KR102442448B1 - 복수의 무인 반송 차량의 위치 인식 장치 및 그 방법 - Google Patents

복수의 무인 반송 차량의 위치 인식 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 복수의 무인 반송 차량에 각각 탑재되고 위치 인식을 위한 위치 인식 장치로서, 상기 위치 인식 장치는, 위치 정보 또는 주변 환경에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 상기 무인 반송 차량이 운행되는 지역에 대한 맵이 저장되는 맵 저장부; 상기 맵 저장부에 저장된 맵을 갱신하는 맵 작성부; 데이터를 주고 받을 수 있도록 통신하기 위한 통신부를 포함하고, 상기 무인 반송 차량은 상기 통신부를 통해 자신을 제외한 나머지 무인 반송 차량과 통신하여 위치를 추정하며, 상기 위치 인식 장치에는 주변 환경 데이터를 스캔하여 상기 데이터 저장부에 제공하는 스캔부가 마련되고, 상기 맵 작성부는 실시간으로 무인 반송 차량의 형상 정보를 위치 정보를 토대로 변경하여 갱신하며, 상기 데이터 저장부에 저장된 각각의 무인 반송 차량의 위치 정보와 상기 스캔부에서 스캔한 주변 환경 데이터를 매칭시켜서 무인 반송 차량의 위치를 추정하는 매칭부를 포함하고, 무인 반송 차량의 초기 위치 설정시, 좌표 검출부에는 복수의 반사판에 스캔부에서 조사한 조사 빔 신호를 받아서 반사판의 좌표를 삼각 측량법에 의거 획득하고, 이러한 반사판의 좌표를 미리 저장된 맵상의 좌표와 매칭부를 통해 매칭하며, 상기 매칭부를 통해 각 로컬 좌표의 반사판 ID를 매칭하고, 가장 많은 반사판 ID를 매칭한 지역에서의 위치를 추정하여 초기 위치를 설정 완료하고, 상기 저장된 맵 전체에 대하여 소정의 크기를 가지는 격자 모양의 격자 영역을 복수로 형성하고, 각각의 격자 영역 1개가 로컬 레이어(local layer)가 되며, 각각의 무인 반송 차량의 초기 위치 설정후 이동함에 따라 변경되는 위치에 해당하는 격자 영역인 로컬 레이어 주변에 대한 환경 데이터 및 다른 무인 반송 차량의 위치 정보에 대한 데이터를 통해 매칭 작업을 실행하는 위치 인식 장치 및 방법이 제공될 수 있다.

Description

복수의 무인 반송 차량의 위치 인식 장치 및 그 방법{Coordinates recognition apparatus of multiple automatic guided vehicle and method thereof}
본 발명은 복수의 무인 반송 차량의 위치 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
물류 산업 시스템의 생산 체제가 자동화, 무인화되어감에 따라 건물이나 공장 내에서 제품의 운반을 담당하는 무인 반송 차량(Automatic Guided Vehicles)의 사용이 증가하고 있다. 무인 반송 차량은 임의의 작업 환경에 대해서 자율적인 판단 능력과 주행 능력이 요구된다.
최근에는 지능화된 무인 반송 차량을 구현하기 위해 주변 환경 인식, 경로 계획, 충돌 회피, 위치 인식 기술과 같은 요소 기술 분야에 많은 연구가 이루어지고 있다.
무인 반송 차량은 이동중 현재 위치를 주기적으로 파악하기 위한 위치 인식 기술이 요구되며, 고정 장애물이나 이동 장애물을 스스로 판단하여 이러한 장애물과의 충돌회피를 하기 위한 적절한 경로를 다시 생성하는 기능도 함께 요구된다.
이러한 무인 반송 차량은 실내 공간에서의 이동을 제어하기 위해 어느 위치에 있는지를 인식하는 기능이 필요하다.
이러한 자기 위치 인식 방식은 실내 벽면 또는 천장에 설치된 복수의 반사판을 이용하여 좌표를 검출하여 위치를 인식하는 기술이 제안되었으나, 작업 환경에 따라 이동하는 무인 반송 차량이 복수인 경우, 위치 추정에 필요한 데이터를 충분히 제공받지 못할 수 있다.
이에 본 발명은 복수의 무인 반송 차량 운행시, 무인 반송 차량간의 간섭으로 인해 맵과 스캔한 데이터 매칭율 저하시, 무인 반송 차량의 위치 정보와 형상을 기반으로 맵과 스캔한 데이터를 매칭하여 위치 추정을 정확하게 할 수 있는 위치 인식 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 해결 수단은, 복수의 무인 반송 차량에 각각 탑재되고 위치 인식을 위한 위치 인식 장치로서, 상기 위치 인식 장치는,
위치 정보 또는 주변 환경에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 상기 무인 반송 차량이 운행되는 지역에 대한 맵이 저장되는 맵 저장부; 상기 맵 저장부에 저장된 맵을 갱신하는 맵 작성부; 데이터를 주고 받을 수 있도록 통신하기 위한 통신부를 포함하고,
상기 무인 반송 차량은 상기 통신부를 통해 자신을 제외한 나머지 무인 반송 차량과 통신하여 위치를 추정하는 위치 인식 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명은 스캔부를 통해 주변 환경을 스캔하는 단계; 복수의 무인 반송 차량끼리 통신하여 위치 정보를 주고 받는 단계; 상기 무인 반송 차량에 저장된 맵에 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량의 위치 정보를 기반으로 형상 정보를 작성하여 새로운 맵으로 갱신하는 단계; 상기 스캔부를 통해 스캔한 주변 환경 데이터와 새로운 맵을 토대로 무인 반송 차량의 위치를 추정하는 위치 인식 방법이 제공될 수 있다.
본 발명은 복수의 무인 반송 차량의 운행시, 각각의 무인 반송 차량끼리 통신을 통해 위치 정보를 주고 받을 수 있고, 각각의 무인 반송 차량에 탑재된 스캔부에 의해 스캔한 주변 환경 데이터와 함께 매칭부를 통해 매칭시켜서 무인 반송 차량의 위치를 추정할 수 있다.
따라서, 복수의 무인 반송 차량의 운행시, 관리 서버 또는 각각의 무인 반송 차량끼리의 통신을 통해 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량의 위치 정보를 받고 스캔부를 통해 스캔하여 입수한 주변 환경 데이터를 매칭시켜서 자신의 위치 추정을 할 수 있으므로, 다른 무인 반송 차량과의 거리를 파악할 수 있고, 그에 따라 무인 반송 차량끼리의 충돌을 확실하게 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 위치 인식 장치의 개념을 설명하기 위한 개략도로서, 관리 서버를 이용한 개념도이다.
도 2는 도 1과 달리 관리 서버가 없이 무인 반송 차량끼리 통신을 통해 정보를 교환하는 상태를 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 무인 반송 차량이 다른 무인 반송 차량에 의해 간섭되는 모습을 나타낸 평면도이다.
도 4는 본 발명의 무인 반송 차량에 탑재되는 기본적인 맵을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 무인 반송 차량에 탑재된 기본적인 맵에 위치 정보를 기반으로 작성한 형상 정보가 반영된 새로운 맵을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 무인 반송 차량에 탑재된 스캔부에 의해 스캔된 주변 환경 데이터가 반영되는 상태를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 무인 반송 차량의 위치 인식 장치의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 무인 반송 차량의 위치를 나타내는 로컬 레이어의 구조를 설명하는 설명도이다.
도 1은 본 발명에 따른 무인 반송 차량의 위치 인식 장치를 설명하기 위한 것으로서, 도 1을 참조하면, 본 발명의 위치 인식 장치는 관리 서버(100), 관리 서버(100)와 통신을 통해 정보를 교환하는 복수의 무인 반송 차량(200)을 포함할 수 있다.
관리 서버(100)는 복수의 무인 반송 차량(200)들의 작업을 할당 및 스케줄링, 트래픽 관리, 차량 상태 점검 등 무인 반송 차량(200)의 전반적인 사항을 체크하고 관리할 수 있다.
모든 무인 반송 차량(200)은 관리 서버(100)에 각종 정보를 전달하고, 차량의 위치 정보를 제공할 수 있다.
무인 반송 차량(200)로부터 위치 정보를 제공받은 관리 서버(100)는 다시 모든 무인 반송 차량(200)으로 취합한 위치 정보를 전달할 수 있다.
도 2를 참조하면, 관리 서버(100)를 마련하지 않은 경우에는 복수의 무인 반송 차량(200)들끼리 서로 통신을 통해 각종 정보 및 위치 정보를 전달할 수 있다.
도 3을 참조하면, 예를 들어 실내에서 운행되고 있는 복수의 무인 반송 차량(200)중 제1 무인 반송 차량(210)은 다른 복수의 무인 반송 차량(200)들로부터 이동 경로 간섭을 받을 수 있다. 제1 무인 반송 차량(210)에는 실내의 주변 환경을 감지하는 스캔부(212)가 마련될 수 있다. 물론, 모든 무인 반송 차량(200)에는 스캔부(212)가 구비될 수 있다.
관리 서버(100)에는 모든 무인 반송 차량(200)의 각종 정보 및 위치 정보가 제공되어 있고, 따라서, 관리 서버(100)에서는 모든 무인 반송 차량(200)의 현재 위치를 파악할 수 있다. 모든 무인 반송 차량(200)의 현재 위치 정보를 파악하고 있는 관리 서버(100)는 다시 모든 무인 반송 차량(200)의 현재 위치를 모든 무인 반송 차량(200)에 제공할 수 있다.
따라서, 모든 무인 반송 차량(200)에는 위치 정보 등을 저장할 수 있는 데이터 저장부(201)가 마련될 수 있다.
모든 무인 반송 차량(200)에는 미리 실내 환경에 대한 맵(M1)이 저장(사전 등록)되어 있다. 따라서, 모든 무인 반송 차량(200)에는 맵(M1)을 저장하는 맵 저장부(202)가 구비될 수 있다.
도 4는 맵 저장부(202)에 미리 저장된 현장 정보에 대한 맵(M1)을 나타낸 것이다.
도 5는 맵(M1)에서 실시간 변경되는 정보 상태가 반영된 맵(M2)을 나타낸 도면으로서, 맵(M1) 상에서 무인 반송 차량(200)의 형상이 실시간으로 변경될 수 있다. 맵 저장부(202)에 미리 저장된 맵(M1)에서 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량(200)의 변화되는 형상 정보를 관리 서버(100)에서 받은 위치 정보에 대한 데이터를 기반으로 맵에 실시간으로 작성하여 새로운 맵(M2)을 마련할 수 있다.
따라서, 무인 반송 차량(200)에는 관리 서버(100)로부터 제공받은 위치 정보를 기반으로 맵(M1)상에 반영하는 맵 작성부(203)가 마련될 수 있다.
각각의 무인 반송 차량(200)의 형상 정보는 미리 관리 서버(100)로부터 제공받을 수 있다.
맵 작성부(203)에서는 실시간으로 자신을 제외한 나머지 다른 무인 반송 차량(200)의 형상 정보를 작성할 수 있다. 따라서, 제1 무인 반송 차량(210)은 관리 서버(100)로부터 받은 다른 무인 반송 차량(200)의 위치 정보를 기반으로 실시간으로 다른 무인 반송 차량(200)의 형상 정보를 변경할 수 있다. 그에 따라 이전에 작성된 다른 무인 반송 차량(200)의 형상 정보는 삭제되고, 새롭게 갱신된 형상 정보가 관리 서버(100)로부터 제공받은 위치 정보를 기반으로 맵 저장부(202)에 저장될 수 있다.
또한, 무인 반송 차량(200)에는 주변 환경을 스캔하는 스캔부(212)가 마련될 수 있다. 스캔부(212)에서 스캔한 주변 환경에 대한 데이터는 데이터 저장부(201)에 저장될 수 있다.
또한, 무인 반송 차량(200)에는 관리 서버(100)로부터 받은 다른 무인 반송 차량(200)에 대한 위치 정보와, 스캔부(212)에서 스캔한 주변 환경에 대한 데이터를 취합하여 매칭시키는 매칭부(204)가 마련될 수 있다.
매칭부(204)는 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량(200)의 위치 정보와 스캔부(212)를 통한 주변 환경 데이터(주변 설비, 기둥 등)를 매칭시켜서 자신의 위치를 추정할 수 있다.
매칭부(204)에서는 파티클 필터, 칼만 필터, 라인 기반 등의 알고리즘을 통해 새로운 맵(M2)과 스캔부(212)에 의해 스캔한 주변 환경 데이터의 매칭 및 연산을 통해 무인 반송 차량(200)의 위치 추종을 보다 정확하게 할 수 있다.
또한, 무인 반송 차량(200)에는 관리 서버(100) 및 다른 무인 반송 차량(200)과 데이터를 주고 받을 수 있는 통신부(205)가 마련될 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 관리 서버(100)와 복수의 무인 반송 차량(200)의 통신을 통해 위치 정보를 교환하고, 각각의 무인 반송 차량(200)은 자신을 제외한 나머지 무인 반송 차량(200)의 위치 정보를 토대로 기본 맵(M1)에 실시간으로 새로운 맵(M2)을 작성할 수 있다.
따라서, 이러한 새로운 맵(M2)을 통해 각각의 무인 반송 차량(200)은 다른 복수의 무인 반송 차량(200)이 운행되어 무인 반송 차량(200)간의 간섭으로 인해 맵과 스캔한 데이터 매칭율 저하시, 각 무인 반송 차량(200)의 위치 정보와 형상을 기반으로 맵과 스캔한 데이터를 매칭하여 위치 추정을 정확하게 할 수 있다.
한편, 관리 서버(100)를 마련하지 않는 경우에는, 복수의 무인 반송 차량(200)끼리 서로 통신을 하면서 위치 정보에 대한 데이터를 주고 받아서 자신의 위치를 추정할 수 있다.
즉, 각각의 무인 반송 차량(200)은 서로 통신을 하는데, 제1 무인 반송 차량(210)은 자신을 제외한 다른 모든 무인 반송 차량(200)과 통신을 통해 데이터를 받아서 다른 모든 무인 반송 차량(200)의 위치 정보를 수집하여 데이터 저장부(201)에 저장할 수 있다.
데이터 저장부(201)에 저장된 다른 무인 반송 차량(200)의 위치 정보를 토대로 맵 작성부(203)에 의해 다른 무인 반송 차량(200)의 형상 정보가 반영된 새로운 맵(M2)을 실시간으로 작성할 수 있다.
매칭부(204)에서는 데이터 저장부(201)에 저장된 무인 반송 차량(200)에 탑재된 스캔부(212)를 통해 주변 환경을 스캔하여 입수한 주변 환경 데이터와 각각의 무인 반송 차량(200)의 위치 정보에 대한 데이터를 매칭시켜서 자신의 위치를 추정할 수 있다.
결국, 복수의 무인 반송 차량(200)의 운행시, 관리 서버(100) 또는 각각의 무인 반송 차량(200)끼리의 통신을 통해 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량(200)의 위치 정보를 받고 스캔부(212)를 통해 스캔하여 입수한 주변 환경 데이터를 매칭시켜서 자신의 위치 추정을 할 수 있으므로, 다른 무인 반송 차량(200)과의 거리를 파악할 수 있고, 그에 따라 무인 반송 차량(200)끼리의 충돌을 방지할 수 있다.
도 6은 본 발명의 무인 반송 차량에 탑재된 스캔부에 의해 스캔된 주변 환경 데이터가 반영되는 상태를 개념적으로 나타낸 도면으로서, 도 6에서 점선(---)은 스캔부(212)를 통해 스캔한 데이터를 나타낸 것이며, (x1,y1,h1),(x2,y2,h2),(x3,y3,h3),(x4,y4,h4),(x5,y5,h5)는 각 무인 반송 차량(200)의 위치를 파악하기 위한 좌표일 수 있다.
이러한 상태의 주변 환경 데이터는 데이터 저장부(201)에 저장될 수 있다.
도 7은 본 발명의 무인 반송 차량에 탑재되는 위치 인식 장치의 구성을 나타낸 구성도로서, 복수의 무인 반송 차량에는 각각 위치 인식 장치가 탑재될 수 있다.
한편, 본 발명의 무인 반송 차량(200)에는 주행 모터, 조향 모터 및 엔코더가 마련될 수 있다. 엔코더는 주행 모터용 엔코더 및/또는 조향 모터용 엔코더일 수 있다.
주행 엔코더와 조향 엔코더에 의해 회전수를 카운트하여 획득한 거리 데이터를 통해 무인 반송 차량(200)의 속도 및 회전 각도를 산출할 수 있다.
본 발명의 무인 반송 차량(200)에 마련된 스캔부(212)는 실내 공간상으로 360도 회전하면서 조사빔을 조사하며, 실내 벽면 또는 천장에 마련된 복수의 반사판(10)에 의해 반사되는 신호를 수신할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 스캔부(212)에서 조사하는 조사 빔은 레이저 빔 등으로 이루어질 수 있다.
무인 반송 차량(200)은 스캔부(212)에 입력되는 반사판의 반사 신호를 토대로 복수의 반사판의 좌표를 생성하며, 무인 반송 차량(200)의 엔코더를 통해 변경된 위치를 추정하고, 추정된 위치에 존재하는 반사판에 대한 최종 좌표를 검출하는 좌표 검출부와, 좌표 검출부로부터 입력되는 복수의 반사판의 최종 좌표를 토대로 무인 반송 차량의 현재 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함할 수 있다.
본 발명의 위치 인식 장치는 좌표 검출부에서 무인 반송 차량(200)의 엔코더에 의해 추정된 위치에 해당하는 반사판의 최종 좌표를 정확하게 검출하도록 보정하는 오차 보정부를 포함할 수 있다.
각 위치에 설치된 반사판에 있어서, 첫번째 반사판과의 거리와 두번째 반사판과의 거리 사이의 각도를 측정하여 코사인(cosine) 정리에 의해 반사판과 반사판의 거리는 거리 사이의 각도로 구할 수 있다.
다음의 세번째 반사판을 확인하면, 세번째 반사판이 이루는 삼각형의 각 변의 길이가 정해지고, 삼각형의 형상이 완전히 정해질 수 있다. 이러한 삼각 측량법에 의해 반사판의 좌표를 검출할 수 있다.
스캔부(212)에서 조사 빔을 조사하여 수신한 각 반사판의 수신 신호에 따른 각 반사판과의 거리 데이터는 다시 스캔부(212)에 저장될 수 있고, 따라서, 무인 반송 차량(200)의 전원을 오프시키고, 다시 작동시키더라도 저장된 조사 빔 수신 신호에 의한 각 반사판의 좌표를 파악할 수 있다.
무인 반송 차량(200)의 초기 위치 설정시, 좌표 검출부에는 복수의 반사판에 스캔부(212)에서 조사한 조사 빔 신호를 받아서 반사판의 좌표를 삼각 측량법에 의거 획득하고, 이러한 반사판의 좌표를 미리 저장된 맵상의 좌표와 매칭부를 통해 매칭시킬 수 있다.
무인 반송 차량(200)의 초기 위치는 매칭부(204)에 의해 설정할 수 있다.
무인 반송 차량(200)의 초기 위치 설정시, 매칭부(204)를 통해 각 로컬 좌표의 반사판 ID를 매칭하고, 가장 많은 반사판 ID를 매칭한 지역에서의 위치를 추정하여 초기 위치를 설정 완료할 수 있다.
또한, 본 발명의 위치 인식 장치는 무인 반송 차량(200)의 주행에 의해 작동하는 각 엔코더로부터 위치 정보를 획득하여 데이터 저장부(201)를 통해 좌표 검출부에 보내줄 수 있다.
본 발명의 위치 인식 방법은 스캔부를 통해 주변 환경을 스캔하는 단계; 복수의 무인 반송 차량끼리 통신하여 위치 정보를 주고 받는 단계; 상기 무인 반송 차량에 저장된 맵에 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량의 위치 정보를 기반으로 형상 정보를 작성하여 새로운 맵으로 갱신하는 단계; 상기 스캔부를 통해 스캔한 주변 환경 데이터와 새로운 맵을 토대로 무인 반송 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 복수의 무인 반송 차량에는 데이터 저장부(201)를 탑재하고, 데이터 저장부에는 각각 스캔부(212)를 통해 스캔한 주변 환경 데이터와, 상기 새로운 맵에 작성된 다른 무인 반송 차량의 위치 정보에 기반한 형상 정보를 저장할 수 있다.
데이터 저장부(201)에 저장된 데이터를 무인 반송 차량(200)에 탑재된 매칭부(204)를 통해 매칭시켜서 무인 반송 차량의 위치를 추정할 수 있다.
복수의 무인 반송 차량(200)의 형상 정보는 상기 복수의 무인 반송 차량(200)에 탑재된 맵 작성부(203)에 의해 실시간으로 작성되어서 갱신될 수 있다.
도 8을 참조하면, 본 발명은 미리 저장된 맵(M1) 전체에 대하여 소정의 크기를 가지는 격자 모양의 격자 영역(G1)을 복수로 형성하고, 각각의 격자 영역 1개가 로컬 레이어(local layer)가 될 수 있으며, 각각의 무인 반송 차량(200)의 초기 위치 설정후 이동함에 따라 변경되는 위치에 해당하는 격자 영역(G1) 주변에 대한 환경 데이터 및 다른 무인 반송 차량의 위치 정보에 대한 데이터를 통해 매칭 작업을 실행할 수 있다.
다시 말해서, 로컬 레이어를 이용한 위치 추정은 맵 전체에 대하여 연산하지 않고, 각각의 무인 반송 차량의 해당 로컬 레이어만 연산을 수행하므로, 연산량을 대폭 줄일 수 있으며, 다른 로컬 레이어에 있는 랜드마크 배치 형태가 유사할 경우에도 위치 오류 발생을 방지할 수 있다.
한편, 본 발명의 위치 인식 방법은 보다 정확한 위치 추정을 위해 무인 반송 차량(200)에서 실내 공간의 벽면 또는 천정에 설치된 복수의 반사판의 좌표를 확인하기 위한 조사 빔을 조사하고, 복수의 반사판에 의해 반사된 거리, 각도 정보를 토대로 복수의 반사판의 좌표를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
무인 반송 차량(200)의 초기 위치 설정시, 매칭부(204)를 통해 복수의 반사판의 좌표와 비교하여 매칭 작업을 진행할 수 있다. 이럼으로써, 무인 반송 차량(200)의 초기 위치를 설정할 수 있다.
무인 반송 차량(200)의 초기 위치를 설정한 상태에서, 무인 반송 차량(200)에 마련된 주행 모터의 가동으로 주행한 위치 정보를 주행 엔코더로부터 획득하여 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
주행 모터의 가동으로 주행한 위치 정보를 주행 엔코더로부터 획득하여 위치를 추정하는 단계에서는 주행 엔코더에서 발생한 위치 정보를 데이터 저장부(201) 에 의해 획득하여 좌표 검출부에 제공해줄 수 있다.
이런 다음에 무인 반송 차량(200)의 조향 모터의 작동으로 방향 전환한 위치 정보를 조향 엔코더로부터 획득하여 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
조향 모터는 제1 방향으로 전환하는 제1 조향 모터의 작동시에는 제1 조향 엔코더로부터 위치 정보를 획득하고, 제2 방향으로 전환하는 제2 조향 모터의 작동시에는 제2 조향 엔코더로부터 위치 정보를 획득할 수 있다.
제1 조향 엔코더 또는 제2 조향 엔코더에서의 위치 정보는 데이터 저장부(201)에서 획득하여 좌표 검출부로 제공해줄 수 있다.
주행 엔코더 또는 조향 엔코더에 의해 추정된 위치에 해당하는 반사판의 위치를 확인하고 오차 보정부에 의해 연산하여 최종 좌표로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 위치 인식 방법에 따르면, 무인 반송 차량(200)의 초기 위치가 설정된 상태에서 이동한 위치에 해당하는 반사판의 좌표를 검출하여 위치를 인식함에 있어서, 주행 엔코더 또는 제1 또는 제2 조향 엔코더로부터 획득한 위치 정보를 토대로 이동한 위치 정보를 추정하고, 추정된 위치에 해당하는 반사판의 좌표를 상기 오차 보정부에 의해 보정하면 되므로, 그 만큼 좌표 검출부에서의 무인 반송 차량의 최종 좌표를 검출하기 위한 연산 처리 시간이 대폭 감소될 수 있다.
만일, 무인 반송 차량(200)의 초기 위치에서 변경된 위치를 인식하기 위해 스캔부(212)에서 반사판에 조사되어 검출되는 위치를 매번 3지점의 반사판 좌표를 토대로 계산하는 삼각 측량법에 의해서만 연산 처리하여 무인 반송 차량(200)의 현재 위치를 검출하는 경우에는 연산 처리 시간이 많이 소요될 수 있지만, 본 발명은 무인 반송 차량(200)의 초기 위치를 인식한 상태에서, 무인 반송 차량(200)의 주행에 따른 변경된 위치를 주행 엔코더 또는 제1 조향 엔코더 및/또는 제2 조향 엔코더에 의해 획득한 위치 정보를 통해 변경된 위치를 추정하고, 추정된 위치에 해당하는 반사판으로부터 반사된 조사 빔의 반사 신호를 오차 보정부를 통해 보정함으로써, 보다 정확하고 신속하게 무인 반송 차량의 이동 위치를 산출할 수 있다.
본 발명의 위치 인식 방법은 무인 반송 차량(200)의 초기 위치 설정이 완료되면, 무인 반송 차량(200)이 이동하면서 스캔부(212)로 스캔하는 과정에서 변경된 반사판 위치를 보정할 수 있다.
이런 다음에, 무인 반송 차량(200)이 위치한 로컬 좌표에 해당하는 반사판 ID를 불러오고, 로컬 좌표에 해당하는 맵상의 좌표 정보와 스캔부(212)에 의해 스캔된 반사판의 반사 신호 데이터를 비교하여 반사판 ID 매칭 작업을 수행할 수 있다. 즉, 주행 엔코더 또는 조향 엔코더에 의해 검출된 위치 정보를 이용하여 반사판의 위치를 대략 추정한 상태에서 반사판 ID를 매칭시킬 수 있다.
매칭된 반사판 ID를 기반으로 무인 반송 차량(200)의 현재 위치를 추정할 수 있다.
반사판 2개만 매칭된 경우에도 무인 반송 차량(200)의 현재 위치를 추정할 수 있다.
한편, 무인 반송 차량(200)의 초기 위치와 방위를 정하면, 무인 반송 차량(200)은 주행을 개시하여 자율 주행을 할 수 있다. 자율 주행 과정에서 현재 위치의 인식에 문제가 생기면 다시 측정될 수 있다.
100... 관리 서버
200... 무인 반송 차량 201... 데이터 저장부
202... 맵 저장부 203... 맵 작성부
204... 매칭부 205... 통신부
210... 제1 무인 반송 차량 212... 스캔부
G1... 격자 영역
M1... 맵 M2... 새로운 맵

Claims (9)

  1. 복수의 무인 반송 차량에 각각 탑재되고 위치 인식을 위한 위치 인식 장치로서,
    상기 위치 인식 장치는,
    위치 정보 또는 주변 환경에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장부;
    상기 무인 반송 차량이 운행되는 지역에 대한 맵이 저장되는 맵 저장부;
    상기 맵 저장부에 저장된 맵을 갱신하는 맵 작성부;
    데이터를 주고 받을 수 있도록 통신하기 위한 통신부;
    를 포함하고,
    상기 무인 반송 차량은 상기 통신부를 통해 자신을 제외한 나머지 무인 반송 차량과 통신하여 위치를 추정하며,
    상기 위치 인식 장치에는 주변 환경 데이터를 스캔하여 상기 데이터 저장부에 제공하는 스캔부가 마련되고,
    상기 맵 작성부는 실시간으로 무인 반송 차량의 형상 정보를 위치 정보를 토대로 변경하여 갱신하며,
    상기 데이터 저장부에 저장된 각각의 무인 반송 차량의 위치 정보와 상기 스캔부에서 스캔한 주변 환경 데이터를 매칭시켜서 무인 반송 차량의 위치를 추정하는 매칭부를 포함하고,
    무인 반송 차량의 초기 위치 설정시, 좌표 검출부에는 복수의 반사판에 스캔부에서 조사한 조사 빔 신호를 받아서 반사판의 좌표를 삼각 측량법에 의거 획득하고, 이러한 반사판의 좌표를 미리 저장된 맵상의 좌표와 매칭부를 통해 매칭하며, 상기 매칭부를 통해 각 로컬 좌표의 반사판 ID를 매칭하고, 가장 많은 반사판 ID를 매칭한 지역에서의 위치를 추정하여 초기 위치를 설정 완료하고,
    상기 저장된 맵 전체에 대하여 소정의 크기를 가지는 격자 모양의 격자 영역을 복수로 형성하고, 각각의 격자 영역 1개가 로컬 레이어(local layer)가 되며, 각각의 무인 반송 차량의 초기 위치 설정후 이동함에 따라 변경되는 위치에 해당하는 격자 영역인 로컬 레이어 주변에 대한 환경 데이터 및 다른 무인 반송 차량의 위치 정보에 대한 데이터를 통해 매칭 작업을 실행하는 위치 인식 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 무인 반송 차량과 통신하여 각각의 무인 반송 차량에 대한 위치 정보를 제공받아 취합하고, 다시 제공 받아 취합한 위치 정보를 각각의 무인 반송 차량에 제공하는 관리 서버를 포함하는 위치 인식 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 스캔부를 통해 주변 환경을 스캔하는 단계;
    복수의 무인 반송 차량끼리 통신하여 위치 정보를 주고 받는 단계;
    상기 무인 반송 차량에 저장된 맵에 자신을 제외한 다른 무인 반송 차량의 위치 정보를 기반으로 형상 정보를 작성하여 새로운 맵으로 갱신하는 단계;
    상기 스캔부를 통해 주변 환경을 스캔하는 단계 이후,
    무인 반송 차량에서 실내 공간의 벽면 또는 천정에 설치된 복수의 반사판의 좌표를 확인하기 위한 조사 빔을 조사하고, 복수의 반사판에 의해 반사된 거리, 각도 정보를 토대로 삼각 측량법에 의해 복수의 반사판의 좌표를 검출하는 단계;
    상기 무인 반송 차량에 마련된 주행 모터 또는 조향 모터의 가동으로 주행한 위치 정보를 주행 엔코더 또는 조향 엔코더로부터 획득하여 위치를 추정하는 단계;
    주행 엔코더 또는 조향 엔코더에 의해 추정된 위치에 해당하는 반사판의 위치를 오차 보정부에 의해 연산하여 최종 좌표로 검출하는 단계;
    를 포함하며,
    무인 반송 차량의 초기 위치 설정시, 좌표 검출부에는 복수의 반사판에 스캔부에서 조사한 조사 빔 신호를 받아서 반사판의 좌표를 삼각 측량법에 의거 획득하고, 이러한 반사판의 좌표를 미리 저장된 맵상의 좌표와 매칭부를 통해 매칭하며, 상기 매칭부를 통해 각 로컬 좌표의 반사판 ID를 매칭하고, 가장 많은 반사판 ID를 매칭한 지역에서의 위치를 추정하여 초기 위치를 설정 완료하고,
    무인 반송 차량의 초기 위치 설정이 완료되면,
    상기 스캔부를 통해 스캔한 주변 환경 데이터와 새로운 맵을 토대로 무인 반송 차량의 위치를 추정하되,
    무인 반송 차량이 위치한 로컬 좌표에 해당하는 반사판 ID를 불러오며, 로컬 좌표에 해당하는 맵상의 좌표 정보와 스캔부에 의해 스캔된 반사판의 반사 신호 데이터를 비교하여 반사판 ID 매칭 작업을 수행하고,
    매칭된 반사판 ID를 기반으로 무인 반송 차량의 현재 위치를 추정하며,
    상기 복수의 무인 반송 차량의 형상 정보는 상기 복수의 무인 반송 차량에 탑재된 맵 작성부에 의해 실시간으로 갱신되게 작성되는 위치 인식 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 복수의 무인 반송 차량과 통신하는 관리 서버를 포함하고,
    상기 관리 서버에 의해 상기 복수의 무인 반송 차량의 위치 정보를 제공받고, 제공받은 위치 정보를 취합한 데이터를 다시 상기 복수의 무인 반송 차량에 전달하는 위치 인식 방법.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 복수의 무인 반송 차량에는 각각 상기 스캔부를 통해 스캔한 주변 환경 데이터와, 상기 새로운 맵에 작성된 다른 무인 반송 차량의 위치 정보에 기반한 형상 정보를 저장하는 데이터 저장부를 포함하고,
    상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 무인 반송 차량에 탑재된 매칭부를 통해 매칭시켜서 무인 반송 차량의 위치를 추정하는 위치 인식 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004118531A (ja) * 2002-09-26 2004-04-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両情報送受信装置及び車両情報受信装置
JP2020135619A (ja) * 2019-02-22 2020-08-31 セイコーエプソン株式会社 無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法
JP2020140594A (ja) * 2019-03-01 2020-09-03 三菱ロジスネクスト株式会社 Ｓｌａｍ誘導方式の無人作業車および無人作業システム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004118531A (ja) * 2002-09-26 2004-04-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両情報送受信装置及び車両情報受信装置
JP2020135619A (ja) * 2019-02-22 2020-08-31 セイコーエプソン株式会社 無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法
JP2020140594A (ja) * 2019-03-01 2020-09-03 三菱ロジスネクスト株式会社 Ｓｌａｍ誘導方式の無人作業車および無人作業システム

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