KR102432270B1 - 항공기 어셈블리 및 빌드 프로세스용 공장 자동화의 응용 - Google Patents

항공기 어셈블리 및 빌드 프로세스용 공장 자동화의 응용 Download PDF

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Abstract

워크 셀 및 공장 레벨 자동화는 AGV(Automated Guided Vehicle)가 워크 셀 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드에 대해 요구하는 위치 정확성 및 반복성을 달성하는 것을 요구한다. AGV는 레이저 스캐너 센서들을 사용하여 워크 셀 내의 대상들에 대한 거리 측정들을 행한다. 거리 측정들은 크래들 고정물 또는 워크스탠드 상의 타겟 피처들이 아닌 대상들로 필터링된다. 레이저 스캐너 센서의 계통 또는 편향 오차들이 필터링된 거리 측정들에서 제거되고 수학적 필터 또는 추정기가 레이저 스캐너 센서의 우연 오차들을 사용하여 필터링된 거리 측정들에 적용되어 추정되는 거리 측정들을 생성한다. 그 다음에, 타겟 피처들의 맵은 추정되는 거리 측정들을 사용하여 구축되며, 여기서, 맵은 워크 셀 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드에 대한 AGV의 경로 계획 및 탐색 제어에 사용된다.

Description

항공기 어셈블리 및 빌드 프로세스용 공장 자동화의 응용 {APPLICATION OF FACTORY AUTOMATION FOR AN AIRPLANE ASSEMBLY AND BUILD PROCESS}
본 발명은 일반적으로, 공장 자동화(factory automation) 분야에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 항공기 어셈블리(airplane assembly) 및 빌드 프로세스(build process)를 위한 공장 자동화의 응용에 관한 것이다.
항공기 어셈블리 및 빌드 프로세스를 위한 워크 셀(work cell) 및 공장 레벨 자동화는 보통, 전방(forward) 및 후미(aft) 동체들(fuselages)을 위한 특정 워크 셀들로 각각 구성된다. 전형적인 워크 셀은 동체 어셈블리 및 워크스탠드(workstand)를 고정하고 위치시키기 위한 다수의 크래들 고정물들(cradle fixtures)을 포함한다. 워크 셀 및 공장 레벨 자동화는 전형적으로 AGV들(Automated Guided Vehicles)을 요구하며, 이 AGV들은 동체의 내부 및 외부 양자 모두에서 로봇들을 지탱하고, 크래들 고정물 상에 동체 어셈블리에 대해 요구되는 위치 정확성과 반복성을 달성하여, 동체 내부의 AGV들 상의 로봇들이 동체 외부의 AGV들 상의 로봇들과 협동 방식으로(coordinated manner) 작동한다.
동체 외부의 AGV들에 대한 경로 계획(planning) 및 탐색(navigation)은 AGV의 4 개의 측면들 각각에 장착되는 레이저 스캐너 센서들(laser scanner sensors)에 의해 안내된다. 이들 레이저 스캐너 센서들은 대상의 FoV(Field of View)에서 대상에 대한 거리를 측정할 수 있으며 대상의 FoR(Field of Regard) 내에서 대상들에 대한 이러한 범위 거리들은 경로 계획 및 탐색에 사용하기 위해 2 차원(2-D) 뷰평면(plane of view)에서 윤곽 또는 맵을 구축하기 위해서 AGV 제어기에 의해 사용된다.
2 개의 개선 영역들이 존재한다: (1) 특별한 워크 셀 내에서 교시된(taught) 노드 위치들로의 복귀시의 AGV의 정확성 및 반복성, 그리고 (2) 유사한 크래들 고정물들 및 워크스탠드들의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들에 걸쳐, 특별한 워크 셀 내의 크래들 고정물들 및 워크스탠드와 함께, 동일한 교시된 노드 위치들을 사용하는 AGV의 능력.
영역 (1)에 관해서는, AGV는, AGV가 크래들 고정물들 및/또는 워크스탠드에 인접한 워크 셀 내에서 교시된 노드 위치에 접근하거나 노드 위치에 있을 때, AGV의 4 개의 측면들의 각각에 있는 레이저 스캐너 센서들 중 일부 또는 전부를 사용할 수 있다. 그러나, 작동의 관점으로부터, 크래들 고정물들 및/또는 워크스탠드에 직접 마주하는 그리고/또는 인접한 레이저 스캐너 센서가 사용하기에 이상적인 레이저 스캐너 센서이다. AGV의 이면(back) 및 측면들(sides) 상에 있는 다른 레이저 스캐너 센서들은, 크래들 고정물들 및/또는 워크스탠드의 타겟 피처들(target features)을 효과적으로 볼 수 있거나 볼 수 없을 수도 있다. AGV에 의해 사용되는 레이저 스캐너 센서가 불연속적인(discrete) 단계들에서 190도에 걸쳐 스캐닝하며, 이에 의해, 광학 펄스 비행 시간(time-of-flight) 측정 원리를 사용하여 센서의 레이저 빔 경로 내에서 대상에 대한 거리를 측정한다. 레이저 스캐너 센서의 빔 경로 내에서의 대상에 대한 거리 측정들은, 계통(systematic) 또는 편향(bias) 및 통계적(statistical) 랜덤(random) 오차들을 포함한다. 레이저 스캐너 센서의 5 시그마 측정 오차(계통 또는 편향 및 통계적 랜덤 오차)는 워크 셀 내에서 교시된 노드 위치들로의 복귀시 요망되는 AGV 정확성 및 반복성보다 10 배수(an order of magnitude) 더 커서, 측정된 거리들의 간단한 측정 평균이 적절하지는 않을 것이다.
영역(2)에 관해서는, 유사한 크래들 고정물들 및 워크스탠드들의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들에 걸쳐, 특별한 워크 셀 내의 크래들 고정물들 및 워크스탠드와 함께, 동일한 교시된 노드 위치들을 사용하는 AGV의 능력은, 특별한 워크 셀 내에서 레이저 스캐너 센서의 FoR(Field of Regard) 및 FoV(Field of View) 내의 타겟 피처들 이외의 대상들의 변동성(variability)으로 인해 어려움을 겪는다. 워크 셀의 크래들 고정물 또는 워크스탠드 상의 타겟 피처들이 다른 워크 셀들에 걸쳐 유사한 크래들 고정물들 및 워크스탠드들의 다른 세트들 또는 카피들 상에 계량 정확성(metrological accuracy)으로 복제되는 것으로 가정한다. 레이저 스캐너 센서가 190도에 걸쳐 스캔하고 49 미터 범위 거리 사양을 고려해 볼 때, 동작 환경(operational environment)에서 크래들 고정물 및 워크스탠드의 타겟 피처들이 아닌 다른 정적(static) 및 동적(dynamic) 대상들이 픽업될 수 있는 높은 가능성이 존재하며, 이에 의해, AGV의 경로 계획 및 탐색으로 매핑 모호성(mapping ambiguity) 및 문제들이 크래들 고정물 및/또는 워크스탠드에 인접한 워크 셀 내에서 요망하는 노드 위치로 이동하는 것을 유발한다.
따라서, 종래 기술에서, 항공기 어셈블리 및 빌드 프로세스를 위한 공장 자동화의 응용에 대한 개선들에 대한 요구가 존재한다.
상기 설명된 종래 기술의 제한들을 극복하고, 그리고 본 명세서를 판독하고 이해할 때 명백해질 다른 제한들을 극복하기 위해, 본 발명은 하나 또는 그 초과의 레이저 스캐너 센서들을 갖는 AGV를 사용하는 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법 및 장치를 개시한다.
레이저 스캐너 센서들에 의해 행해진 거리 측정들에서 계통 또는 편향 오차들 및 랜덤 오차들을 결정하기 위해, AGV 상에서 레이저 스캐너 센서들의 하나 또는 그 초과의 교정들(calibrations)이 수행된다. 교정들은 레이저 스캐너 센서들에 의해 행해진 거리 측정들에서의 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차(standard deviation) 또는 계통 또는 편향 오차들을 결정하기 위해, 타겟 기준점들(target reference points)에 대한 AGV 상의 레이저 스캐너 센서들의 오프라인 교정들이다. 랜덤 오차들의 분포는, 가우스 분포(Gaussian distribution)를 포함하거나, 분포가 가우스 분포를 포함하지 않을 때 테이블(table)에 저장된다.
하나 또는 그 초과의 거리 측정들은, AGV 상에서 레이저 스캐너 센서들을 사용하여 워크 셀 내의 하나 또는 그 초과의 대상들에 대해 행해진다. 자세하게는, 거리 측정들은, AGV 상의 레이저 스캐너 센서의 FoR에 걸쳐 각각의 각도 인덱스 단계(angular index step)에서 AGV 상의 레이저 스캐너 센서의 FoV의 대상들에 대해 행해진다. 일 실시예에서, 거리 측정들은 워크 셀 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드에 직접 마주하거나 인접한, AGV 상의 레이저 스캐너 센서만을 사용하여 행해진다. 다른 실시예에서, 거리 측정들은 AGV 상의 레이저 스캐너 센서들의 FoR에 걸쳐 AGV 상의 레이저 스캐너 센서들 중 2 개 이상을 사용하여 행해진다.
워크 셀 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드 상의 타겟 피처들이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들이 필터링된다. 볼록 존(convex zone)은 타겟 피처들이 아닌 대상들을 제외하기 위해 각각의 타겟 피처들 둘레로 규정된다. 타겟 피처들의 주변부(perimeter)와 규정된 볼록 존의 주변부 사이의 거리 여유(distance margin)는 충분히 작아서, 어떠한 다른 정적 또는 동적 대상들도 타겟 피처들의 주변부와 규정된 볼록 존의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간을 점유하지 않는다. 각각의 타겟 피처들 둘레에 규정된 볼록 존들의 임계치 바운드들(threshold bounds) 밖에 있는 거리 측정들이 필터링되어 AGV 상의 레이저 스캐너 센서의 FoR의 대상 각각에 대한 필터링된 거리 측정들을 산출한다.
레이저 스캐너 센서의 계통 또는 편향 오차들은 필터링된 거리 측정들로부터 제거된다.
수학적 필터 또는 추정기(estimator)가 레이저 스캐너 센서의 랜덤 오차들을 사용하여 필터링된 거리 측정들에 적용되어 추정된 거리 측정들을 생성한다.
마지막으로, 2-D 뷰평면으로 타겟 피처들의 맵이 추정된 거리 측정들을 사용하여 구축된다. 구축된 맵이 워크 셀 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드에 대한 AGV의 경로 계획 및 탐색 제어에 사용된다. 자세하게는, 구축된 맵은 AGV가 워크 셀 내의 하나 또는 그 초과의 교시된 노드 위치들(node positions)로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀할 수 있게 한다. 게다가, 워크 셀이 기준 워크 셀일 때, 구축된 맵은, 다른 워크 셀들 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드가 기준 워크 셀 내의 크래들 고정물 또는 워크스탠드와 동일한 방식으로 위치될 때, AGV 또는 다른 AGV가 하나 또는 그 초과의 다른 워크 셀들 내의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀할 수 있게 한다.
이제, 도면들을 참조하면, 동일한 참조 번호들이 전체에 걸쳐 대응하는 부분들을 나타낸다.
도 1a는 일 실시예에 따른, 전형적인 워크 셀 레이아웃을 예시한다.
도 1b는 일 실시예에 따른, 전형적인 워크 셀 레이아웃에서 사용될 수 있는 워크스탠드를 예시한다.
도 1c, 도 1d 및 도 1e는 일 실시예에 따른, 전형적인 워크 셀의 맵들을 예시한다.
도 1f는 일 실시예에 따른, 레이저 스캐너 센서들과 함께 무인 운반차(automated guided vehicle)의 사용을 예시하는 개략도이다.
도 2는 일 실시예에 따른, 무인 운반차에 대한 오프라인 교정 프로세스를 수행하기 위한 단계들을 예시하는 플로우차트이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 무인 운반차의 레이저 스캐너 센서들을 사용하여 스캐닝 프로세스를 수행하기 위한 단계들을 예시하는 플로우차트이다.
도 4는 일 실시예에 따른, 항공기 생산 및 서비스 방법론의 흐름 선도이다.
도 5는 일 실시예에 따른, 항공기의 블록 선도이다.
바람직한 실시예의 하기 설명에서, 본 발명의 일부를 형성하며 예시로서 도시되는 첨부 도면들 및 본 발명이 실시될 수 있는 특정의 실시예가 참조된다. 다른 실시예들이 활용될 수 있으며, 구조적 변형들이 본 발명의 범주를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있음이 이해될 것이다.
개관
도 1a는 동체 어셈블리(104)를 유지하고 위치시키기 위해 하나 또는 그 초과의 크래들 고정물들(102)을 포함하는 전형적인 워크 셀(100) 레이아웃을 예시한다. 하나 또는 그 초과의 AGV들(106)은 동체 어셈블리(104)의 내부 및 외부 양자 모두에서 로봇들(108)을 지탱한다. 전형적인 워크 셀(100) 레이아웃은 또한 워크 셀(100) 내의 어느 곳이든 위치될 수 있는 도 1b에 예시된 바와 같은 워크스탠드(110)를 포함할 수 있다.
워크 셀 및 공장 레벨 자동화는 AGV들(106)이 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드들(110)에 대해 요구되는 위치 정확성 및 반복성을 달성하는 것을 필요로 하여, 동체 어셈블리(104) 외부의 로봇들(108)이 동체 어셈블리(104) 내부의 로봇들(108)과 협동하는 방식으로 작동할 수 있다. 일 실시예에서, AGV들(106)은 경로 계획 및 탐색을 위한 맵들을 구축하며, 여기서 맵들은 2-D 뷰평면으로 나타내는 워크 셀(100)의 대상들의 디지털 표시들(digital representations)을 포함한다.
도 1c는 다수의 크래들 고정물들(102) ― 또한 동체 어셈블리(도시되지 않음)를 유지하고 위치시키는 크래들 고정물들(1, 2 및 3)로서 라벨링됨 ― 뿐만 아니라 워크스탠드(110)를 포함하는 전형적인 워크 셀(100) 레이아웃의 맵을 예시한다.
도 1d는 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7 및 F8로서 또한 라벨링되는 타겟 피처들(112) 그리고 L1, L2, L3 및 L4로서 또한 라벨링되는 레그들(114)을 포함하는 도 1c의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 상면도 또는 평면도이다. 타겟 피처들(112) 및 레그들(114) 양자 모두는 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 아래의 상면도 또는 평면도에서 감춰져 있음을 나타내는 파선의 윤곽선(dashed outlines)으로 도시된다. 일 실시예에서, 타겟 피처들(112)은 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상에 장착되는 정렬 보조물인 한편, 레그들(114)은 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 지지 구조들이다. 또한, 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)의 구성은 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 유형 또는 기능을 고유하게 식별한다.
도 1e는 F1, F2, F3 및 F4로 또한 라벨링되는 타겟 피처들(112) 그리고 L1 및 L2로 또한 라벨링되는 레그들(114)을 포함하는 도 1c 및 도 1d의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 입면도(elevation view)이다. 타겟 피처들(112) 및 레그들(114) 양자 모두는 이들이 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 입면도에서 감춰지지 않음을 나타내는 실선의 윤곽선들로 도시된다.
도 1f는 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7 및 F8로서 또한 라벨링되는 타겟 피처들(112) 그리고 L1, L2, L3 및 L4로서 또한 라벨링되는 레그들(114)을 포함하는 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 상면도 또는 평면도이다. 타겟 피처들(112) 및 레그들(114) 양자 모두는 이들이 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 아래의 상면도 또는 평면도에서 감춰져 있음을 나타내는 파선의 윤곽선(dashed outlines)으로 도시되어 있다.
도 1f에서, AGV(106)는 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 근처에서 작동한다. AGV(106)는 CTL로서 또한 라벨링되는 적어도 하나의 제어기(116) 및 AGV(106)의 4 개의 측면들 각각에 LSS1, LSS2, LSS3 및 LSS4로서 또한 라벨링되는 레이저 스캐너 센서들(118)을 포함한다. 레이저 스캐너 센서들(118)은 레이저 빔들(120)을 사용하여 타겟 피처들(112)을 스캐닝하기 위해 사용되어, 하기에서 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 타겟 피처들(112)에 대한 거리 측정들을 행할 뿐만 아니라 타겟 피처들(112)에 대해 파선의 윤곽선들의 박스들로 나타내는 볼록 존들(122)을 식별한다.
제어기(116)는 범용 또는 전용 컴퓨터 또는 프로세서를 포함할 수 있다. 단일 제어기(116)만이 도시되어 있지만, AGV(106) 및 로봇들(108) 그리고 이들의 서브시스템들을 각각 제어하기 위해 다수의 제어기들(116)이 제공될 수 있다. 제어기(116)는 경로 계획 및 탐색을 위한 맵들 뿐만 아니라 다양한 동작 및 제어 프로그램들이 저장될 수 있는 온-보드(on-board) 메모리 스토리지를 포함한다.
일부 실시예들에서, AGV(106)는 완전히 자율적일 수 있고 제어기(116)는 AGV(106)의 이동 및 로봇(108)의 제어를 포함하여 모든 동작들을 자동으로 실행하도록 프로그래밍된다. 그러나, 다른 실시예들에서, AGV(106)는 단지 부분적으로 자동화될 수 있고, 제어기(116)는 지시들 또는 명령들을 AGV(106)에 입력하기 위해서 다른 시스템 및/또는 오퍼레이터를 요구할 수 있다.
제어기(116)는 AGV(106)의 4 개의 측면들 각각에 장착되는 레이저 스캐너 센서들(118)에 의해 안내되는 SLAM(simultaneous localization and mapping) 원리들을 사용하여 AGV(106)에 대한 경로 계획 및 탐색을 수행한다. 상기 주목된 바와 같이, 레이저 스캐너 센서들(118)은 공장 바닥으로부터 수 인치인 2-D 뷰평면으로 대상들을 맵핑할 수 있고 그리고 2-D 뷰평면으로 대상들에 대한 거리 측정들을 지원하도록 증강되고(augmented) 있다.
도전 문제는 2 개의 주요한 영역들로 구성된다: (1) 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)로 교시된 노드 위치들로의 복귀시 AGV(106) 정확성 및 반복성, 그리고 (2) 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들(100)과 함께 동일한 교시된 노드 위치들을 사용하는 능력.
일 실시예에서, 수학적 접근법이 경로 계획 및 탐색 제어기(116)에 의해 적용되며, 이 제어기는 AGV(106)가 레이저 스캐너 센서들(118)을 사용하여 교시된 노드 위치들로 정확하고 그리고 반복적으로 복귀할 수 있게 하여, 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드(110) 상에 타겟 피처들(112)을 사용함으로써 모델을 맵핑한다. 이 접근법은 계통 또는 편향 오차들 및 랜덤 오차들 양자 모두를 포함하는 부여된 타겟 피처(112)에 대한 거리 측정 오차를 갖는 레이저 스캐너 센서들(118)의 사용이 거리 측정 오차를 필터링하고 그리고 레이저 스캐너 센서(118)의 계통 또는 편향 오차들을 제거할 수 있게 하며, 그리고 이에 의해 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어기(116)가 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 요망하는 위치 정확성 및 반복성을 달성할 수 있게 한다.
게다가, 이 접근법은 2-D 영역 바운드들, 즉, 워크 셀(100)의 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112) 주위의 볼록 존들(122)을 규정하여, AGV(106)의 레이저 스캐너 센서들(118)에 의해 식별되는 매핑 타겟 피처들(112)이 다른 대상들을 포함하지 않는 것을 보장하며, 이에 의해, AGV(106)에 그의 경로 계획 및 탐색 제어기(116)에 대한 모호성 없이 정확하고 일관된 타겟 피처들(112)의 세트를 제공한다. 이에 더하여, 그리고 기준 워크 셀(100)의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 타겟 피처들(112)이 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트 또는 카피들 상에 계량 정확성(metrological accuracy)으로 복제되는 것을 고려해 볼 때, AGV(106)는 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐 기준 워크 셀(100)로부터의 교시된 동일한 노드 위치들을 사용할 수 있을 것이며, 이에 의해 부여된 워크 셀 및 공장 레벨 자동화 프로세스를 위한 교시된 노드 위치들, 즉 전방 및 후미 동체들 각각에 대한 추가 교시 및 검증에 대한 필요성을 크게 완화시킨다.
이는 현재의 맵핑 기술과 개선된 맵핑 기술을 대조함으로써, 하기에서 보다 자세히 설명된다.
현재 매핑 기술
1) 워크 셀 내의 교시된 노드 위치들로의 복귀시 AGV의 정확성과 반복성
현재의 맵핑 기술은 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 측정되는 거리들의 간단한 측정 평균을 사용한다. 이 설정에서, 레이저 스캐너 센서(118)는 워크 셀(100) 내에서 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR 및 FoV 내에 타겟 피처들(112)을 포함하는 대상들에 대한 다수의(30 내지 50의 범위에서) 거리 측정들을 행하도록 프로그래밍된다. 그 다음에, 임의의 이전에 관찰되거나 교시된 대상들에 대한 이상치(outlier) 거리 측정들이 제거되며 단순 평균이 특별히 관찰되거나 교시된 대상들에 대한 거리 측정을 결정하기 위해, 계산된다(computed). 이들 평균 거리 측정들은 그 다음에 부여된 워크 셀(100) 내의 특별한 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 관찰되는 바와 같은 2-D 뷰평면의 맵을 생성하는데 사용된다. 레이저 스캐너 센서(118)로부터의 가능한 계통 또는 편향 오차들을 갖는 평균 거리 측정들에 기초하여 부여되는 AGV(106) 위치로부터 부여된 워크 셀(100)에 대해 관측되는 2-D 맵의 생성은, 전체 거리 측정 오차들(계통 또는 편향 및 랜덤 오차들)이 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어기(116)가 워크 셀(100) 내의 교시된 노드 위치들로 복귀할 때 요망하는 정확성 및 반복성을 달성할 수 없도록 유발하며, 즉, 경로 계획 및 탐색 제어기(116)는 제어기가 요망하는 위치를 헌팅함(hunts)에 따라 정교한 모션(fine motion) 단계들이 후속되는 조악한 모션(coarse motion) 단계들의 조합을 사용하여 비례-적분-미분(PID:proportional-integral-derivative) 제어기(116)로서 작용하며, 여기서, 제어기(116)는 제어기에 대한 거리 측정 입력의 노이즈 플로어(noise floor) 아래에서 동작하는 것으로 예상되는데, 즉, 감지되거나 관찰되는 입력들에서의 노이즈는 경로 계획 및 내비게이션 제어기(116)의 제어 가능성을 제한한다. 2-D 평면(plane)에서의 맵의 거리 측정들의 상기 언급된 불확실성들로 인해, 워크 셀(100) 내에 교시된 노드 위치들로의 복귀시 AGV(106)의 정확성 및 반복성은 높은 신뢰도로 달성될 수 없고, 이는 결국 워크 셀 및 공장 레벨 자동화 프로세스에 악영향을 미친다.
2) 유사한 크래들 고정물들 및 워크스탠드들의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들에 걸쳐, 특별한 워크 셀 내의 크래들 고정물들 및 워크스 탠드와 함께, 동일한 교시된 노드 위치들을 사용하는 AGV의 능력
현재의 맵핑 기술은 워크 셀(100) 내에서 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR 및 FoV 내의 타겟 피처들(112) 이외의 대상들이 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하여 모든 워크 셀들(100)에 걸쳐 동일한 뷰를 제시할 것으로 예상한다. 기준 워크 셀(100)의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트들 또는 카피들 상에 계량 정확성으로 복제되는 것으로 가정한다. AGV(106)의 임의로 부여된 측면 상에 사용되는 레이저 스캐너 센서(118)는 약 190도에 걸쳐 그리고 약 49 미터 범위 거리 사양(specification)으로 스캔할 수 있다. 이들 레이저 스캐너 센서(118)의 사양들을 고려해볼 때, 작동 환경에서, 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112) 너머의 다른 정적 및 동적 대상들이 픽업될 가능성이 높다. 이는 AGV(106)를 크래들 고정물들(102) 및/또는 워크스탠드(110)에 인접한 워크 셀(100) 내의 요망하는 노드 위치로 이동시킬 때, AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어기(116)에 대한 매핑 모호성 및 불확실성들을 야기할 수 있다. 게다가, 이 접근법은 AGV(106)의 측면들 각각에 장착되는 4 개의 레이저 스캐너 센서들(118)을 각각 사용한다. AGV(106)의 이면 및 측면들 상에 있는 레이저 스캐너 센서들(118)은 워크 셀(100)로부터 워크 셀(100)까지 다양할 수 있는 다른 정적 및 동적 대상들을 픽업할 수 있다. 이는 2-D 평면에서의 동적 맵의 변동성(variability)을 유발할 수 있어, 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐, 기준 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드(110)와 함께, 동일한 교시된 노드 위치들을 효과적으로 사용하는 AGV(106)가 불능(inability)이 되게 한다. 또한, 크래들 고정물(102) 및/또는 워크스탠드(110)에 직접 마주하거나 인접하는 레이저 스캐너 센서(118)에 추가하여, AGV(106)의 측면들 상에 있는 레이저 스캐너 센서(118)의 계획된 사용은, 고려중인 주요한 강성 본체 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 너머의 타겟 피처들(112)을 볼 수 있다. 전형적인 워크 셀(100)은 동체 어셈블리를 유지하고 위치시키는 다수의 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드(110)를 포함한다. 그러나, 이러한 다수의 강성 본체 크래들 고정물들(102)과 워크스탠드(110) 사이의 분리 거리는, 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐 2-D 평면에서 맵의 일관되고 그리고 정확한 뷰를 보장하기 위한 계량 요구조건들에 대해서는 정확하지 않다. 따라서, 단일 강성 본체 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 너머의 타겟 피처들(112)을 사용하는 것은, 2-D 평면에서의 동적 맵의 변동성을 유발할 것이며, 이는 유사한 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드들(110)의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐, 기준 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물들(102) 및 워크스탠드(110)와 함께, 동일한 교시된 노드 위치들을 효과적으로 사용하는 AGV(106)가 불능이 되게 한다.
개선된 매핑 기술
1) 워크 셀 내의 교시된 노드 위치들로의 복귀시 AGV의 정확성과 반복성
개선된 맵핑 기술은 레이저 스캐너 센서(118)의 FoV 내의 대상들에 대한 거리 측정들을 위한 범위 기능들을 수행할 때 4 개의 레이저 스캐너 센서들(118) 사이에서 계통 또는 편향 오차들을 결정하기 위해, 타겟 기준 점들에 대해서 AGV(106)의 각각의 측면 상에서 4 개의 레이저 스캐너 센서들(118)의 오프라인 교정을 수행하며, 이에 의해 계산 프로세스들(computational processes)이 대상들 및 타겟 피처들(112)에 대한 거리 측정들로부터 계통 또는 편향 오차들을 제거할 수 있게 한다.
이 접근법은, 또한 AGV(106)의 각각의 측면 상의 4 개의 레이저 스캐너 센서들(118) 각각에 대한 거리 측정들에서의 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차를 결정하기 위해 오프라인 교정 프로세스를 수행한다. 보통, 거리 측정들에서의 랜덤 오차들의 분포는 가우스 분포를 따르지만, 이 프로세스는, 센서(118)가 정확한 가우스 분포 프로세스를 따르지 않는다면, 분포 룩업 테이블이 계산 프로세스들의 더 높은 충실도(fidelity)를 위해 오프라인 교정 프로세스로 구축될 수 있다는 것을 확인한다. 종종, 레이저 스캐너 센서(118)의 제조자 사양에서 언급되는 바와 같은 거리 측정의 랜덤 오차의 표준 편차는, 특별한 센서(118)가 실제로 달성하는 것보다 더 크고, 따라서 계산 프로세스들에서의 더 높은 충실도를 위해 오프라인 교정 프로세스로부터의 거리 측정의 랜덤 오차의 표준 편차를 사용할 것이다. 이 접근법은 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR에 걸친 스캔들로부터 타겟 피처들(112)과 연관된 특정 대상들에 대한 거리 측정들로부터 특별한 레이저 스캐너 센서(118)에 대해 측정된 계통 또는 편향 오차들을 제거한다.
최대 우도(maximum-likelihood) 및 베이지안 파라미터(Bayesian parameter) 추정 통계 기술들과 같은 수학적 필터/추정기가, 특정 대상 또는 타겟 피처(112)에 대한 레이저 스캐너 센서(118)의 거리 측정들의 각각의 정확성을 개선하는데 사용된다. 오프라인 교정 프로세스로부터 특별한 레이저 스캐너 센서(118)에 대한 거리 측정들에서의 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차를 사용하는 재귀 베이지안 추정기(Recursive Bayesian Estimator)와 같은 기술의 응용은, 거리 측정의 랜덤 오차를 상당히 필터링-아웃(filter out)하는 것으로 드러났고, 이에 의해 AGV(106)가 워크 셀(100) 내의 교시된 노드 위치들로의 복귀시 정확성 및 반복성을 달성할 수 있게 된다.
2) 유사한 크래들 고정물들 및 워크스탠드의 다른 세트들 또는 카피들을 사용하는 다른 워크 셀들에 걸쳐, 특별한 워크 셀 내의 크래들 고정물들 및 워크스탠 드와 함께, 동일한 교시된 노드 위치들을 사용하는 AGV의 능력
개선된 맵핑 기술에서, 기준 워크 셀(100)의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 다른 워크 셀들(100)에 걸쳐 유사한 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드들(110)의 다른 세트 또는 카피들 상에 계량 정확성으로 복제되는 것으로 가정된다.
이 접근법은, 워크 셀(100) 내에서 부여된 노드 위치로부터 다음 노드 위치까지의 조악한(coarse) 그리고 정교한(fine) AGV(106) 모션을 수행할 때, 다음 옵션들 중 하나 또는 그 초과의 옵션을 포함한다:
ㆍ 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 직접 마주하거나 인접한 레이저 스캐너 센서(118) 만을 사용한다. 대안으로, 이들 다른 레이저 스캐너 센서들(118)이 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 타겟 피처들(112)을 볼 수 있을 때, 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 직접 마주하거나 인접한 주요한 레이저 스캐너 센서(118) 외에도, 다른 레이저 스캐너 센서(118)들이 사용될 수 있다.
ㆍ 부여된 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 연관된 타겟 피처들(112)만을 사용하고, 워크 셀(100) 내에서 정적 또는 동적 대상들을 사용하지 않는다.
ㆍ 단일 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 연관된 타겟 피처들(112)만을 사용하고, 그리고 또한, AGV(106)에 가장 가까운 적어도 3 개의 타겟 피처들(112)을 사용하고, 즉, 단일 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)가 다수의 타겟 피처들(112)을 갖기 때문에, AGV(106)에 대해 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 가까운 쪽의 일부를 그리고 먼 쪽의 나머지 부분을 사용하며 여기서, 타겟 피처들(112) 중 적어도 3 개는 AGV(106)에 대해 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)의 가까운 쪽에서부터 존재하는 것이 제안된다.
이 접근법은, 워크 셀(100)의 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드(110)와 연관된 타겟 피처들(112)의 각각의 둘레에 볼록 존(122)을 규정하여, 타겟 피처(112)가 규정된 볼록 존(122) 내에 완전히 로케이팅된다. 타겟 피처(112)의 주변부(perimeter)와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이의 거리 여유(distance margin)가 작아서, 타겟 피처(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간(annulus space)을 임의의 다른 이질적인(foreign) 정적 또는 동적 대상들이 점유할 것으로는 예상되지 않을 것이다. 특정 타겟 피처(112) 둘레의 볼록 존(122)의 주변부는 계산 프로세스에 포함될 필요가 있는 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR 내의 대상들에 대한 거리 측정의 임계치 바운드들을 규정하는 반면, 특별한 타겟 피처(112)에 대한 임계치 바운드들 밖에 있는 검출된 대상들은 무시된다. 이 접근법은 하나의 워크 셀(100)로부터 다른 워크 셀까지 변하는 정적 및 동적 대상들을 무시하는 것을 허용하지만, 또한 부여된 워크 셀(100)과 연관된 특별한 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 연관된 호스들, 케이블들 등과 같은 엘리먼트들로 인한 변동성을 약화시킨다(muting).
워크 셀 및 공장 레벨 자동화 프로세스에 대해 개선된 매핑 기술을 구현하기 위한 프로세스는 하기에서 보다 상세히 설명된다.
오프라인 교정 프로세스
도 2는 AGV(106)의 레이저 스캐너 센서들(118)에 대한 오프라인 교정 프로세스를 수행하기 위한 단계들을 예시하는 플로우차트이다.
블록(200)은 레이저 스캐너 센서들(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서 계통 또는 편향 오차들을 결정하기 위해, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118), 즉 LSS1 내지 LSS4의 하나 또는 그 초과의 교정들을 수행하는 단계를 나타낸다.
블록(202)은 레이저 스캐너 센서들(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서의 랜덤 오차들을 결정하기 위해, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118), 즉 LSS1 내지 LSS4의 하나 또는 그 초과의 교정들을 수행하는 단계를 나타낸다.
블록들(200 및 202)에서 수행되는 교정들은 레이저 스캐너 센서들(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서의 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차 및/또는 계통 또는 편향 오차들을 결정하기 위해, 타겟 기준점들(target reference points)에 대해 수행되는 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 오프라인 교정들이다. 상기 주목된 바와 같이, 랜덤 오차들의 분포는 가우스 분포를 포함할 수 있거나, 분포가 가우스 분포를 포함하지 않을 때 테이블에 저장된다.
스캐닝 프로세스
도 3은 AGV(106)의 레이저 스캐너 센서들(118)을 사용하여 스캐닝 프로세스를 수행하기 위한 단계들을 예시하는 플로우차트이다.
블록(300)은 AGV(106)의 레이저 스캐너 센서들(118)을 사용하여 스캐닝 프로세스를 개시하는 단계를 나타낸다.
블록들(302 내지 306)은 1 내지 N 스캔들에 대해 수행되는 루프를 나타낸다.
이 루프의 각각의 반복시, 블록(304)은 AGV(106) 상의 적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(118)를 사용하여 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 대상들의 하나 또는 그 초과의 거리 측정들을 행하는 단계를 나타낸다. 자세하게는, 이 단계는 AGV(106)의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR에 걸쳐 각각의 각도 인덱스 스텝( angular index step)에서 AGV(106)의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoV에 있는 대상들에 대한 거리 측정들을 행한다. 일 실시예에서, 거리 측정들은 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 직접 마주하거나 인접한, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)만을 사용하여 행한다. 다른 실시예에서, 거리 측정들은 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR에 걸쳐 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118) 중 2 개 이상을 사용하여 행해진다.
블록(306)은 N 스캔들이 완료되었는지의 여부를 결정하는 결정 블록이며; 만약 N 스캔들이 완료되었다면, 제어는 블록(308)으로 이동하고; 그렇지 않다면, 제어는 루프의 다음 반복을 수행하도록 블록(302)으로 다시 이동한다.
블록(308)은 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들을 필터링하는 단계를 나타낸다. 자세하게는, 이 단계는 스캐닝되는 단일 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 연관되는 타겟 피처(112) 각각에 대해 규정되는 볼록 존들(122)의 임계치 바운드들 밖에 있는 N 스캔들로부터의 모든 거리 측정들을 필터링하여, 타겟 피처들(112)과 연관되는 FoR의 K 대상들 각각에 대한 N 거리 측정들이 산출된다. 볼록 존(122)은 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들을 제외하기 위해 타겟 피처들(112) 각각의 둘레에 규정된다. 타겟 피처들(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이의 거리 여유는 충분히 작아서, 어떠한 다른 정적 또는 동적 대상들도 타겟 피처들(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간을 점유하지 않는다. 타겟 피처들(112) 각각의 둘레에 규정된 볼록 존들(122)의 임계치 바운드들 밖에 있는 거리 측정들이 필터링되어, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR의 대상들 각각에 대한 필터링된 거리 측정들이 산출된다.
블록들(310 내지 316)은 FoR의 1 내지 K 대상들에 대해 수행되는 루프를 나타낸다.
이 루프의 각각의 반복시, 블록(312)은 필터링된 거리 측정들, 즉, FoR에서 선택된 대상과 연관된 N 거리 측정들 각각으로부터 레이저 스캐너 센서(118)의 계통 또는 편향 오차들을 제거하는 단계를 나타내며, 블록(314)은 FoR에서 선택되는 대상에 대해 추정되는 거리 측정들을 생성하기 위해 레이저 스캐너 센서(118)의 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차를 사용하여 필터링된 거리 측정들에 수학적 필터 또는 추정기, 이를테면 재귀 베이지안 추정기를 적용하는 단계를 나타낸다.
블록(316)은 FoR의 K 대상들이 완료되었는지의 여부를 결정하는 결정 블록이며; 만약 FoR의 K 대상들이 완료되었다면, 제어는 블록(318)으로 이동하고; 그렇지 않다면, 제어는 루프의 다음 반복을 수행하도록 블록(310)으로 다시 이동한다.
블록(318)은 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR의 타겟 피처들(112)과 AGV(106) 사이의 2-D 뷰평면으로 추정되는 거리 측정들을 사용하여 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하는 단계를 나타낸다.
블록(320)은 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어기(116)의 2-D 뷰평면으로 타겟 피처들(112)의 구축된 맵을 저장하고, 그리고 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어를 위해, 구축된 맵을 사용하는 단계를 나타낸다. 자세하게는, 구축된 맵은 AGV(106)가 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀할 수 있게 한다.
AGV(106)는 허용 가능한 위치 정확성 내에서 교시된 노드 위치들로 복귀하는데, 즉, 정확한 위치일 필요는 없지만 높은 신뢰도의 특정 허용 공차 내에 있을 필요는 있다. 따라서, 2 개의 양태들이 존재한다: (1) 허용 가능한 위치 정확성 내에서 노드 위치에 도달하도록 교시되는 AGV(106)의 능력, 및 (2) 후속하여, AGV가 허용 가능한 위치 정확성 내에서 교시된 노드 위치로 복귀하도록 명령되었을 때, 이에 의해 위치 반복성을 달성한다.
또한, 워크 셀(100)이 기준 워크 셀(100)일 때, 구축된 맵은, 다른 워크 셀들(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)가 기준 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 동일한 방식으로 위치될 때, AGV(106) 또는 다른 AGV(106)가 하나 또는 그 초과의 다른 워크 셀들(100) 내의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀할 수 있게 한다.
항공기 어셈블리
개시의 실시예들은, 도 4에 도시된 바와 같은 항공기 제조 및 서비스 방법(400) 그리고 도 5에 도시된 바와 같은 항공기(500)의 맥락에서 설명될 것이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 사전 제작(pre-production)중, 예시적인 방법(400)은 항공기(500)의 사양 및 설계(402)와 재료 조달(404)을 포함할 수 있다. 제작 중, 본원에 설명된 AGV(106), 제어기(116) 및 레이저 스캐너 센서들(118)을 사용하는 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 포함하는, 항공기(500)의 컴포넌트 및 서브어셈블리 제조(406) 및 시스템 통합(408)이 발생한다. 이후에, 항공기(500)는, 운항(in service)(412)되도록 인증 및 납품(410)을 거칠 수 있다. 고객에 의한 운항 동안, 항공기(500)는 본원에 설명된 AGV(106), 제어기(116) 및 레이저 스캐너 센서들(118)를 사용하는 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 또한 포함하는 일상적인 유지 보수 및 서비스(414)(이는, 수정, 재구성, 및 재정비 등)가 예정된다.
방법(400)의 프로세스들 각각은 시스템 통합자(system integrator), 제 3 자, 및/또는 오퍼레이터(operator)(예컨대, 고객)에 의해 수행되거나 실행될 수 있다. 이 설명의 목적들을 위해, 시스템 통합자는, 제한 없이, 임의의 수의 항공기 제조사들 및 주요 시스템 하청업체들을 포함할 수 있고; 제 3 자는, 제한 없이, 임의의 수의 판매사들, 하청업체들 및 공급업체들을 포함할 수 있고; 그리고 오퍼레이터는 항공사, 리스 회사, 군수 기업, 서비스 단체 등일 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 예시적인 방법(400)에 의해 제조된 항공기(500)는 복수 개의 시스템들(504) 및 인테리어(506)와 함께 기체(502)를 포함할 수 있다. 고도의 시스템들(504)의 예들은 추진 시스템(508), 전기 시스템(510), 유압 시스템(512) 및 환경 시스템(514) 중 하나 또는 그 초과의 시스템을 포함한다. 임의의 수의 다른 시스템들이 포함될 수 있다. 항공 우주의 예가 도시되어 있지만, 본 발명의 원리들은 자동차 산업과 같은 다른 산업 분야들에 적용될 수 있다.
본원에서 구체화된 장치 및 방법들은, 제조 및 서비스 방법(400)의 단계들 중 어느 하나 또는 그 초과의 단계들 중에 채용될 수 있다. 예컨대, 제조 프로세스(406)에 대응하는 컴포넌트들 또는 서브어셈블리들은, 항공기(500)가 서비스중일 때 생산된 컴포넌트들 또는 서브어셈블리들과 유사한 방식으로 제작되거나 제조될 수 있다. 또한, 하나 또는 그 초과의 장치 실시예들, 방법 실시예들 또는 이들의 조합이, 예컨대, 항공기(500)의 조립을 실질적으로 촉진시키거나 항공기(500)의 비용을 감소시킴으로써, 제조 단계들(406 및 408) 중에 활용될 수 있다. 유사하게, 하나 또는 그 초과의 장치 실시예들, 방법 실시예들, 또는 그의 조합은, 항공기(500)가 운항중인 동안, 예컨대 그리고 제한 없이, 유지보수 및 서비스(414) 동안 활용될 수 있다.
이익들
본원에 설명된 실시예들은 비용들을 경감시키면서, 제조 속도, 품질 및 안정성에 있어 상당한 개선들을 직접적으로 가능하게 하는 항공기 어셈블리 및 빌드 프로세스에 대한 공장 자동화의 적용을 가능하게 함으로써 상당한 가치에 대한 잠재성과 같은 다수의 이익들을 제공한다.
본원에 설명된 실시예들은 항공 우주 응용들을 넘어서 다른 제조 분야들에도 동일하게 응용 가능하며 활용된다. 예컨대, 불연속적인 이벤트 동적 시스템들로 구성되는 계층적 감시 제어 시스템(hierarchical supervisory control system) 내에서 전체 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 달성하기 위해, 다른 산업들의 다른 회사들이 사용할 가능성이 있다. 이는, 항공기 제조업체들, 전기 및 전자 장비 제조업체들, 자동차 제조업체들 및 공장 자동화 판매사들을 포함할 수 있다.
이에 따라, 요약하면, 본 발명의 제 1 양태에 따르면, 다음이 제공된다:
A1. 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법으로서,
AGV(automated guided vehicle)(106) 상의 적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(118)를 사용하여 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 대상들의 하나 또는 그 초과의 거리 측정들을 행하는 단계(304);
워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들을 필터링하는 단계(308);
필터링된 거리 측정들로부터 레이저 스캐너 센서(118)의 계통 또는 편향 오차들을 제거하는 단계(312);
추정된 거리 측정들을 생성하기 위해, 레이저 스캐너 센서(118)의 랜덤 오차들을 사용하여 필터링된 거리 측정들에 수학적 필터 또는 추정기를 적용하는 단계(314);
추정된 거리 측정들을 사용하여 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상에 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하는 단계(318); 및
워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어를 위해 구축된 맵을 사용하는 단계(320)를 포함하는, 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
A2. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 구축된 맵은 AGV(106)가 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀되게 할 수 있다.
A3. 단락 A2의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 워크 셀(100)은 기준 워크 셀(100)이고, 그리고 구축된 맵은, 다른 워크 셀들(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)가 기준 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 동일하게 위치될 때, AGV(106) 또는 다른 AGV(106)가 하나 또는 그 초과의 다른 워크 셀들(100) 내의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀되게 할 수 있다.
A4. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서 계통 또는 편향 오차들 및 랜덤 오차들을 결정하기 위해, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 하나 또는 그 초과의 교정들을 수행하는 단계(200, 202)를 더 포함한다.
A5. 단락 A4의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 교정들을 수행하는 단계는 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서 계통 또는 편향 오차들을 결정하기 위해, 타겟 기준점들에 대해 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 오프라인 교정을 수행하는 단계(200)를 포함한다.
A6. 단락 A4의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 교정들을 수행하는 단계는 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서의 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차를 결정하기 위해, 타겟 기준점들 프로세스에 대해서 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 오프라인 교정을 수행하는 단계(202)를 포함한다.
A7. 단락 A6의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 분포는 가우스 분포를 포함한다.
A8. 단락 A6의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 분포가 가우스 분포를 포함하지 않을 때 분포가 테이블에 저장된다.
A9. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 행하는 단계는 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 직접 마주하거나 인접한, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)를 사용하는 단계(304)를 포함한다.
A10. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(118)가 복수 개의 레이저 스캐너 센서들(118)을 포함하고, 거리 측정들을 행하는 단계는 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR(Field of Regard)에 걸쳐 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118) 중 2 개 이상(more than one)을 사용하는 단계(304)를 포함한다.
A11. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 행하는 단계는 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR(Field of Regard)에 걸쳐 각도 인덱스 단계(angular index step)에서 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoV(Field of View)의 대상들에 대한 거리 측정들을 행하는 단계(304)를 포함한다.
A12. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 필터링하는 단계는 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들을 제외하도록 타겟 피처들(112) 중 적어도 하나 주위에 볼록 존(122)을 규정하는 단계(308)를 포함한다.
A13. 단락 A12의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 타겟 피처들(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이의 거리 여유가 충분히 작아서, 어떠한 다른 정적 또는 동적 대상들도 타겟 피처들(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간을 점유하지 않는다.
A14. 단락 A12의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 필터링하는 단계는 타겟 피처들(112) 둘레에 규정된 볼록 존들(122)의 임계치 바운드들 밖에 있는 거리 측정들을 필터링하여, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR(Field of Regard)의 대상들 각각에 대한 필터링된 거리 측정들을 산출하는 단계(308)를 포함한다.
A15. 단락 A1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 맵을 구축하는 단계는 추정된 거리 측정들을 사용하여 2 차원(2-D) 뷰평면으로 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하는 단계(318)를 포함한다.
본 발명의 추가의 양태에 따르면, 다음이 제공된다:
B1. 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 장치로서,
적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(118) 및 제어기(116)를 포함하는 AGV(automated guided vehicle)(106)를 포함하고, 이 제어기(116)는,
AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서(118)를 사용하여 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 대상들의 하나 또는 그 초과의 거리 측정들을 행하고(304);
워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들을 필터링하며(308);
필터링된 거리 측정들로부터 레이저 스캐너 센서(118)의 계통 또는 편향 오차들을 제거하고(312);
추정된 거리 측정들을 생성하기 위해, 레이저 스캐너 센서(118)의 랜덤 오차들을 사용하여 필터링된 거리 측정들에 수학적 필터 또는 추정기를 적용하며(314);
추정된 거리 측정들을 사용하여 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상에 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하고(318); 그리고
워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어를 위해 구축된 맵을 사용하기(320)
위해 작동가능한,
워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 장치.
본 발명의 추가의 양태에 따르면, 다음이 제공된다:
C1. 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법으로서,
AGV(automated guided vehicle)(106) 상의 하나 또는 그 초과의 레이저 스캐너 센서들(118)을 사용하여 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 대상들의 하나 또는 그 초과의 거리 측정들을 행하는 단계(304);
워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들을 필터링하는 단계(308);
필터링된 거리 측정들로부터 레이저 스캐너 센서들(118)의 계통 또는 편향 오차들을 제거하는 단계(312);
추정된 거리 측정들을 생성하기 위해, 레이저 스캐너 센서들(118)의 랜덤 오차들을 사용하여 필터링된 거리 측정들에 수학적 필터 또는 추정기를 적용하는 단계(314);
추정된 거리 측정들을 사용하여 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상에 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하는 단계(318); 및
AGV(106)가 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀할 수 있도록 구축된 맵을 사용하는 단계(320)를 포함하는,
워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
C2. 단락 C1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 구축된 맵은 AGV(106)가 하나 또는 그 초과의 다른 워크 셀들(100) 내의 하나 또는 그 초과의 교시된 노드 위치들로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀할 수 있게 한다.
C3. 단락 C1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서 계통, 편향, 또는 랜덤 오차들을 결정하기 위해, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 하나 또는 그 초과의 교정들을 수행하는 단계(200, 202)를 더 포함한다.
C4. 단락 C1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 행하는 단계는 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR(Field of Regard)에 걸쳐 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)을 사용하는 단계(304)를 포함한다.
C5. 단락 C1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 행하는 단계는 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR(Field of Regard)에 걸쳐 각도 인덱스 단계(angular index step)에서 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoV(Field of View)에서 대상들에 대한 거리 측정들을 행하는 단계(304)를 포함한다.
C6. 단락 C1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 필터링하는 단계는 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들을 제외하도록 타겟 피처들(112) 중 적어도 하나 둘레에 볼록 존(122)을 규정하는 단계(308)를 포함한다.
C7. 단락 C6의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 타겟 피처들(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이의 거리 여유가 충분히 작아서, 어떠한 다른 정적 또는 동적 대상들도 타겟 피처들(112)의 주변부와 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간을 점유하지 않는다.
C8. 단락 C6의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 거리 측정들을 필터링하는 단계는 타겟 피처들(112) 둘레에 규정된 볼록 존들(122)의 임계치 바운드들 밖에 있는 거리 측정들을 필터링하여, AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR(Field of Regard)의 대상들 각각에 대한 필터링된 거리 측정들을 산출하는 단계(308)를 포함한다.
C9. 단락 C1의 방법이 또한 제공되는데, 여기서, 맵을 구축하는 단계는 추정된 거리 측정들을 사용하여 2 차원(2-D) 뷰평면으로 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하는 단계(318)를 포함한다.
대안들
앞서 제시된 상이한 실시예들의 설명은 예시 및 설명의 목적들을 위해 제시되어 있으며, 개시된 형태의 실시예들로 총망라하거나 제한되도록 의도되지는 않는다. 많은 수정들 및 변경들이 당업자에게 명백할 것이다.
자세하게는, AGV들 및 레이저 스캐너 소스들 이외의 디바이스들이 사용될 수 있다. 또한, 다른 방법들 및 단계들이 수행될 수 있다. 마지막으로, 워크 셀, 크래들 고정물들, 워크스탠드들, 타겟 피처들 등의 사용 및 배열은 본원에 개시된 것들과 상이할 수 있다.
본 발명의 범주는 이러한 상세한 설명에 의해서가 아니라 오히려 본원에 첨부된 청구항들에 의해 제한되는 것으로 의도된다.

Claims (15)

  1. 워크 셀(work cell) 및 공장 레벨(factory level) 자동화를 위한 방법으로서,
    AGV(automated guided vehicle)(106) 상의 적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(laser scanner sensor)(118)를 사용하여 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 대상들의 하나 또는 그 초과의 거리 측정들을 행하는 단계(304);
    상기 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(cradle fixture)(102) 또는 워크스탠드(workstand)(110) 상의 타겟 피처들(target features)(112)이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들을 필터링하는 단계(308);
    필터링된 거리 측정들로부터 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 계통(systematic) 또는 편향(bias) 오차들을 제거하는 단계(312);
    추정된 거리 측정들을 생성하기 위해, 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 랜덤(random) 오차들을 사용하여 상기 필터링된 거리 측정들에 수학적 필터 또는 추정기(estimator)를 적용하는 단계(314);
    상기 추정된 거리 측정들을 사용하여 상기 워크 셀(100) 내의 상기 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상에 상기 타겟 피처들(112)의 맵을 구축하는 단계(318); 및
    상기 워크 셀(100) 내의 상기 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 상기 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어를 위해 구축된 맵을 사용하는 단계(320);를 포함하고,
    상기 거리 측정들을 필터링하는 단계는, 상기 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들을 제외하도록 상기 타겟 피처들(112) 중 적어도 하나 주위에 볼록 존(122)을 규정하는 단계(308)를 포함하고,
    상기 타겟 피처들(112)의 주변부와 상기 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이의 거리 여유(distance margin)는 충분히 작아서, 어떠한 다른 정적 또는 동적 대상들도 상기 타겟 피처들(112)의 주변부와 상기 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간(annulus space)을 점유하지 않는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 구축된 맵은 상기 AGV(106)가 상기 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 교시된 노드 위치들(node positions)로 정확하게 그리고 반복적으로 복귀되게 할 수 있게 하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 워크 셀(100)은 기준 워크 셀(100)이고, 그리고 상기 구축된 맵은 상기 AGV(106) 또는 다른 AGV(106)가 하나 또는 그 초과의 다른 워크 셀들(100) 내의 교시된 노드 위치들로, 상기 하나 또는 그 초과의 다른 워크 셀들(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)가 상기 기준 워크 셀(100) 내의 상기 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)와 동일하게 위치될 때, 정확하게 그리고 반복적으로 복귀되게 할 수 있는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서 계통 또는 편향 오차들 및 랜덤 오차들을 결정하기 위해, 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 하나 이상의 교정들을 수행하는 단계(200, 202)를 더 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 교정들을 수행하는 단계는, 상기 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 상기 거리 측정들에서 상기 계통 또는 편향 오차들을 결정하기 위해, 타겟 기준점들에 대해 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 오프라인 교정을 수행하는 단계(200)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 교정들을 수행하는 단계는, 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)에 의해 행해진 거리 측정들에서 상기 랜덤 오차들의 분포 및 표준 편차를 결정하기 위해, 타겟 기준점들 프로세스에 대해 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 오프라인 교정을 수행하는 단계(202)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 분포는 가우스 분포(Gaussian distribution)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 분포는 상기 분포가 가우스 분포를 포함하지 않을 때 테이블에 저장되는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 측정들을 행하는 단계는, 상기 워크 셀(100) 내의 상기 크래들 고정물들(102) 또는 워크스탠드(110)에 직접 마주하거나 인접한, 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)를 사용하는 단계(304)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(118)는 복수 개의 레이저 스캐너 센서들(118)을 포함하고, 상기 거리 측정들을 행하는 단계는 상기 AGV(106) 상의 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR(Field of Regard)에 걸쳐 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서들(118) 중 2 개 이상(more than one)을 사용하는 단계(304)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 측정들을 행하는 단계는, 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 FoR(Field of Regard)에 걸쳐 각도 인덱스 단계(angular index step)에서 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 FoV(Field of View)의 상기 대상들의 상기 거리 측정들을 행하는 단계(304)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 측정들을 필터링하는 단계는, 상기 타겟 피처들(112) 둘레에 규정된 볼록 존들(122)의 임계치 바운드들(threshold bounds) 밖에 있는 거리 측정들을 필터링하여, 상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서들(118)의 FoR(Field of Regard)의 대상들 각각에 대한 상기 필터링된 거리 측정들을 산출하는 단계(308)를 포함하는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 방법.
  13. 워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 장치로서,
    적어도 하나의 레이저 스캐너 센서(118) 및 제어기(116)를 포함하는 AGV(automated guided vehicle)(106)를 포함하고, 상기 제어기(116)는,
    상기 AGV(106) 상의 상기 레이저 스캐너 센서(118)를 사용하여 워크 셀(100) 내의 하나 또는 그 초과의 대상들의 하나 또는 그 초과의 거리 측정들을 행하고(304);
    상기 워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상의 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들에 대한 거리 측정들을 필터링하며(308);
    상기 필터링된 거리 측정들로부터 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 계통 또는 편향 오차들을 제거하고(312);
    추정된 거리 측정들을 생성하기 위해, 상기 레이저 스캐너 센서(118)의 랜덤 오차들을 사용하여 상기 필터링된 거리 측정들에 수학적 필터 또는 추정기를 적용하며(314);
    상기 추정된 거리 측정들을 사용하여 상기 워크 셀(100) 내의 상기 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110) 상에 상기 타겟 피처(112)의 맵을 구축하고(318); 그리고
    워크 셀(100) 내의 크래들 고정물(102) 또는 워크스탠드(110)에 대한 AGV(106)의 경로 계획 및 탐색 제어를 위해 구축된 맵을 사용하기(320) 위해 작동되고,
    상기 거리 측정들을 필터링하는 것은, 상기 타겟 피처들(112)이 아닌 대상들을 제외하도록 상기 타겟 피처들(112) 중 적어도 하나 주위에 볼록 존(122)을 규정하는 것(308)을 포함하고,
    상기 타겟 피처들(112)의 주변부와 상기 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이의 거리 여유는 충분히 작아서, 어떠한 다른 정적 또는 동적 대상들도 상기 타겟 피처들(112)의 주변부와 상기 규정된 볼록 존(122)의 주변부 사이에 형성되는 환형 공간을 점유하지 않는,
    워크 셀 및 공장 레벨 자동화를 위한 장치.
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