 물품이 반입되어 보관되거나 반출된다. 종래의 경우, 작업자가 물품을 물류 현장에 직접 예컨대 지게차와 같은 장비를 이용하여 반입하여 보관하거나, 반출한다. 물류 현장에서의 복잡한 업무를 보다 효율적으로 처리하기 위해서, 예컨대 자율 주행 로봇과 같은 자율 주행 이송체를 도입하는 것이 검토되고 있다. 자율 주행 이송체를 물류 현장에 도입하는 경우, 업무를 보다 효율적으로 처리할 수 있고, 또한 물류 작업을 위한 관리 비용도 절감할 수 있다.In logistics sites such as distribution centers and warehouses, for example, a number of items are brought in and stored or taken out. In the conventional case, a worker carries goods directly into a logistics site by using equipment such as a forklift, for example, or stores them. In order to process more complicated tasks in a logistics site more efficiently, introduction of an autonomous traveling conveyer, such as an autonomous running robot, is examined. When the autonomous vehicle is introduced to the logistics site, the work can be processed more efficiently, and the management cost for the logistics work can be reduced.

자율 주행 이송체는 이동 명령을 수신하면, 출발지부터 목적지까지의 주행 경로를 생성하고, 생성된 주행 경로를 기초로 자율 주행하는 것에 의해서 물품을 이송한다. 그러나 물류 현장에서 자율 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로를 기초로 산출되는 예상 위치 정보와 자율 주행 이송체의 실제 위치 사이에 차이가 발생할 수 있다. 예컨대 자율 주행 이송체의 내부에 구비된 구동부의 캘리브레이션 오류 및 자율 주행 이송체의 내부에 구비되며 구동부를 제어하는 컨트롤러의 오작동과 같은 문제가 발생하는 경우, 비록 자율 주행 이송체가 주행 경로를 따라서 주행하도록 동작하더라도, 자율 주행 이송체의 주행 경로를 기초로 산출되는 예상 위치 정보와 실제 위치가 달라질 수 있다.When the autonomous traveling vehicle receives the movement command, the autonomous traveling vehicle generates a traveling route from the starting point to the destination, and transfers the article by autonomous driving based on the generated traveling route. However, a difference may occur between the predicted position information calculated on the basis of the travel path of the autonomous vehicle traveling body autonomously running at the logistics site and the actual position of the autonomous vehicle vehicle. For example, if a problem occurs such as a calibration error of a drive unit provided in the autonomous driving vehicle and a malfunction of the controller provided inside the autonomous driving vehicle and controlling the driving unit, the autonomous driving vehicle moves along the travel path. Even in operation, the estimated position information and the actual position calculated based on the traveling path of the autonomous traveling vehicle may be different.

자율 주행 이송체의 예상 위치 정보와 실제 위치가 달라지게 되는 단점을 개선하기 위해서, 자율 주행 이송체의 위치를 보정하기 위한 시스템이 사용될 수 있다. 자율 주행 이송체의 위치를 보정하기 위한 시스템은 예컨대 물류 현장을 관리하는 시스템에 구비될 수 있다. 자율 주행 이송체의 위치를 보정하기 위한 시스템은 예컨대 물류 현장의 바닥 부분에 일정한 간격으로 부착된 태그를 실시간으로 판독하여 자율 주행 이송체의 실제 위치를 실시간으로 산출하고, 산출된 실제 위치와 주행 경로를 기초로 산출되는 예상 위치 정보가 일치하는 지를 확인한다. 예컨대, 주식회사 솔루봇에 의해서 2011년 3월 9일자로 출원되고 2012년 9월 19일자로 공개된, "RFID 태그를 이용한 이동 로봇의 자율 주행 위치 인식 장치, 방법 및 위치 인식 시스템"이라는 명칭의 한국공개특허 제10-2012-0102998호(특허문헌 1)는 RFID 태그를 이용하여 이동 로봇의 현재 위치를 인식하고 경로를 추종하는 방법을 개시하고 있다.In order to remedy the disadvantage that the estimated position information of the autonomous vehicle and the actual position is different, a system for correcting the position of the autonomous vehicle can be used. A system for correcting the position of the autonomous vehicle may be provided in a system for managing a logistics site, for example. The system for calibrating the position of the autonomous vehicle is, for example, reading tags attached to the bottom of the logistics site at regular intervals in real time to calculate the real position of the autonomous vehicle in real time, and the calculated actual position and driving route. Check whether the estimated location information calculated based on the coincidence. For example, a Korean autonomous driving position recognition device, a method and a position recognition system of a mobile robot using an RFID tag, filed on March 9, 2011 and published on September 19, 2012 by Solubot Co., Ltd. Korean Patent Laid-Open No. 10-2012-0102998 (Patent Document 1) discloses a method of recognizing a current position of a mobile robot and following a path using an RFID tag.

그러나 이러한 종래 기술에 따른 방식은, 태그의 부착과 같은 조건을 미리 고려하여 물류 현장을 설계해야 하기 때문에, 이미 구축된 물류 현장에 적용하기 어렵다. 또한 이미 구축된 물류 현장을 개조하여 태그를 부착하는 경우에는, 많은 시간과 비용이 필요하다는 단점도 있다. 또한, 태그가 파손되는 것과 같은 문제로 인하여 실제 위치를 산출하기 어려운 경우도 있기 때문에 태그를 유지 보수해야 한다는 단점도 있다.However, such a method according to the prior art is difficult to apply to the already established logistics site, because the logistics site must be designed in consideration of conditions such as the attachment of the tag in advance. In addition, the tagging by remodeling the already established logistics site has the disadvantage that a lot of time and cost is required. In addition, there is a disadvantage in that the tag must be maintained because the actual position may be difficult to calculate due to a problem such as a tag being broken.

1. 한국공개특허 제10-2012-0102998호.1. Korean Patent Publication No. 10-2012-0102998.

본원에서 개시되는 기술의 목적은 물류 현장에 배치된 카메라로부터 수신된 영상을 기초로 산출된 자율 주행 이송체의 현재 위치와 현재 예상 위치를 비교하는 것에 의해서 자율 주행 이송체가 주행 경로를 따라서 주행하도록 관리하는 자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 데 있다.An object of the technology disclosed herein is to manage the autonomous vehicle to travel along the travel route by comparing the current position and the current estimated position of the autonomous vehicle that is calculated based on the image received from the camera disposed at the logistics site. The present invention provides an autonomous traveling vehicle managing apparatus, an autonomous traveling vehicle managing method, and a computer program.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본원에서 개시되는 기술의 일 형태에 따르면, 하나 이상의 프로세서; 하나 이상의 메모리; 상기 하나 이상의 메모리에 저장되며 상기 하나 이상의 프로세서에 의해서 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램은, 물류 현장 내에서 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로 및 상기 자율 이송체의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 제1 인스트럭션; 상기 물류 현장에 배치된 하나 이상의 카메라로부터 수신된 상기 물류 현장의 영상을 기초로, 상기 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출하는 제2 인스트럭션; 상기 예상 위치 정보를 기초로 산출된 상기 자율 주행 이송체의 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 제3 인스트럭션; 상기 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하지 않으면, 상기 자율 주행 이송체를 정지하고 상기 자율 주행 이송체를 상기 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여 상기 자율 주행 이송체로 전송하고, 상기 예상 위치 정보를 수정하는 제4 인스트럭션; 및 상기 현재 위치가 상기 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 상기 제2 인스트럭션 내지 상기 제4 인스트럭션을 반복하는 제5 인스트럭션을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치가 제공된다.In order to achieve the above technical problem, according to one aspect of the technology disclosed herein, at least one processor; One or more memories; And at least one program stored in the at least one memory and configured to be executed by the at least one processor, wherein the at least one program includes a travel path of an autonomous vehicle traveling in a logistics site and a time of the autonomous vehicle. A first instruction for generating expected location information according to the first instruction; A second instruction for calculating a current position of the autonomous vehicle moving body based on an image of the logistics site received from at least one camera disposed at the logistics site; A third instruction for determining whether a current estimated position of the autonomous traveling vehicle and the current position coincide based on the estimated position information; If the current estimated position and the current position do not coincide with each other, a control command for stopping the autonomous traveling vehicle and moving the autonomous traveling vehicle to the current expected position is generated and transmitted to the autonomous traveling vehicle, and the estimated position A fourth instruction to modify the information; And a fifth instruction for repeating the second to fourth instructions until the current position coincides with a target position along the travel route.

본원에서 개시되는 기술의 다른 형태에 따르면, 자율 주행 이송체 관리 장치에 의해서 수행되는 자율 주행 이송체 관리 방법으로서, (a) 물류 현장 내에서 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로 및 상기 자율 이송체의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 단계; (b) 상기 물류 현장에 배치된 하나 이상의 카메라로부터 수신된 상기 물류 현장의 영상을 기초로, 상기 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출하는 단계; (c) 상기 예상 위치 정보를 기초로 산출된 상기 자율 주행 이송체의 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 단계; (d) 상기 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하지 않으면, 상기 자율 주행 이송체를 정지하고 상기 자율 주행 이송체를 상기 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여 상기 자율 주행 이송체로 전송하고, 상기 예상 위치 정보를 수정하는 단계; 및 (e) 상기 현재 위치가 상기 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 상기 단계 (d) 내지 상기 단계 (d)를 반복하는 단계를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법이 제공된다.According to another aspect of the technology disclosed herein, an autonomous traveling vehicle management method performed by an autonomous traveling vehicle management apparatus, comprising: (a) a traveling path of an autonomous traveling vehicle traveling in a logistics site and the autonomous vehicle; Generating expected location information over time of the; (b) calculating a current position of the autonomous vehicle on the basis of an image of the logistics site received from at least one camera arranged at the logistics site; (c) determining whether a current estimated position of the autonomous traveling vehicle and the current position coincide based on the estimated position information; (d) if the current estimated position and the current position do not coincide with each other, generate a control command to stop the autonomous traveling vehicle and move the autonomous traveling vehicle to the current estimated position, and transmit the generated control command to the autonomous traveling vehicle, Modifying the expected location information; And (e) repeating the steps (d) to (d) until the current position coincides with the target position along the travel route. .

본원에서 개시되는 기술의 또 다른 형태에 따르면, 자율 주행 이송체 관리 장치에 의해서 실행되며 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 물류 현장 내에서 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로 및 상기 자율 이송체의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 제1 인스트럭션; 상기 물류 현장에 배치된 하나 이상의 카메라로부터 수신된 상기 물류 현장의 영상을 기초로, 상기 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출하는 제2 인스트럭션; 상기 예상 위치 정보를 기초로 산출된 상기 자율 주행 이송체의 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 제3 인스트럭션; 상기 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하지 않으면, 상기 자율 주행 이송체를 정지하고 상기 자율 주행 이송체를 상기 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여 상기 자율 주행 이송체로 전송하고, 상기 예상 위치 정보를 수정하는 제4 인스트럭션; 및 상기 현재 위치가 상기 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 상기 제2 인스트럭션 내지 상기 제4 인스트럭션을 반복하는 제5 인스트럭션을 포함하는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.According to still another aspect of the technology disclosed herein, a computer program executed by an autonomous vehicle transport apparatus and stored in a recording medium, the traveling path of the autonomous vehicle transported body traveling in a logistics site and the time of the autonomous vehicle A first instruction for generating expected location information according to the first instruction; A second instruction for calculating a current position of the autonomous vehicle moving body based on an image of the logistics site received from at least one camera disposed at the logistics site; A third instruction for determining whether a current estimated position of the autonomous traveling vehicle and the current position coincide based on the estimated position information; If the current estimated position and the current position do not coincide with each other, a control command for stopping the autonomous traveling vehicle and moving the autonomous traveling vehicle to the current expected position is generated and transmitted to the autonomous traveling vehicle, and the estimated position A fourth instruction to modify the information; And a fifth instruction for repeating the second instruction to the fourth instruction until the current position coincides with a target position along the travel route.

본원에서 개시되는 기술에 따르면, 물류 현장에 배치된 카메라로부터 수신된 영상을 기초로 산출된 자율 주행 이송체의 현재 위치와 현재 예상 위치를 비교하는 것에 의해서 자율 주행 이송체가 주행 경로를 따라서 주행하도록 관리할 수 있다. 특히 카메라로부터 수신된 영상을 기초로 현재 위치를 산출하므로, 물류 현장에 별도의 태그를 설치할 필요없이 용이하게 적용될 수 있고, 태그가 부착된 물류 현장에서도 태그를 유지 보수할 필요없이 카메라를 설치하는 것에 의해서 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출할 수 있다.According to the technology disclosed herein, the autonomous vehicle is managed to travel along the travel path by comparing the current position and the current estimated position of the autonomous vehicle that is calculated based on the image received from the camera disposed at the logistics site. can do. In particular, since the current position is calculated based on the image received from the camera, it can be easily applied without the need to install a separate tag in the logistics site, and even in a tagged site where the camera is installed without the need for maintaining the tag. By this, the current position of the autonomous traveling vehicle can be calculated.

도 1은 본원에서 개시되는 기술의 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치의 예시적인 구성을 나타내는 도면.
도 2는 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치가 배치되는 환경을 나타내는 도면.
도 3은 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치가 저장 및 실행하는 프로그램의 예시적인 블록도.
도 4는 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치에 의해서 자율 이송체의 현재 위치와 예상 현재 위치가 차이가 있을 때 자율 주행 이송체의 위치를 보정하는 예를 나타내는 도면.
도 5는 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치에 있어서, 영상의 좌표를 변환하는 예를 나타내는 도면.
도 6은 본원에서 개시되는 기술의 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 방법의 예시적인 흐름도.1 is a view showing an exemplary configuration of an autonomous traveling vehicle management apparatus according to an embodiment of the technology disclosed herein.
2 is a view showing an environment in which the autonomous traveling vehicle management apparatus according to the embodiment is arranged;
3 is an exemplary block diagram of a program stored and executed by the autonomous vehicle management apparatus according to the embodiment;
4 is a view illustrating an example of correcting the position of the autonomous vehicle when the autonomous vehicle body management apparatus according to the embodiment is different from the current position and the expected current position of the autonomous vehicle body.
5 is a diagram illustrating an example of converting coordinates of an image in the autonomous vehicle transport apparatus managing device according to the embodiment;
6 is an exemplary flowchart of a method for managing an autonomous vehicle according to an embodiment of the technology disclosed herein.

이하, 본원에서 개시되는 기술에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램의 실시예를 첨부한 도면을 참조로 보다 구체적으로 설명한다. 한편 본원에서 개시되는 기술의 실시예를 설명하기 위한 도면들에서, 설명의 편의를 위해서 실제 구성 중 일부만을 도시하거나 일부를 생략하여 도시하거나 변형하여 도시하거나 또는 축척이 다르게 도시될 수 있다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, an embodiment of an autonomous vehicle transport management apparatus, an autonomous vehicle transport management method and a computer program according to the technology disclosed herein will be described in more detail. Meanwhile, in the drawings for describing the embodiments of the technology disclosed herein, only some of the actual configurations may be illustrated, some of them may be omitted, some may be omitted, or the scales may be differently illustrated for convenience of description.

<실시예><Example>

도 1은 본원에서 개시되는 기술의 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치의 예시적인 구성을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram showing an exemplary configuration of an autonomous traveling vehicle management apparatus according to an embodiment of the technology disclosed herein.

도 1을 참조하면, 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(110)와, 하나 이상의 메모리(130)와, 하나 이상의 메모리(130)에 저장되며 하나 이상의 프로세서(110)에 의해서 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램(150)을 포함한다.Referring to FIG. 1, the autonomous vehicle management apparatus 100 according to the embodiment may be stored in one or more processors 110, one or more memories 130, one or more memories 130, and may include one or more processors. One or more programs 150 configured to be executed by 110.

하나 이상의 프로세서(110)는 하나 이상의 메모리(130)에 저장된 하나 이상의 프로그램(150)을 판독하고 실행한다. 하나 이상의 프로세서(110)는 예컨대 x개(단 x는 자연수)로 도시되었지만, 예컨대 1개일 수도 있으며 또는 복수 개일 수도 있다. 즉 하나의 프로세서를 이용하여 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 기능을 실행할 수도 있으며, 또는 복수 개의 프로세서가 연동하여 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 기능을 실행할 수도 있다. 예컨대 제1 프로세서가 연산 기능을 실행하고, 제2 프로세서가 통신 기능을 실행하는 방식을 이용하여 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 기능을 실행할 수도 있다.One or more processors 110 read and execute one or more programs 150 stored in one or more memories 130. One or more processors 110 are shown as, for example, x (where x is a natural number), but may be one or a plurality, for example. That is, the function of the autonomous vehicle management apparatus 100 may be executed by using one processor, or the plurality of processors may be linked to execute the function of the autonomous vehicle management apparatus 100. For example, the function of the autonomous vehicle management apparatus 100 may be executed by using a method in which the first processor executes a calculation function and the second processor executes a communication function.

하나 이상의 메모리(130)는 하나 이상의 프로그램(150)을 저장한다. 하나 이상의 메모리(130)는 예컨대 기록 및 판독이 가능한 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 같은 기록 매체이다. 하나 이상의 메모리(130)는 1개로 도시되었지만 복수 개일 수도 있다.One or more memories 130 store one or more programs 150. One or more memories 130 are, for example, a recording medium such as a nonvolatile memory or a volatile memory capable of writing and reading. One or more memories 130 are shown as one but may be plural.

하나 이상의 프로그램(150)은 예컨대 y개(단 y는 자연수)로 도시되었지만, 예컨대 1개일 수도 있으며 또는 복수 개일 수도 있다. 즉 하나의 프로그램을 이용하여 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 기능을 구현할 수도 있으며, 또는 복수 개의 프로그램이 연동하여 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 기능을 구현할 수도 있다. 예컨대 제1 프로그램이 연산 기능을 구현하고, 제2 프로그램이 통신 기능을 구현하는 방식으로 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 기능을 구현할 수도 있다.One or more programs 150 are shown, for example, in y (where y is a natural number), but may be one or a plurality, for example. That is, the function of the autonomous vehicle management apparatus 100 may be implemented using one program, or a plurality of programs may be linked to implement the function of the autonomous vehicle administration apparatus 100. For example, the function of the autonomous vehicle management apparatus 100 may be implemented in such a manner that the first program implements a calculation function and the second program implements a communication function.

이하 하나 이상의 프로세서(110), 하나 이상의 메모리(130) 및 하나 이상의 프로그램(150)은 각각 "프로세서(110)", "메모리(130)" 및 "프로그램(150)"으로 지칭한다.Hereinafter, one or more processors 110, one or more memories 130, and one or more programs 150 are referred to as “processor 110,” “memory 130,” and “program 150,” respectively.

도 2는 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치가 배치되는 환경을 나타내는 도면이다.2 is a view showing an environment in which the autonomous traveling vehicle managing apparatus according to the embodiment is arranged.

도 2를 참조하면, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 예컨대 물류 현장(400)에 배치되며, 물류 현장(400)에는 자율 주행 이송체(200)와 하나 이상의 카메라(300)가 배치되어 있다. 또한 물류 현장(400) 내에는 다수의 물품 보관대(450)가 설치되어 있다.Referring to FIG. 2, the autonomous vehicle transport apparatus 100 is disposed at, for example, a logistics site 400, and the autonomous vehicle carrier 200 and one or more cameras 300 are disposed at the logistics site 400. . In addition, a plurality of goods storage 450 is installed in the logistics site 400.

자율 주행 이송체(200)는 자율 주행 이송체 관리 장치(100)로부터 주행 경로를 수신한 후, 주행 경로에 포함된 목표 위치까지 자율 주행한다. 자율 주행 이송체(200)는 주행 경로를 기초로 시간에 따른 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 생성할 수 있고, 생성된 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향은 자율 주행 이송체 관리 장치(100)로 전송될 수 있다.The autonomous traveling vehicle 200 receives the traveling route from the autonomous traveling vehicle management apparatus 100, and then autonomously runs to a target position included in the traveling route. The autonomous traveling vehicle 200 may generate an estimated traveling speed and an expected traveling direction over time based on the driving path, and the generated estimated traveling speed and the expected traveling direction are transmitted to the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100. Can be.

하나 이상의 카메라(300)는 예컨대 물류 현장(400)의 천장에 설치되며, 물류 현장(400)에 천장이 없는 경우에는 지면으로부터 미리 지정된 높이 이상에 설치된다.One or more cameras 300 are installed on the ceiling of the logistics site 400, for example, and if there is no ceiling on the logistics site 400, the one or more cameras 300 are installed above a predetermined height from the ground.

도 3은 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치가 저장 및 실행하는 프로그램의 예시적인 블록도이다.3 is an exemplary block diagram of a program stored and executed by the autonomous vehicle transport apparatus according to the embodiment.

도 3을 참조하면, 프로그램(150)은 제1 인스트럭션(150-1) 내지 제5 인스트럭션(150-5)을 포함한다. 제1 인스트럭션(150-1)은 제1 서브인스트럭션(150-1-1), 제2 서브인스트럭션(150-1-2) 및 제5 서브인스트럭션(150-1-3) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제2 서브인스트럭션(150-1-2)은 제3 서브인스트럭션(150-1-2-1) 및 제4 서브인스트럭션(150-1-2-2) 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 제2 인스트럭션(150-2)은 제6 서브인스트럭션(150-2-1) 내지 제8 서브인스트럭션(150-2-3)을 포함할 수 있다. 제4 인스트럭션(150-4)은 제9 서브인스트럭션(150-4-1)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the program 150 includes first instructions 150-1 to fifth instructions 150-5. The first instruction 150-1 may include at least one of the first sub instruction 150-1-1, the second sub instruction 150-1-2, and the fifth sub instruction 150-1-3. Can be. The second sub-instruction 150-1-2 may include any one of the third sub-instruction 150-1-2-1 and the fourth sub-instruction 150-1-2-2. The second instruction 150-2 may include sixth sub-instructions 150-2-1 to eighth sub-instructions 150-2-3. The fourth instruction 150-4 may include a ninth sub-instruction 150-4-1.

제1 인스트럭션(150-1)은 물류 현장(400) 내에서 주행하는 자율 주행 이송체(200)의 주행 경로 및 자율 이송체(200)의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성한다.The first instruction 150-1 generates the travel path of the autonomous vehicle 200 traveling in the logistics site 400 and the estimated position information according to the time of the autonomous vehicle 200.

제1 인스트럭션(150-1)은 자율 주행 이송체(200)의 주행 시작 위치 및 목표 위치를 입력받고 주행 경로를 생성하는 제1 서브인스트럭션(150-1-1)을 포함할 수 있다.The first instruction 150-1 may include a first sub-instruction 150-1-1 that receives a driving start position and a target position of the autonomous driving vehicle 200 and generates a driving route.

예컨대 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 제1 서브인스트럭션(150-1-1)을 통하여, 후술하는 도 4를 참조로 설명되듯이, 자율 주행 이송체(200)의 주행 시작 위치(510) 및 목표 위치(590)를 입력받고 주행 경로(500)를 생성한다.For example, the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 is a traveling start position 510 of the autonomous traveling vehicle 200 as described with reference to FIG. 4 to be described later through the first sub-instruction 150-1-1. And a target position 590 is input and a driving route 500 is generated.

제1 인스트럭션(150-1)은 주행 경로 및 자율 주행 이송체(200)의 시간에 따른 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 기초로 예상 위치 정보를 생성하는 제2 서브인스트럭션(150-2)을 포함할 수 있다.The first instruction 150-1 includes a second sub-instruction 150-2 that generates the predicted position information based on the driving route and the estimated traveling speed and the expected driving direction of the autonomous traveling vehicle 200 over time. can do.

즉 자율 주행 이송체(200)의 주행 경로와 자율 주행 이송체(200)의 시간에 따른 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 알면, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 자율 이송체(200)의 시간에 따른 예상 위치 정보를 산출할 수 있다.That is, when the driving path of the autonomous traveling vehicle 200 and the estimated traveling speed and the expected driving direction according to the time of the autonomous traveling vehicle 200 are known, the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 may determine the autonomous vehicle 200. It is possible to calculate the estimated position information over time.

예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 획득하기 위해서, 제2 서브인스트럭션(150-1-2)은 제3 서브인스트럭션(150-1-2-1) 및 제4 서브인스트럭션(150-1-2-2) 중 어느 하나를 포함할 수 있다.In order to obtain the expected traveling speed and the expected driving direction, the second sub-instruction 150-1-2 may be configured by the third sub-instruction 150-1-2-1 and the fourth sub-instruction 150-1-2-2. It may include any one of).

우선 자율 주행 이송체(200)로부터 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 수신하는 경우, 제2 서브인스트럭션(150-1-2)은 자율 주행 이송체(200)로부터 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 수신하는 제3 서브인스트럭션(150-1-2-1)을 포함할 수 있다.First, when receiving the expected traveling speed and the expected traveling direction from the autonomous traveling vehicle 200, the second subinstruction 150-1-2 receives the expected traveling speed and the expected traveling direction from the autonomous traveling vehicle 200. It may include a third sub-instruction 150-1-2-1.

즉 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 주행 경로를 자율 주행 이송체(200)로 전송한다. 자율 주행 이송체(200)는 주행 경로를 수신하면, 내부의 컴퓨팅 장치를 기초로 주행 경로에 따른 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 연산한다. 그 후, 연산된 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향은 자율 주행 이송체 관리 장치(100)로 전송된다.That is, the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 transmits the traveling route to the autonomous traveling vehicle 200. When the autonomous traveling vehicle 200 receives the driving route, the autonomous driving vehicle 200 calculates an expected traveling speed and an expected traveling direction according to the traveling route based on the internal computing device. Thereafter, the calculated estimated traveling speed and the expected traveling direction are transmitted to the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100.

다음으로, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)가 자율 주행 이송체(200)의 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 생성하는 경우, 제2 서브인스트럭션(150-1-2)은 자율 주행 이송체(200)의 주행 시작 위치 및 목표 위치와 자율 주행 이송체(200)의 장치 정보를 기초로 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 생성하는 제4 서브인스트럭션(150-1-2-2)을 포함할 수 있다. 자율 주행 이송체(200)의 장치 정보는 예컨대 자율 주행 이송체(200)에 구비된 구동부의 특성, 즉 자율 주행 이송체(200)의 이동 가능 속도 및 방향 전환 속도와 같은 정보를 포함할 수 있다. 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 생성된 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 자율 주행 이송체(200)로 전송할 수 있고, 자율 주행 이송체(200)는 수신한 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 기초로 구동될 수도 있다.Next, when the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 generates the expected traveling speed and the expected traveling direction of the autonomous traveling vehicle 200, the second subinstruction 150-1-2 is the autonomous traveling vehicle ( And a fourth sub-instruction 150-1-2-2 which generates the expected travel speed and the expected travel direction based on the driving start position and the target position of the 200 and the device information of the autonomous traveling vehicle 200. have. The device information of the autonomous traveling vehicle 200 may include information such as, for example, the characteristics of the driving unit provided in the autonomous traveling vehicle 200, that is, the movable speed and the direction change speed of the autonomous traveling vehicle 200. . The autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 may transmit the generated estimated traveling speed and the expected traveling direction to the autonomous traveling vehicle 200, and the autonomous traveling vehicle 200 may receive the received expected traveling speed and the expected traveling direction. It may be driven on a basis.

제1 인스트럭션(150-1)은 주행 경로를 자율 주행 이송체(200)로 전송하는 제5 서브인스트럭션(150-1-3)을 포함할 수 있다. 즉 자율 주행 이송체 관리 장치(100)가 생성한 주행 경로는 자율 주행 이송체(200)로 전송되며, 자율 주행 이송체(200)는 주행 경로를 기초로 목표 위치까지 주행한다.The first instruction 150-1 may include a fifth sub-instruction 150-1-3 that transmits the driving route to the autonomous traveling vehicle 200. That is, the traveling route generated by the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 is transmitted to the autonomous traveling vehicle 200, and the autonomous traveling vehicle 200 travels to the target position based on the traveling route.

다시 도 3을 참조하면, 제2 인스트럭션(150-2)은 물류 현장(400)에 배치된 하나 이상의 카메라(300)로부터 수신된 물류 현장(400)의 영상을 기초로, 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출한다.Referring again to FIG. 3, the second instruction 150-2 is based on the image of the logistics site 400 received from the one or more cameras 300 disposed in the logistics site 400, and the autonomous traveling vehicle 200. Calculate the current position of).

즉, 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출하기 위해서, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 물류 현장(400)에 배치된 하나 이상의 카메라(300)로부터 영상을 수신한다. 그러나, 카메라(300)의 성능 및 설정값에 따라서 동일한 위치 및 동일한 각도에서 물류 현장(400)의 영상을 촬영하더라도, 서로 다른 영상이 획득될 수도 있다.That is, in order to calculate the current position of the autonomous traveling vehicle 200, the autonomous traveling vehicle management apparatus 100 receives an image from one or more cameras 300 disposed in the logistics site 400. However, even if the image of the logistics site 400 is photographed at the same location and at the same angle according to the performance and setting value of the camera 300, different images may be obtained.

이를 보정하기 위해서, 제2 인스트럭션(150-2)은 하나 이상의 카메라(300)로부터 수신된 영상의 픽셀 좌표를 생성하는 제6 서브인스트럭션(150-2-1); 제6 서브인스트럭션(150-2-1)을 통하여 생성된 픽셀 좌표를 정규 좌표로 변환하는 제7 서브인스트럭션(150-2-2); 및 제7 서브인스트럭션(150-2-2)을 통하여 변환된 정규 좌표를 실제 지면 좌표로 변환하여 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출하는 제8 서브인스트럭션(150-2-3)을 포함할 수 있다.To correct this, the second instruction 150-2 may include a sixth sub-instruction 150-2-1 generating pixel coordinates of an image received from the one or more cameras 300; A seventh subinstruction 150-2-2 for converting pixel coordinates generated through the sixth subinstruction 150-2-1 into normal coordinates; And an eighth sub-instruction 150-2-3 that calculates the current position of the autonomous traveling vehicle 200 by converting the normal coordinates converted through the seventh sub-instruction 150-2-2 into actual ground coordinates. It may include.

도 5는 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치에 있어서, 영상의 좌표를 변환하는 예를 나타내는 도면이다.5 is a diagram illustrating an example of converting coordinates of an image in the autonomous traveling vehicle managing apparatus according to the embodiment.

도 5를 참조하면, 카메라 원점과 지면 원점이 표시된다. 카메라 원점과 지면 원점은 위로부터 보았을 때 동일한 지점이며, 다만 카메라 원점의 높이는 지면 원점의 높이를 0으로 하였을 때, 예컨대 h이다. 예컨대, 카메라(300)가 물류 현장(400)의 천장에 배치되는 경우, h는 지면으로부터 카메라(300)까지의 높이에 대응하는 값을 가질 수 있다.5, the camera origin and the ground origin are displayed. The camera origin and the ground origin are the same point as seen from above, except that the height of the camera origin is, for example, h when the height of the ground origin is zero. For example, when the camera 300 is disposed on the ceiling of the logistics site 400, h may have a value corresponding to the height from the ground to the camera 300.

영상의 픽셀 좌표는 도 5의 I(px, py)로 도시된다.The pixel coordinates of the image are shown by I (px, py) in FIG.

픽셀 좌표는 영상의 물체가 기준점으로부터 어느 정도 이격되는 지를 나타내는 픽셀 크기 및 개수를 이용하여 표현된다. 예컨대 픽셀 크기가 0.1 mm, 기준점으로부터 x축으로 100칸, y축으로 200칸 떨어져있다면 픽셀 좌표는 (10 mm, 20 mm)로 표시될 수 있다.The pixel coordinates are expressed using the pixel size and the number indicating how far the object of the image is from the reference point. For example, if the pixel size is 0.1 mm, 100 spaces on the x-axis and 200 spaces on the y-axis from the reference point, the pixel coordinates can be expressed as (10 mm, 20 mm).

영상의 정규 좌표는 도 5의 N(u, v)로 도시된다.The normal coordinates of the image are shown by N (u, v) in FIG.

정규 좌표는 지면의 실제 물체, 즉 자율 주행 이송체(200)를 촬영한 영상의 표면을 평행 이동시켜서 초점 거리가 1이 되도록 하였을 때의 좌표를 의미한다.The normal coordinates mean coordinates when the focal length is set to 1 by moving the surface of an image of the real object on the ground, that is, the autonomous driving vehicle 200 in parallel.

정규 좌표를 구하기 위해서, 카메라(300)의 초점 거리가 사용된다. 초점 거리는 카메라(300)의 렌즈 중심과 카메라(300) 내부의 이미지 센서와의 거리를 지칭한다. 초점 거리는 카메라(300)의 설계 제원을 통하여 구할 수 있다.To find the normal coordinates, the focal length of the camera 300 is used. The focal length refers to the distance between the lens center of the camera 300 and the image sensor inside the camera 300. The focal length can be obtained through design specifications of the camera 300.

예컨대 u는 px/f로 계산되며, v는 py/f로 계산될 수 있다.For example, u may be calculated as px / f, and v may be calculated as py / f.

그 후, 정규 좌표를 실제 지면 좌표로 변환하여 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출한다.Thereafter, the normal coordinates are converted into actual ground coordinates to calculate the current position of the autonomous traveling vehicle 200.

정규 좌표를 실제 지면 좌표로 변환하는 경우, 카메라 원점과 자율 주행 이송체(200)와의 직선거리 및 카메라 광학축과 자율 주행 이송체(200)의 방향각을 이용하여 변환된다.When the normal coordinates are converted into actual ground coordinates, the linear coordinates of the camera origin and the autonomous traveling vehicle 200 and the direction angles of the camera optical axis and the autonomous traveling vehicle 200 are converted.

이상과 같은 과정을 통하여, 물류 현장(400)의 영상으로부터 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출할 수 있다.Through the above process, the current position of the autonomous driving vehicle 200 can be calculated from the image of the logistics site 400.

다시 도 3을 참조하면, 제3 인스트럭션(150-3)은 제1 인스트럭션(150-1)에서 생성된 예상 위치 정보를 기초로 산출된 자율 주행 이송체(200)의 현재 예상 위치와 제2 인스트럭션(150-2)을 통해서 산출된 현재 위치가 일치하는 지 판단한다.Referring back to FIG. 3, the third instruction 150-3 may include the current estimated position and the second instruction of the autonomous vehicle 200 calculated based on the estimated position information generated by the first instruction 150-1. It is determined whether the current position calculated through 150-2 is identical.

제4 인스트럭션(150-4)은 제3 인스트럭션(150-3)을 통해서 현재 예상 위치와 현재 위치가 일치하지 않으면, 자율 주행 이송체(200)를 정지하고 자율 주행 이송체(200)를 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여, 자율 주행 이송체(200)로 전송하고, 제1 인스트럭션(150-1)을 통해서 산출되었던 예상 위치 정보를 수정한다.If the current instruction position and the current position do not coincide with the third instruction 150-3 through the third instruction 150-3, the fourth instruction 150-4 stops the autonomous driving vehicle 200 and currently estimates the autonomous driving vehicle 200. A control command for moving to a position is generated, transmitted to the autonomous traveling vehicle 200, and the estimated position information calculated through the first instruction 150-1 is corrected.

도 4는 상기 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 장치에 의해서 자율 이송체의 현재 위치와 예상 현재 위치가 차이가 있을 때 자율 주행 이송체의 위치를 보정하는 예를 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of correcting the position of the autonomous vehicle when the autonomous vehicle body management apparatus according to the embodiment is different from the current position and the expected current position of the autonomous vehicle body.

도 4를 참조하면, 제2 인스트럭션(150-2)을 통하여 산출된 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치(550)와 자율 주행 이송체(200)의 현재 예상 위치(550)에 차이가 있다. 그 경우, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 제4 인스트럭션(150-4)을 통하여 자율 주행 이송체(200)를 정지하고 자율 주행 이송체(200)를 현재 예상 위치(550)로 이동하는 제어 명령을 생성하여, 자율 주행 이송체(200)로 전송한다. 자율 주행 이송체(200)는 제어 명령을 수신하면, 일단 주행을 정지하고 현재 예상 위치(550)로 주행한다. 자율 주행 이송체 관리 장치(100)가 제어 명령을 통하여 자율 주행 이송체(200)를 정지하는 이유는, 자율 주행 이송체(200)가 주행 경로를 이탈하여 주행하는 경우 발생할 수 있는 물류 현장(400) 내의 물품 또는 작업자와의 충돌 가능성을 최소화하기 위해서이다.Referring to FIG. 4, there is a difference between the current position 550 of the autonomous traveling vehicle 200 and the current estimated position 550 of the autonomous traveling vehicle 200 calculated through the second instruction 150-2. . In this case, the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 stops the autonomous traveling vehicle 200 through the fourth instruction 150-4 and moves the autonomous traveling vehicle 200 to the current estimated position 550. The control command is generated and transmitted to the autonomous traveling vehicle 200. When the autonomous traveling vehicle 200 receives the control command, the autonomous traveling vehicle 200 stops driving and travels to the current estimated position 550. The reason for stopping the autonomous traveling vehicle 200 through the control command is that the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 stops at the logistics site 400 which may occur when the autonomous traveling vehicle 200 travels off the driving route. In order to minimize the possibility of a collision with an item or worker in the

제4 인스트럭션(150-4)은 자율 주행 이송체(200)가 현재 예상 위치까지 이동하기까지의 시간 지연을 고려하여 제1 인스트럭션(150-1)을 통하여 생성된 예상 위치 정보를 수정하는 제9 서브인스트럭션(150-4-1)을 포함할 수 있다.The fourth instruction 150-4 may modify the estimated position information generated through the first instruction 150-1 in consideration of a time delay until the autonomous vehicle 200 moves to the current estimated position. Subinstructions 150-4-1.

즉, 자율 주행 이송체(200)가 현재 예상 위치까지 이동하는 것에 의해서, 제1 인스트럭션(150-1)을 통하여 생성된 예상 위치 정보가 변경될 수 있다.That is, the estimated position information generated through the first instruction 150-1 may be changed by moving the autonomous traveling vehicle 200 to the current estimated position.

따라서, 제9 서브인스트럭션(150-4-1)을 통하여 예상 위치 정보를 수정한다.Accordingly, the estimated position information is corrected through the ninth subinstruction 150-4-1.

다음으로, 제5 인스트럭션(150-5)은 현재 위치가 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 제2 인스트럭션(150-2) 내지 제4 인스트럭션(150-4)을 반복한다.Next, the fifth instruction 150-5 repeats the second instructions 150-2 to the fourth instruction 150-4 until the current position matches the target position along the travel route.

즉, 제5 인스트럭션(150-5)은 제3 인스트럭션(150-3)을 통해서 자율 주행 이송체(200)의 현재 예상 위치와 현재 위치가 일치하는 경우, 현재 위치가 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치하는 지 확인할 수 있다. 현재 위치가 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치하지 않는다면, 현재 위치가 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 제2 인스트럭션(150-2) 내지 제4 인스트럭션(150-4)을 반복한다. 즉 미리 지정된 시간 간격마다, 제2 인스트럭션(150-2) 내지 제4 인스트럭션(150-4)을 반복하여 자율 주행 이송체(200)의 현재 예상 위치와 현재 위치가 일치하는 지를 확인한다.That is, when the current position and the current position of the autonomous driving vehicle 200 coincide with each other through the third instruction 150-3, the fifth instruction 150-5 may correspond to a target position according to the driving route. You can check if it matches. If the current position does not coincide with the target position along the travel route, the second instructions 150-2 to 4 th instruction 150-4 are repeated until the current position coincides with the target position along the travel route. That is, at predetermined time intervals, the second instructions 150-2 to the fourth instructions 150-4 are repeated to check whether the current estimated position and the current position of the autonomous traveling vehicle 200 coincide with each other.

<다른 실시예><Other Embodiments>

도 6은 본원에서 개시되는 기술의 실시예에 따른 자율 주행 이송체 관리 방법의 예시적인 흐름도이다. 자율 주행 이송체 관리 방법은 자율 주행 이송체 관리 장치(100)에 의해서 수행된다.6 is an exemplary flowchart of a method for managing an autonomous vehicle according to an embodiment of the technology disclosed herein. The autonomous running vehicle managing method is performed by the autonomous running vehicle managing apparatus 100.

도 6을 참조하면, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 우선 물류 현장(400) 내에서 주행하는 자율 주행 이송체(200)의 주행 경로 및 자율 주행 이송체(200)의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성한다(S110). 단계 S110에 대한 설명은 전술한 제1 인스트럭션(150-1)에 대한 설명과 실질적으로 동일하므로, 단계 S110에 대한 상세한 설명은 생략한다. 특히 단계 S110은 제1 인스트럭션(150-1)의 서브인스트럭션, 즉 제1 서브인스트럭션(150-1-1), 제2 서브인스트럭션(150-1-2) 및 제5 서브인스트럭션(150-1-3)과, 제2 서브인스트럭션(150-1-2)의 서브인스트럭션인 제3 서브인스트럭션(150-1-2-1) 및 제4 서브인스트럭션(150-1-2-2)에 대응하는 단계들을 포함할 수 있으나, 이러한 단계들에 대한 설명은 제1 서브인스트럭션(150-1-1), 제2 서브인스트럭션(150-1-2) 및 제5 서브인스트럭션(150-1-3)과, 제3 서브인스트럭션(150-1-2-1) 및 제4 서브인스트럭션(150-1-2-2)에 대한 설명과 중복되므로, 생략한다.Referring to FIG. 6, the autonomous traveling vehicle managing apparatus 100 firstly estimates the travel path of the autonomous traveling vehicle 200 and the autonomous traveling vehicle 200 that travel in the logistics site 400. Generate the information (S110). Since the description of step S110 is substantially the same as the description of the first instruction 150-1 described above, a detailed description of step S110 is omitted. In particular, step S110 is a sub-instruction of the first instruction 150-1, that is, the first sub-instruction 150-1-1, the second sub-instruction 150-1-2 and the fifth sub-instruction 150-1. 3) and a step corresponding to the third sub-instruction 150-1-2-1 and the fourth sub-instruction 150-1-2-2, which are sub-instructions of the second sub-instruction 150-1-2. However, the description of the steps may include a first sub-instruction 150-1-1, a second sub-instruction 150-1-2, and a fifth sub-instruction 150-1-3, and Since the descriptions of the third sub-instruction 150-1-2-1 and the fourth sub-instruction 150-1-2-2 overlap with each other, the description thereof is omitted.

다음으로, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 물류 현장(400)에 배치된 하나 이상의 카메라(300)로부터 수신된 물류 현장(400)의 영상을 기초로, 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출한다(S120). 단계 S120에 대한 설명은 전술한 제2 인스트럭션(150-2)에 대한 설명과 실질적으로 동일하므로, 단계 S120에 대한 상세한 설명은 생략한다. 특히 단계 S120은 제2 인스트럭션(150-2)의 서브인스트럭션, 즉 제6 서브인스트럭션(150-2-1) 내지 제8 서브인스트럭션(150-2-3)에 대응하는 단계들을 포함할 수 있으나, 이러한 단계들에 대한 설명은 제6 서브인스트럭션(150-2-1) 내지 제8 서브인스트럭션(150-2-3)에 대한 설명과 중복되므로, 생략한다.Next, the autonomous vehicle transport apparatus 100 is based on the image of the logistics site 400 received from the one or more cameras 300 disposed in the logistics site 400, the current of the autonomous vehicle carrier 200 The position is calculated (S120). Since the description of step S120 is substantially the same as that of the above-described second instruction 150-2, a detailed description of step S120 is omitted. In particular, step S120 may include steps corresponding to the sub-instructions of the second instruction 150-2, that is, the sixth sub-instructions 150-2-1 to the eighth sub-instructions 150-2-3. Since the description of these steps is the same as that of the sixth sub-instruction 150-2-1 to the eighth sub-instruction 150-2-3, a description thereof will be omitted.

다음으로, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 단계 S110에서 생성된 예상 위치 정보를 기초로 산출된 자율 주행 이송체(200)의 현재 예상 위치와 단계 S120을 통해서 산출된 현재 위치가 일치하는 지 판단한다(S130). 단계 S130에 대한 설명은 전술한 제3 인스트럭션(150-3)에 대한 설명과 실질적으로 동일하므로, 단계 S130에 대한 상세한 설명은 생략한다.Next, the autonomous traveling vehicle management apparatus 100 determines whether the current estimated position of the autonomous traveling vehicle 200 calculated based on the estimated position information generated in step S110 and the current position calculated through step S120 coincide with each other. Determine (S130). Since the description of step S130 is substantially the same as that of the above-described third instruction 150-3, a detailed description of step S130 is omitted.

다음으로, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 S130을 통해서 현재 예상 위치와 현재 위치가 일치하지 않으면, 자율 주행 이송체(200)를 정지하고 자율 주행 이송체(200)를 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여, 자율 주행 이송체(200)로 전송하고, S131을 통해서 산출되었던 예상 위치 정보를 수정한다(S140). 단계 S140에 대한 설명은 전술한 제4 인스트럭션(150-4)에 대한 설명과 실질적으로 동일하므로, 단계 S140에 대한 상세한 설명은 생략한다. 특히 단계 S140은 제4 인스트럭션(150-4)의 서브인스트럭션, 즉 제9 서브인스트럭션(150-4-1)에 대응하는 단계를 포함할 수 있으나, 이러한 단계에 대한 설명은 제제9 서브인스트럭션(150-4-1)에 대한 설명과 중복되므로, 생략한다.Next, the autonomous traveling vehicle management apparatus 100 stops the autonomous traveling vehicle 200 and moves the autonomous traveling vehicle 200 to the current estimated position if the current estimated position and the current position do not match through S130. A control command is generated, transmitted to the autonomous traveling vehicle 200, and the estimated position information calculated through S131 is corrected (S140). Since the description of step S140 is substantially the same as that of the above-described fourth instruction 150-4, a detailed description of step S140 is omitted. In particular, step S140 may include a step corresponding to the sub-instruction of the fourth instruction 150-4, that is, the ninth sub-instruction 150-4-1, but the description of the step is described in Formulation 9 sub-instruction 150. Since the description of -4-1) is duplicated, it is omitted.

다음으로, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)는 현재 위치가 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 제2 인스트럭션(150-2) 내지 제4 인스트럭션(150-4)을 반복한다(S150). 단계 S150에 대한 설명은 전술한 제5 인스트럭션(150-5)에 대한 설명과 실질적으로 동일하므로, 단계 S150에 대한 상세한 설명은 생략한다.Next, the autonomous vehicle transport apparatus 100 repeats the second instructions 150-2 to the fourth instruction 150-4 until the current position matches the target position along the travel route (S150). ). Since the description of step S150 is substantially the same as that of the above-described fifth instruction 150-5, a detailed description of step S150 is omitted.

또한 본원에서 개시되는 기술에 따르면, 자율 주행 이송체 관리 장치(100)에 의해서 실행되며 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 물류 현장(400) 내에서 주행하는 자율 주행 이송체(200)의 주행 경로 및 자율 이송체(200)의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 제1 인스트럭션(150-1); 물류 현장(400)에 배치된 하나 이상의 카메라(300)로부터 수신된 물류 현장(400)의 영상을 기초로, 자율 주행 이송체(200)의 현재 위치를 산출하는 제2 인스트럭션(150-2); 제1 인스트럭션(150-1)에서 생성된 예상 위치 정보를 기초로 산출된 자율 주행 이송체(200)의 현재 예상 위치와 제2 인스트럭션(150-2)을 통해서 산출된 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 제3 인스트럭션(150-3); 제3 인스트럭션(150-3)을 통해서 현재 예상 위치와 현재 위치가 일치하지 않으면, 자율 주행 이송체(200)를 정지하고 자율 주행 이송체(200)를 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여, 자율 주행 이송체(200)로 전송하고, 제1 인스트럭션(150-1)을 통해서 산출되었던 예상 위치 정보를 수정하는 제4 인스트럭션(150-4); 및 현재 위치가 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 제2 인스트럭션(150-2) 내지 제4 인스트럭션(150-4)을 반복하는 제5 인스트럭션(150-5)을 포함하는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 각 인스트럭션은 전술한 자율 주행 이송체 관리 장치(100)의 대응되는 인스트럭션과 실질적으로 동일하므로, 컴퓨터 프로그램에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition, according to the technology disclosed herein, as a computer program executed by the autonomous vehicle transport apparatus 100 and stored in the recording medium, the traveling path of the autonomous vehicle carrier 200 running in the logistics site 400 and A first instruction 150-1 for generating predicted position information according to time of the autonomous vehicle 200; A second instruction 150-2 for calculating a current position of the autonomous traveling vehicle 200 based on an image of the logistics site 400 received from the one or more cameras 300 disposed in the logistics site 400; It is determined whether the current estimated position of the autonomous traveling vehicle 200 calculated based on the estimated position information generated by the first instruction 150-1 and the current position calculated through the second instruction 150-2 match. A third instruction 150-3; If the current estimated position and the current position do not coincide through the third instruction 150-3, a control command for stopping the autonomous driving vehicle 200 and moving the autonomous driving vehicle 200 to the current estimated position is generated. A fourth instruction 150-4 for transmitting to the autonomous traveling vehicle 200 and correcting the estimated position information calculated through the first instruction 150-1; And a fifth instruction 150-5 repeating the second instructions 150-2 to the fourth instruction 150-4 until the current position coincides with the target position along the travel route. A stored computer program can be provided. Since each instruction of the computer program is substantially the same as the corresponding instruction of the above-described autonomous vehicle management apparatus 100, detailed description of the computer program will be omitted.

비록 본원에서 개시되는 기술의 실시예가 구체적으로 설명되었지만 이는 단지 본원에서 개시되는 기술을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본원에서 개시되는 기술이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가지는 자라면 본원에서 개시되는 기술의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가능할 것이다.Although embodiments of the technology disclosed herein have been described in detail, these are merely illustrative of the technology disclosed herein, and those skilled in the art to which the technology disclosed herein belongs Various modifications may be made without departing from the essential characteristics of the technology.

따라서 본 명세서에 설명된 실시예들은 본원에서 개시되는 기술을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본원에서 개시되는 기술의 사상과 범위가 한정되는 것은 아니다. 본원에서 개시되는 기술의 권리 범위는 아래의 청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술은 본원에서 개시되는 기술의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Accordingly, the embodiments described herein are not intended to limit the technology disclosed herein but to explain, and the spirit and scope of the technology disclosed herein are not limited by these embodiments. The scope of the technology disclosed herein should be construed by the claims below, and any technology within equivalent scope will be construed as being included in the scope of the technology disclosed herein.

본원에서 개시되는 기술에 따르면, 물류 현장에 배치된 카메라로부터 수신된 영상을 기초로 산출된 자율 주행 이송체의 현재 위치와 현재 예상 위치를 비교하는 것에 의해서 자율 주행 이송체가 주행 경로를 따라서 주행하도록 관리할 수 있다. 특히 카메라로부터 수신된 영상을 기초로 현재 위치를 산출하므로, 물류 현장에 별도의 태그를 설치할 필요없이 용이하게 적용될 수 있고, 태그가 부착된 물류 현장에서도 태그를 유지 보수할 필요없이 카메라를 설치하는 것에 의해서 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출할 수 있다.According to the technology disclosed herein, the autonomous vehicle is managed to travel along the travel path by comparing the current position and the current estimated position of the autonomous vehicle that is calculated based on the image received from the camera disposed at the logistics site. can do. In particular, since the current position is calculated based on the image received from the camera, it can be easily applied without the need to install a separate tag in the logistics site, and even in a tagged site where the camera is installed without the need for maintaining the tag. By this, the current position of the autonomous traveling vehicle can be calculated.

100: 자율 주행 이송체 관리 장치 110: 프로세서
130: 메모리 150: 프로그램
200: 자율 주행 이송체 300: 카메라
400: 물류 현장 450: 물품 보관대
500: 주행 경로 510: 주행 시작 위치
550: 현재 예상 위치 590: 목표 위치100: autonomous vehicle carrier management device 110: processor
130: memory 150: program
200: autonomous vehicle 300: camera
400: logistics site 450: goods storage
500: driving route 510: driving start position
550: current estimated position 590: target position

Claims (17)

하나 이상의 프로세서; 하나 이상의 메모리; 상기 하나 이상의 메모리에 저장되며 상기 하나 이상의 프로세서에 의해서 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램을 포함하고,
상기 하나 이상의 프로그램은,
물류 현장 내에서 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로 및 상기 자율 주행 이송체의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 제1 인스트럭션;
상기 물류 현장에 배치된 하나 이상의 카메라로부터 수신된 상기 물류 현장의 영상을 기초로, 상기 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출하는 제2 인스트럭션;
상기 예상 위치 정보를 기초로 산출된 상기 자율 주행 이송체의 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 제3 인스트럭션;
상기 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하지 않으면, 상기 자율 주행 이송체를 정지하고 상기 자율 주행 이송체를 상기 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여 상기 자율 주행 이송체로 전송하고, 상기 예상 위치 정보를 수정하는 제4 인스트럭션; 및
상기 현재 위치가 상기 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 상기 제2 인스트럭션 내지 상기 제4 인스트럭션을 반복하는 제5 인스트럭션
을 포함하고,
상기 제2 인스트럭션은,
상기 영상의 픽셀 좌표를 생성하는 제6 서브인스트럭션;
상기 픽셀 좌표를 정규 좌표로 변환하는 제7 서브인스트럭션; 및
상기 정규 좌표를 실제 지면 좌표로 변환하여 상기 현재 위치를 산출하는 제8 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.One or more processors; One or more memories; One or more programs stored in the one or more memories and configured to be executed by the one or more processors,
The one or more programs,
A first instruction for generating a travel path of an autonomous traveling vehicle traveling in a logistics site and estimated position information according to time of the autonomous traveling vehicle;
A second instruction for calculating a current position of the autonomous vehicle moving body based on an image of the logistics site received from at least one camera disposed at the logistics site;
A third instruction for determining whether a current estimated position of the autonomous traveling vehicle and the current position coincide based on the estimated position information;
If the current estimated position does not coincide with the current position, a control command for stopping the autonomous traveling vehicle and moving the autonomous traveling vehicle to the current expected position is generated and transmitted to the autonomous traveling vehicle, and the estimated position A fourth instruction to modify the information; And
A fifth instruction for repeating the second to fourth instructions until the current position coincides with a target position along the travel route;
Including,
The second instruction is,
A sixth subinstruction for generating pixel coordinates of the image;
A seventh subinstruction converting the pixel coordinates into regular coordinates; And
An eighth sub-instruction converting the regular coordinates into actual ground coordinates to calculate the current position
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 제1항에 있어서,
상기 제1 인스트럭션은,
상기 자율 주행 이송체의 주행 시작 위치 및 상기 목표 위치를 입력받고 상기 주행 경로를 생성하는 제1 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.The method of claim 1,
The first instruction is,
A first sub-instruction for receiving the driving start position and the target position of the autonomous traveling vehicle and generating the driving route;
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 제1항에 있어서,
상기 제1 인스트럭션은,
상기 주행 경로 및 상기 자율 주행 이송체의 시간에 따른 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 기초로 상기 예상 위치 정보를 생성하는 제2 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.The method of claim 1,
The first instruction is,
A second sub-instruction generating the estimated position information based on an estimated traveling speed and an expected traveling direction according to time of the traveling path and the autonomous traveling vehicle;
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 제3항에 있어서,
상기 제2 서브인스트럭션은,
상기 자율 주행 이송체로부터 상기 예상 주행 속도 및 상기 예상 주행 방향을 수신하는 제3 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.The method of claim 3,
The second sub-instructions,
A third subinstruction for receiving the expected traveling speed and the expected traveling direction from the autonomous traveling vehicle;
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 제3항에 있어서,
상기 제2 서브인스트럭션은,
상기 자율 주행 이송체의 주행 시작 위치 및 상기 목표 위치와 상기 자율 주행 이송체의 장치 정보를 기초로 상기 예상 주행 속도 및 상기 예상 주행 방향을 생성하는 제4 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.The method of claim 3,
The second sub-instructions,
A fourth sub-instruction for generating the expected traveling speed and the expected traveling direction based on the driving start position of the autonomous traveling vehicle and the target position and the device information of the autonomous traveling vehicle;
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 제1항에 있어서,
상기 제1 인스트럭션은,
상기 주행 경로를 상기 자율 주행 이송체로 전송하는 제5 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.The method of claim 1,
The first instruction is,
A fifth subinstruction for transmitting the driving route to the autonomous traveling vehicle;
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제4 인스트럭션은,
상기 자율 주행 이송체가 상기 현재 예상 위치까지 이동하기까지의 시간 지연을 고려하여 상기 예상 위치 정보를 수정하는 제9 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 장치.The method of claim 1,
The fourth instruction is,
A ninth sub-instruction for correcting the estimated position information in consideration of a time delay until the autonomous traveling vehicle moves to the current estimated position
Autonomous traveling vehicle management apparatus comprising a. 자율 주행 이송체 관리 장치에 의해서 수행되는 자율 주행 이송체 관리 방법으로서,
(a) 물류 현장 내에서 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로 및 상기 자율 주행 이송체의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 단계;
(b) 상기 물류 현장에 배치된 하나 이상의 카메라로부터 수신된 상기 물류 현장의 영상을 기초로, 상기 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출하는 단계;
(c) 상기 예상 위치 정보를 기초로 산출된 상기 자율 주행 이송체의 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 단계;
(d) 상기 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하지 않으면, 상기 자율 주행 이송체를 정지하고 상기 자율 주행 이송체를 상기 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여 상기 자율 주행 이송체로 전송하고, 상기 예상 위치 정보를 수정하는 단계; 및
(e) 상기 현재 위치가 상기 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 상기 단계 (d) 내지 상기 단계 (d)를 반복하는 단계
를 포함하고,
상기 단계 (b)는,
(b-1) 상기 영상의 픽셀 좌표를 생성하는 단계;
(b-2) 상기 픽셀 좌표를 정규 좌표로 변환하는 단계; 및
(b-3) 상기 정규 좌표를 실제 지면 좌표로 변환하여 상기 현재 위치를 산출하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.An autonomous traveling vehicle management method performed by an autonomous traveling vehicle management apparatus,
(a) generating a traveling path of the autonomous traveling vehicle traveling in the logistics site and estimated position information according to time of the autonomous traveling vehicle;
(b) calculating a current position of the autonomous vehicle on the basis of an image of the logistics site received from at least one camera arranged at the logistics site;
(c) determining whether a current estimated position of the autonomous traveling vehicle and the current position coincide based on the estimated position information;
(d) if the current estimated position and the current position do not coincide, generate a control command to stop the autonomous traveling vehicle and move the autonomous traveling vehicle to the current expected position, and transmit it to the autonomous traveling vehicle, Modifying the expected location information; And
(e) repeating step (d) to step (d) until the current position coincides with a target position along the travel route;
Including,
Step (b) is,
(b-1) generating pixel coordinates of the image;
(b-2) converting the pixel coordinates into regular coordinates; And
(b-3) calculating the current position by converting the regular coordinates into actual ground coordinates
Self-driving vehicle management method comprising a. 제9항에 있어서,
상기 단계 (a)는,
(a-1) 상기 자율 주행 이송체의 주행 시작 위치 및 상기 목표 위치를 입력받고 상기 주행 경로를 생성하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.The method of claim 9,
Step (a) is,
(a-1) generating the driving route by receiving the driving start position and the target position of the autonomous traveling vehicle;
Self-driving vehicle management method comprising a. 제9항에 있어서,
상기 단계 (a)는,
(a-2) 상기 주행 경로 및 상기 자율 주행 이송체의 시간에 따른 예상 주행 속도 및 예상 주행 방향을 기초로 상기 예상 위치 정보를 생성하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.The method of claim 9,
Step (a) is,
(a-2) generating the estimated position information based on an expected traveling speed and an expected traveling direction according to time of the driving route and the autonomous traveling vehicle;
Self-driving vehicle management method comprising a. 제11항에 있어서,
상기 단계 (a-2)는,
(a-3) 상기 자율 주행 이송체로부터 상기 예상 주행 속도 및 상기 예상 주행 방향을 수신하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.The method of claim 11,
Step (a-2),
(a-3) receiving the expected traveling speed and the expected traveling direction from the autonomous traveling vehicle;
Self-driving vehicle management method comprising a. 제11항에 있어서,
상기 단계 (a-2)는,
(a-4) 상기 자율 주행 이송체의 주행 시작 위치 및 상기 목표 위치와 상기 자율 주행 이송체의 장치 정보를 기초로 상기 예상 주행 속도 및 상기 예상 주행 방향을 생성하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.The method of claim 11,
Step (a-2),
(a-4) generating the expected traveling speed and the expected traveling direction based on the driving start position of the autonomous traveling vehicle and the target position and the device information of the autonomous traveling vehicle;
Self-driving vehicle management method comprising a. 제9항에 있어서,
상기 단계 (a)는, (a-5) 상기 주행 경로를 상기 자율 주행 이송체로 전송하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.The method of claim 9,
In the step (a), (a-5) transmitting the driving route to the autonomous traveling vehicle.
Self-driving vehicle management method comprising a. 삭제delete 제9항에 있어서,
상기 단계 (d)는,
상기 자율 주행 이송체가 상기 예상 위치 정보까지 이동하기까지의 시간 지연을 고려하여 상기 예상 위치 정보를 수정하는 단계
를 포함하는 것인 자율 주행 이송체 관리 방법.The method of claim 9,
Step (d) is,
Correcting the estimated position information in consideration of a time delay before the autonomous traveling vehicle moves to the estimated position information;
Self-driving vehicle management method comprising a. 자율 주행 이송체 관리 장치에 의해서 실행되며 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
물류 현장 내에서 주행하는 자율 주행 이송체의 주행 경로 및 상기 자율 주행 이송체의 시간에 따른 예상 위치 정보를 생성하는 제1 인스트럭션;
상기 물류 현장에 배치된 하나 이상의 카메라로부터 수신된 상기 물류 현장의 영상을 기초로, 상기 자율 주행 이송체의 현재 위치를 산출하는 제2 인스트럭션;
상기 예상 위치 정보를 기초로 산출된 상기 자율 주행 이송체의 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하는 지 판단하는 제3 인스트럭션;
상기 현재 예상 위치와 상기 현재 위치가 일치하지 않으면, 상기 자율 주행 이송체를 정지하고 상기 자율 주행 이송체를 상기 현재 예상 위치로 이동하는 제어 명령을 생성하여 상기 자율 주행 이송체로 전송하고, 상기 예상 위치 정보를 수정하는 제4 인스트럭션; 및
상기 현재 위치가 상기 주행 경로에 따른 목표 위치와 일치할 때까지, 상기 제2 인스트럭션 내지 상기 제4 인스트럭션을 반복하는 제5 인스트럭션
을 포함하고,
상기 제2 인스트럭션은,
상기 영상의 픽셀 좌표를 생성하는 제6 서브인스트럭션;
상기 픽셀 좌표를 정규 좌표로 변환하는 제7 서브인스트럭션; 및
상기 정규 좌표를 실제 지면 좌표로 변환하여 상기 현재 위치를 산출하는 제8 서브인스트럭션
을 포함하는 것인 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program executed by an autonomous vehicle transport apparatus and stored in a recording medium,
A first instruction for generating a travel path of an autonomous traveling vehicle traveling in a logistics site and estimated position information according to time of the autonomous traveling vehicle;
A second instruction for calculating a current position of the autonomous vehicle moving body based on an image of the logistics site received from at least one camera disposed at the logistics site;
A third instruction for determining whether a current estimated position of the autonomous traveling vehicle and the current position coincide based on the estimated position information;
If the current estimated position does not coincide with the current position, a control command for stopping the autonomous traveling vehicle and moving the autonomous traveling vehicle to the current expected position is generated and transmitted to the autonomous traveling vehicle, and the estimated position A fourth instruction to modify the information; And
A fifth instruction for repeating the second to fourth instructions until the current position coincides with a target position along the travel route;
Including,
The second instruction is,
A sixth subinstruction for generating pixel coordinates of the image;
A seventh subinstruction converting the pixel coordinates into regular coordinates; And
An eighth sub-instruction converting the regular coordinates into actual ground coordinates to calculate the current position
And a computer program stored in a recording medium.
KR1020180144194A 2018-11-21 2018-11-21 Apparatus and method of managing autonomous traveling vehicle and computer program KR102049760B1 (en)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20120102998A (en) 2011-03-09 2012-09-19 주식회사 솔루봇 Positional recognition aparatus and method for autonomous mobile robot using for rfid tag and positional recognition system
JP2015158844A (en) * 2014-02-25 2015-09-03 村田機械株式会社 Autonomous travel carriage

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