KR102327293B1 - 자율주행 무인운반차 제어 시스템 및 방법 - Google Patents

자율주행 무인운반차 제어 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

자율주행 무인운반차를 제어하는 시스템으로서, 사용자 단말, 복수의 센서를 포함하며, 센서 정보에 기반하여 지도 정보를 생성하며, 상기 사용자 단말로부터 목적지를 수신하고, 알고리즘 및 상기 지도 정보를 이용하여 현재 위치에서 상기 목적지까지의 제1 최적의 경로를 산출하며, 상기 제1 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동하는 자율주행 무인운반차, 그리고 상기 자율주행 무인운반차에게 장애물 정보를 송신하며, 상기 자율주행 무인운반차로부터 위치 정보 및 상기 지도 정보를 수신하며, 상기 위치 정보 및 상기 지도 정보를 이용하여 상기 자율주행 무인운반차가 상기 목적지에 도착하는 지 여부를 모니터링하며, 상기 자율주행 무인운반차가 미리 설정된 시간 내 상기 목적지에 도착하지 않으면 상기 사용자 단말에게 알람 메시지를 송신하는 서버를 포함하는 자율주행 무인운반차 제어 시스템이 제공된다.

Description

자율주행 무인운반차 제어 시스템 및 방법{SYSTEM FOR CONTROLLING AUTOMATED GUIDED VEHICLE FOR AUTONOMOUS DRIVING}
본 발명은 자율주행 무인운반차 제어 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 가상 물리 시스템 기반 자율주행 무인운반차 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.
무인운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)는 차체에 수동 또는 자동으로 화물을 적재하고, 지정된 장소까지 자동 주행하여 수동 또는 자동으로 이재 또는 적재하는 무궤도 차량이다.
종래의 무인운반차는 제품 자체에 내장된 PLC(Programmable Logic Controller) 장치를 통해 정해진 입력 값에 따라 순차적으로 제어되었다.
종래 무인운반차의 경우 PLC 설계시 입력된 동작만 수행 가능하였기 때문에, 새로운 동작이 필요한 경우 PLC를 재설계해야하는 문제점이 있었다. 또한, 종래 무인운반차의 경우 PLC 재설계 이후 현장에서 직접 시험운행을 해야하기 때문에 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다.
이에 따라, 목적지 정보에 기반하여 무인운반차 스스로 최적의 경로를 도출할 수 있고, 현장에서 무인운반차를 운용하기전 시뮬레이션을 통해 정상 운용 여부 판단 및 최적의 경로 도출이 가능하고, 원격 제어를 통해 온라인 환경에서 실시간 상태 감시 및 대응이 가능한 기술이 요구된다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 목적지 정보에 기반하여 무인운반차 스스로 최적의 경로를 도출할 수 있고, 현장에서 무인운반차를 운용하기전 시뮬레이션을 통해 정상 운용 여부 판단 및 최적의 경로 도출이 가능하고, 원격 제어를 통해 온라인 환경에서 실시간 상태 감시 및 대응이 가능한 자율주행 무인운반차 제어 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
한 실시예에 따르면, 자율주행 무인운반차를 제어하는 시스템이 제공된다. 상기 자율주행 무인운반차 제어 시스템은 사용자 단말, 복수의 센서를 포함하며, 센서 정보에 기반하여 지도 정보를 생성하며, 상기 사용자 단말로부터 목적지를 수신하고, 알고리즘 및 상기 지도 정보를 이용하여 현재 위치에서 상기 목적지까지의 제1 최적의 경로를 산출하며, 상기 제1 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동하는 자율주행 무인운반차, 그리고 상기 자율주행 무인운반차에게 장애물 정보를 송신하며, 상기 자율주행 무인운반차로부터 위치 정보 및 상기 지도 정보를 수신하며, 상기 위치 정보 및 상기 지도 정보를 이용하여 상기 자율주행 무인운반차가 상기 목적지에 도착하는 지 여부를 모니터링하며, 상기 자율주행 무인운반차가 미리 설정된 시간 내 상기 목적지에 도착하지 않으면 상기 사용자 단말에게 알람 메시지를 송신하는 서버를 포함한다.
상기 서버는, 상기 사용자 단말로부터 복수의 경로를 제공받고, 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 경로 중 제2 최적의 경로를 산출하며, 상기 제2 최적의 경로를 상기 자율주행 무인운반차에게 송신하며, 상기 자율주행 무인운반차는, 상기 서버로부터 상기 제2 최적의 경로를 수신하면, 상기 제1 최적의 경로에 우선하여 상기 제2 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동할 수 있다.
상기 서버는, 상기 자율주행 무인운반차로부터 IoT 데이터를 실시간 수집하는 데이터 수집부, 상기 사용자 단말로부터 상기 복수의 경로, 및 각 경로의 이동방향을 포함하는 작업장 레이아웃 입력 정보를 수신하고, 상기 작업장 레이아웃 입력 정보에 기반하여 가상의 작업장 모델을 생성하는 가상 모델 생성부, 상기 가상의 작업장 모델을 이용하여 상기 자율주행 무인운반차가 상기 복수의 경로를 따라 정상 이동되는지 여부를 검증하는 시뮬레이션부, 상기 IoT 데이터에 기반하여 상기 자율주행 무인운반차의 위치, 제품수량, 이동 여부, 배터리 상태, 및 알람 상태를 표시하는 시각화부, 및 상기 자율주행 무인운반차의 현재 위치에서 목적지까지의 거리 및 각 경로의 이용 여부에 기반하여 상기 제2 최적의 경로를 산출하는 경로설정부를 포함할 수 있다.
상기 서버는, 상기 자율주행 무인운반차가 미리 설정된 시간 내 상기 목적지에 도착하지 않으면 상기 사용자 단말에게 알람 메시지를 송신하는 메신저부, 및 상기 자율주행 무인운반차의 충돌위험이 감지되면 상기 자율주행 무인운반차의 이동을 중지시키는 관리부를 더 포함할 수 있다.
상기 자율주행 무인운반차는, 상기 자율주행 무인운반차의 이동 구간에 배치된 복수의 위치인식부로부터 위치 정보를 수신할 수 있다.
한 실시예에 따르면, 자율주행 무인운반차를 제어하는 방법이 제공된다. 상기 자율주행 무인운반차 제어 방법은 자율주행 무인운반차가, 센서 정보에 기반하여 지도 정보를 생성하며, 사용자 단말로부터 목적지를 수신하고, 알고리즘 및 상기 지도 정보를 이용하여 현재 위치에서 상기 목적지까지의 제1 최적의 경로를 산출하며, 상기 제1 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동하는 단계, 서버가, 상기 자율주행 무인운반차에게 장애물 정보를 송신하며, 상기 자율주행 무인운반차로부터 위치 정보 및 상기 지도 정보를 수신하며, 상기 위치 정보 및 상기 지도 정보를 이용하여 상기 자율주행 무인운반차가 상기 목적지에 도착하는 지 여부를 모니터링하며, 상기 자율주행 무인운반차가 미리 설정된 시간 내 상기 목적지에 도착하지 않으면 상기 사용자 단말에게 알람 메시지를 송신하는 단계, 상기 서버가, 상기 사용자 단말로부터 복수의 경로를 제공받고, 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 경로 중 제2 최적의 경로를 산출하며, 상기 제2 최적의 경로를 상기 자율주행 무인운반차에게 송신하는 단계, 그리고 상기 자율주행 무인운반차가, 상기 서버로부터 상기 제2 최적의 경로를 수신하면, 상기 제1 최적의 경로에 우선하여 상기 제2 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동하는 단계를 포함한다.
목적지 정보에 기반하여 자율주행 무인운반차 스스로 최적의 경로를 도출할 수 있다.
현장에서 자율주행 무인운반차를 운용하기전 시뮬레이션을 통해 정상 운용 여부를 판단할 수 있고, 자율주행 무인운반차의 최적의 경로를 도출할 수 있다.
원격 제어를 통해 온라인 환경에서 실시간 상태 감시 및 대응이 가능하다.
시뮬레이션 및 원격제어를 통해 PLC 기반 무인운반차 대비 생산성 향상 및 비용 절감이 가능하다.
도 1은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 블록도이다.
도 2 내지 도 5는 한 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 나타내는 도면이다.
도 6은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 자율주행 무인운반차의 블록도이다.
도 7은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 서버의 블록도이다.
도 8은 한 실시예에 따른 가상의 작업장 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 한 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 나타내는 도면이다.
도 11은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 방법의 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 블록도이다. 도 2 내지 도 5는 한 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 나타내는 도면이다. 도 6은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 자율주행 무인운반차의 블록도이다. 도 7은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 서버의 블록도이다. 도 8은 한 실시예에 따른 가상의 작업장 모델을 설명하기 위한 도면이다. 도 9 및 도 10은 한 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템은 사용자 단말(100), 자율주행 무인운반차(200), 서버(300), 및 위치인식부(400)를 포함한다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 사용자 단말(100)은 한 실시예로서, 사용자로부터 복수의 자율주행 무인운반차(200)의 목적지, 복수의 경로, 모니터링용 바코드, 설비 포트, 및 각 경로의 이동방향을 포함하는 작업장 레이아웃 입력 정보를 제공받을 수 있다.
도 4를 참조하면, 사용자 단말(100)은 한 실시예로서, 자율주행 무인운반차(200)의 복수의 경로 중 특정 지점을 알람 발생 위치로 지정할 수 있다. 자율주행 무인운반차(200)가 알람 발생 위치를 통과하게 되면, 자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, 서버(300)에게 알람 발생 메시지를 송신할 수 있다.
도 5를 참조하면, 사용자 단말(100)은 한 실시예로서, 자율주행 무인운반차(200)의 복수의 경로 중 특정 지점을 오류 발생 위치로 지정할 수 있다. 자율주행 무인운반차(200)가 오류 발생 위치를 통과하게 되면, 자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, 서버(300)에게 오류 발생 알림 메시지를 송신할 수 있다. 오류 발생 위치는 한 실시예로서, 접근 제한 구역의 일정 반경 내 특정 지점일 수 있다.
사용자 단말(100)은 한 실시예로서, 이동 통신 단말기, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.
자율주행 무인운반차(200)(Automated Guided Vehicle, AGV)는 복수의 센서를 포함하며, 센서 정보에 기반하여 지도 정보를 생성하며, 사용자 단말(100)로부터 목적지를 수신하고, 알고리즘 및 지도 정보를 이용하여 현재 위치에서 목적지까지의 제1 최적의 경로를 산출하며, 제1 최적의 경로를 따라 목적지까지 이동한다.
도 6을 참조하면, 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 자율주행 무인운반차(200)는 센서부(210), 지도 정보 생성부(220), 경로산출부(230), 통신부(250)를 포함할 수 있다.
센서부(210)는 한 실시예로서, 초음파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 적외선 센서, 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
지도 정보 생성부(220)는 센서부(210)의 라이다 센서를 통해 수집된 거리 정보에 기반하여 작업 공간에 대한 지도 정보를 생성할 수 있다.
경로산출부(230)는 지도 정보, 센서부(210)의 레이더 센서를 통해 수집된 장애물 정보, 서버(300)로부터 수신한 장애물 정보, 자율주행 무인운반차(200)의 이동 구간에 배치된 복수의 위치인식부(400)로부터 수신한 위치 정보, 및 미리 저장된 알고리즘을 이용하여 제1 최적의 경로를 산출할 수 있다. 경로산출부(230)는 한 실시예로서, RFID 태그를 포함할 수 있다.
장애물인식부(240)는 센서부(210)의 초음파 센서, 적외선 센서를 통해 수집된 센서 정보에 기반하여 장애물 여부를 판단할 수 있다. 장애물인식부(240)는 한 실시예로서, 센서부(210)의 카메라 모듈을 통해 수집된 영상 정보를 입력으로 하는 기계학습 모델을 이용하여, 사람 또는 사물을 판단할 수 있다.
통신부(250)는 사용자 단말(100)로부터 목적지를 수신하고, 서버(300)로부터 장애물 정보를 수신할 수 있다. 통신부(250)는 한 실시예로서, 와이파이(Wi-Fi) 모듈, 블루투스(Bluetooth) 모듈, NFC 모듈을 포함할 수 있다.
자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, 컨베이어나 레일과 같은 고정된 기구물 없이, 바닥면의 센서, 자기장, 비젼장치 등에 의해 움직이는 이송장치로서, 작업 공간 내에서 이동해야 할 물류들을 옮겨주는 이동 로봇일 수 있다.
자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, 사물인터넷(IoT) 센서를 포함할 수 있고, 사용자에 의해 미리 저장된 복수의 경로 중 할당된 경로를 따라 이동할 수 있다.
자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, IoT 망을 이용하여, 복수의 자율주행 무인운반차들과 IoT 센서를 통해 수집된 정보를 송수신할 수 있다.
자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, IoT 망을 이용하여, 서버(300)에게, 운행 중 발생한 로우 데이터(Raw data)를 송신할 수 있다.
자율주행 무인운반차(200)는 한 실시예로서, 케이스 외면에 QR 코드가 형성될 수 있다.
서버(300)는 자율주행 무인운반차(200)에게 장애물 정보를 송신하며, 자율주행 무인운반차(200)로부터 위치 정보 및 지도 정보를 수신하며, 위치 정보 및 지도 정보를 이용하여 자율주행 무인운반차가 목적지에 도착하는 지 여부를 모니터링하며, 자율주행 무인운반차(200)가 미리 설정된 시간 내 목적지에 도착하지 않으면 사용자 단말(100)에게 알람 메시지를 송신한다.
서버(300)는 한 실시예로서, 사용자 단말(100)로부터 복수의 경로를 제공받고, 미리 저장된 알고리즘을 이용하여 복수의 경로 중 제2 최적의 경로를 산출하며, 제2 최적의 경로를 자율주행 무인운반차(200)에게 송신할 수 있다. 이때, 자율주행 무인운반차(200)는 서버(300)로부터 제2 최적의 경로를 수신하면, 제1 최적의 경로에 우선하여 제2 최적의 경로를 따라 목적지까지 이동할 수 있다. 제1 최적의 경로 및 제2 최적의 경로 적용에 관한 우선 순위는 사용자의 설정에 따라 달라질 수 있다.
도 7을 참조하면, 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 서버(300)는 데이터 수집부(310), 가상 모델 생성부(320), 시뮬레이션부(330), 시각화부(340), 경로설정부(350), 모니터링부(360), 메신저부(370), 및 관리부(380)를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(310)는 유무선 통신을 이용하여, 자율주행 무인운반차(200)로부터 IoT 데이터를 실시간 수집할 수 있다. IoT 데이터는 한 실시예로서, 복수의 경로, 각 경로의 이동방향, 알람 발생 위치 정보, 및 오류 발생 위치 정보를 포함하는 작업장 레이아웃 입력 정보를 포함할 수 있다.
도 8을 참조하면, 가상 모델 생성부(320)는 사용자 단말(100)로부터 복수의 경로, 및 각 경로의 이동방향을 포함하는 작업장 레이아웃 입력 정보를 수신하고, 작업장 레이아웃 입력 정보에 기반하여 가상의 작업장 모델을 생성할 수 있다. 가상의 작업장 모델은 복수의 경로, 작업 시설, 작업 공간, 자율주행 무인운반차를 포함하는 가상의 물리 공간일 수 있다.
시뮬레이션부(330)는 가상의 작업장 모델을 이용하여 자율주행 무인운반차(200)가 복수의 경로를 따라 정상 이동되는지 여부를 검증할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 자율주행 무인운반차(200)의 문제 상황을 사전에 파악할 수 있고, 이를 토대로 신속한 조치가 가능하며, 수정이 필요한 프로그램의 디버깅 및 업데이트 서비스의 통합 관리가 가능하다.
도 9를 참조하면, 시각화부(340)는 자율주행 무인운반차(200)로부터 수집한 IoT 데이터에 기반하여, 사용자 단말(100)의 화면에 자율주행 무인운반차(200)의 위치, 제품수량(8a), 현재 이동 여부(8b), 배터리 상태(8c), 및 알람 상태(8d)를 표시할 수 있다.
도 10을 참조하면, 시각화부(340)는 자율주행 무인운반차(200)로부터 수집한 IoT 데이터 및 사용자 단말(100)로부터 수신한 작업장 레이아웃 입력 정보에 기반하여, 사용자 단말(100)의 화면에, 알람발생 시각별 알람 발생 건수, 일별 반송건수와 일별 알람 발생건수, 자율주행 무인운반차별 알람 발생건수, 자율주행 무인운반차별 충전량(배터리 상태), 자율주행 무인운반차별 가용률, 및 자율주행 무인운반차 ID를 표시할 수 있다.
경로설정부(350)는 자율주행 무인운반차(200)의 현재 위치(From)에서 목적지(To)까지의 거리 및 각 경로의 이용 여부에 기반하여 제2 최적의 경로를 산출할 수 있다. 각 경로의 이용 여부는 현재 해당 경로를 자율주행 무인운반차(200)가 이용하고 있는 지 여부를 의미할 수 있다.
경로설정부(350)는 미리 저장된 알고리즘을 이용하여, 작업이 할당된 자율주행 무인운반차(200)의 현재 위치(From)에서 목적지(To)까지의 거리에 기반하여 복수의 경로 중 최단 경로를 선정한 후, 최단 경로 중 충돌위험이 가장 낮은 경로를 제2 최적의 경로로 선택할 수 있다.
경로설정부(350)는 한 실시예로서, 미리 저장된 알고리즘을 이용하여 경로 분기점에서 최단 거리 선택을 위한 휴리스틱 함수보다 작은 모든 값을 선택하여 저장하고, 다수의 경로를 생성한 후 예상 소요 시간을 산출하며, 예상 소요 시간이 가장 짧은 경로를 제2 최적의 경로로 선택할 수 있다. 경로설정부(350)는 작업이 할당된 무인운반차(200)에게 제2 최적의 경로를 할당할 수 있다.
모니터링부(360)는 자율주행 무인운반차(200)로부터 수신한 위치 정보, 지도 정보, 및 미리 저장된 장애물 정보를 이용하여, 자율주행 무인운반차(200)가 목적지에 도착하는 지 여부 및 자율주행 무인운반차(200)의 충돌위험 여부를 모니터링할 수 있다.
메신저부(370)는 자율주행 무인운반차(200)가 미리 설정된 시간 내 목적지에 도착하지 않으면 사용자 단말(100)에게 알람 메시지를 송신할 수 있다. 이때, 사용자는 사용자 단말(100)을 통해 경로 수정, 알고리즘 수정 등의 원격 제어가 가능하다.
관리부(380)는 자율주행 무인운반차(200)의 충돌위험이 감지되면 자율주행 무인운반차(200)의 이동을 중지시킬 수 있다. 관리부(380)는 한 실시예로서, 자율주행 무인운반차(200)의 충전량이 미리 설정된 기준값 미만으로 판단되는 경우, 자율주행 무인운반차(200)를 배터리 충전소로 이동시킬 수 있다.
위치인식부(400)는 작업 공간 내 자율주행 무인운반차(200)의 이동 구간에 배치될 수 있다. 위치인식부(400)는 한 실시예로서, 비콘, RFID 리더기, 카메라 모듈을 포함할 수 있다. 위치인식부(400)는 한 실시예로서, 작업 공간의 천장, 벽, 바닥 등에 복수 개 배치될 수 있다. 위치인식부(400)는 한 실시예로서, 일정 범위 내 자율주행 무인운반차(200)가 위치하는 경우, 비콘을 통해 자율주행 무인운반차(200)를 인식하고, 자율주행 무인운반차(200)에게 작업 공간 내 해당 비콘의 위치 정보를 송신할 수 있다. 위치인식부(400)는 한 실시예로서, 일정 범위 내 자율주행 무인운반차(200)가 위치하는 경우, RFID 리더기를 통해 자율주행 무인운반차(200)의 RFID 태그를 인식하고, 자율주행 무인운반차(200)에게 작업 공간 내 해당 위치인식부(400)의 위치 정보를 송신할 수 있다. 위치인식부(400)는 한 실시예로서, 일정 범위 내 자율주행 무인운반차(200)가 위치하는 경우, 카메라 모듈을 통해 자율주행 무인운반차(200)의 QR 코드를 인식하고, 자율주행 무인운반차(200)에게 작업 공간 내 해당 위치인식부(400)의 위치 정보를 송신할 수 있다.
도 11은 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 방법의 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 한 실시예에 따른 자율주행 무인운반차 제어 방법은, 자율주행 무인운반차(200)가, 센서 정보에 기반하여 지도 정보를 생성하며, 사용자 단말로부터 목적지를 수신하고, 알고리즘 및 지도 정보를 이용하여 현재 위치에서 목적지까지의 제1 최적의 경로를 산출하며, 제1 최적의 경로를 따라 목적지까지 이동하는 단계(S100), 서버(300)가, 자율주행 무인운반차(200)에게 장애물 정보를 송신하며, 자율주행 무인운반차(200)로부터 위치 정보 및 지도 정보를 수신하며, 위치 정보 및 지도 정보를 이용하여 자율주행 무인운반차(200)가 목적지에 도착하는 지 여부를 모니터링하며, 자율주행 무인운반차(200)가 미리 설정된 시간 내 목적지에 도착하지 않으면 사용자 단말(100)에게 알람 메시지를 송신하는 단계(S200), 서버(300)가, 사용자 단말(100)로부터 복수의 경로를 제공받고, 알고리즘을 이용하여 복수의 경로 중 제2 최적의 경로를 산출하며, 제2 최적의 경로를 자율주행 무인운반차(200)에게 송신하는 단계(S300), 자율주행 무인운반차(200)가, 서버(300)로부터 제2 최적의 경로를 수신하면, 제1 최적의 경로에 우선하여 제2 최적의 경로를 따라 목적지까지 이동하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.
제1 최적의 경로를 따라 목적지까지 이동하는 단계(S100), 사용자 단말(100)에게 알람 메시지를 송신하는 단계(S200), 제2 최적의 경로를 자율주행 무인운반차(200)에게 송신하는 단계(S300), 제1 최적의 경로에 우선하여 제2 최적의 경로를 따라 목적지까지 이동하는 단계(S400)는, 위에서 설명한 자율주행 무인운반차 제어 시스템의 사용자 단말(100), 자율주행 무인운반차(200), 서버(300)의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (6)

  1. 자율주행 무인운반차를 제어하는 시스템으로서,
    사용자 단말,
    복수의 센서를 포함하며, 센서 정보에 기반하여 지도 정보를 생성하며, 상기 사용자 단말로부터 목적지를 수신하고, 알고리즘 및 상기 지도 정보를 이용하여 현재 위치에서 상기 목적지까지의 제1 최적의 경로를 산출하며, 상기 제1 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동하는 자율주행 무인운반차, 그리고
    상기 자율주행 무인운반차에게 장애물 정보를 송신하며, 상기 자율주행 무인운반차로부터 위치 정보 및 상기 지도 정보를 수신하며, 상기 위치 정보 및 상기 지도 정보를 이용하여 상기 자율주행 무인운반차가 상기 목적지에 도착하는 지 여부를 모니터링하며, 상기 자율주행 무인운반차가 미리 설정된 시간 내 상기 목적지에 도착하지 않으면 상기 사용자 단말에게 알람 메시지를 송신하는 서버
    를 포함하고,
    상기 서버는
    상기 사용자 단말로부터 복수의 경로를 제공받고, 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 경로 중 제2 최적의 경로를 산출하며, 상기 제2 최적의 경로를 상기 자율주행 무인운반차에게 송신하며,
    상기 자율주행 무인운반차는
    상기 서버로부터 상기 제2 최적의 경로를 수신하면, 상기 제1 최적의 경로에 우선하여 상기 제2 최적의 경로를 따라 상기 목적지까지 이동하며,
    상기 자율주행 무인운반차는 케이스 외면에 QR 코드가 형성되며,
    상기 서버는
    상기 자율주행 무인운반차로부터 IoT 데이터를 실시간 수집하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 자율주행 무인운반차의 모니터링용 바코드, 알람 발생 위치 정보, 및 오류 발생 위치 정보를 포함하는 작업장 레이아웃 입력 정보를 수신하는 데이터 수집부, 및
    상기 IoT 데이터 및 작업장 레이아웃 입력 정보에 기반하여, 상기 사용자 단말의 화면에서 상기 자율주행 무인운반차의 형상 이미지에 상기 자율주행 무인운반차의 식별 정보, 제품수량, 이동 여부, 배터리 상태, 알람 상태를 표시하고, 상기 자율주행 무인운반차의 알람발생 시각별 알람 발생 건수를 막대그래프로 표시하며,
    상기 자율주행 무인운반차는
    상기 알람 발생 위치 정보에 기반하여, 알람 발생 위치를 통과할 때 상기 서버에게 알람 발생 메시지를 송신하고, 상기 오류 발생 위치 정보에 기반하여, 오류 발생 위치를 통과할 때 상기 서버에게 오류 발생 알림 메시지를 송신하며,
    상기 오류 발생 위치 정보는 미리 설정된 접근 제한 구역의 일정 반경 내 특정 지점 정보를 포함하는 자율주행 무인운반차 제어 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에서,
    상기 서버는,
    상기 작업장 레이아웃 입력 정보에 기반하여 가상의 작업장 모델을 생성하는 가상 모델 생성부,
    상기 가상의 작업장 모델을 이용하여 상기 자율주행 무인운반차가 상기 복수의 경로를 따라 정상 이동되는지 여부를 검증하는 시뮬레이션부, 및
    상기 자율주행 무인운반차의 현재 위치에서 목적지까지의 거리 및 각 경로의 이용 여부에 기반하여 상기 제2 최적의 경로를 산출하는 경로설정부를 포함하는, 자율주행 무인운반차 제어 시스템.
  4. 제3항에서,
    상기 서버는,
    상기 자율주행 무인운반차가 미리 설정된 시간 내 상기 목적지에 도착하지 않으면 상기 사용자 단말에게 알람 메시지를 송신하는 메신저부, 및
    상기 자율주행 무인운반차의 충돌위험이 감지되면 상기 자율주행 무인운반차의 이동을 중지시키는 관리부를 더 포함하는, 자율주행 무인운반차 제어 시스템.
  5. 제1항에서,
    상기 자율주행 무인운반차는,
    상기 자율주행 무인운반차의 이동 구간에 배치된 복수의 위치인식부로부터 위치 정보를 수신하는, 자율주행 무인운반차 제어 시스템.
  6. 삭제
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