KR102596999B1 - 물품 하차를 위한 경로 설정방법 및 경로 설정시스템 - Google Patents

Abstract

좌표설정단계, N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동하는 이동단계, N번째 위치에서 N+1번째 위치의 좌표를 이용하여 거리값을 연산하고, 연산된 거리값을 수정보상값으로 설정하는 수정보상값연산단계 및 N번째 위치에 기설정된 보상값에 수정보상값을 연산하여 보상값을 수정하는 보상값수정단계를 포함하는 물품 하차를 위한 경로 설정방법이 개시된다.

Description

물품 하차를 위한 경로 설정방법 및 경로 설정시스템{PATH SETTING METHOD AND SYSTEM FOR CARRING BOX}

본 발명은 물품의 하차 경로를 자동으로 학습하여 최적의 경로를 설정하는 경로 설정방법 및 경로 설정시스템에 관한 것이다.

일반적으로 물품의 배달 절차는 상품을 준비하여 택배사에 전달하고, 택배사는 물품을 집하장에 집하하여 분류 및 상하차를 한 후, 물품을 중계지에 다시 입고하여 다시 분류 및 상하차를 한 후, 물품을 최종 운송하여 전달하는 과정을 거친다.

이처럼 물품의 운송 과정에서는 속칭 택배 상하차가 수행되는데, 이는 노동의 강도가 매우 높은 작업으로 '기계가 점령하지 못한 인류 최후의 단순 노동'이라는 조롱을 받고 있다.

따라서 최근에는 해당 작업을 기계가 자동으로 수행하도록 기술 개발이 진행되고 있다. 그러나 현재 이 기술 개발은 어려움을 겪고 있는데 이는 기계의 하차 경로 설정의 어려움 때문이다.

물품을 상차 또는 하차 하기 위하여는 로봇이 물품의 위치를 확인하고, 해당 위치의 물건을 그립하여 특정한 위치로 옮겨야 하는데, 로봇은 사람이 아니므로 다양하게 적층된 물품 중 어떠한 물품을 먼저 하차하여야 하는지 알기 어려우며, 로봇이 임의로 경로를 설정하여 물품을 하차한다 하여도 그 경로가 비효율적이어서, 물품의 하차 시 시간이 오래 걸리거나 제대로 하차를 하지 못하는 문제가 발생되고 있다.

국내 공개특허 출원번호 2017-0088002(2018.06.21 공개)

일 실시예에 의한 본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로, 물품의 하차를 위한 최적의 경로를 학습하고 수정하여 물품을 효율적으로 상차 또는 하차 할 수 있는 경로 설정방법 또는 경로 설정시스템을 제공하는데 목적이 있다.

본 발명인 물품 하차를 위한 경로 설정방법은 물품의 위치를 좌표로 설정하는 좌표설정단계, N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동하는 이동단계, N번째 위치에서 N+1번째 위치의 좌표를 이용하여 거리값을 연산하고, 연산된 거리값을 수정보상값으로 설정하는 수정보상값연산단계 및 N번째 위치에 기설정된 보상값에 수정보상값을 연산하여 보상값을 수정하는 보상값수정단계를 포함한다.

상기 수정보상값은 음수로 설정되는 것을 특징으로 한다.

어느 하나의 위치에 설정된 보상값은 방향에 따라 다르게 설정되어 복수개인 것을 특징으로 한다.

상기 보상값수정단계에서 상기 N+1번째 위치에 설정되며 방향에 따라 다르게 설정된 보상값 중 가장 큰 보상값인 맥스보상값을 상기 N번째 위치하며 이동 방향에 대응되는 보상값에 합하는 것을 특징으로 한다.

상기 맥스보상값은 0 내지 1사이의 상수 γ를 곱하여 상기 N번째 위치의 보상값에 연산하는 것을 특징으로 한다.

상기 보상값수정단계에서 상기 N번째 위치된 보상값은 상기 보상값에 0 내지 1 사이의 상수 α를 곱하고, 상기 맥스보상값에 상수 γ를 곱하고, 상기 수정보상값을 합한 값에 (1-α)를 곱한 후 합하여 수정되는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명인 물품 하차를 위한 경로 설정시스템은 물품의 위치를 좌표로 정렬하는 좌표설정부, N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동을 설정하는 경로설정부, N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동 시 기설정된 알고리즘을 이용하여 수정보상값을 연산하고, 상기 N번째 위치에 기설정된 보상값에 상기 수정보상값을 연산하는 제어부를 포함한다.

상기 기설정된 알고리즘은 N번째 위치의 좌표와 N+1번째 위치의 좌표를 이용하여 거리값을 연산한 후, 음수를 곱하는 것을 특징으로 한다.

상기 제어부는 각각의 위치에 이동되는 방향에 따라 보상값을 다르게 설정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에 의한 본 발명은 다양한 경로를 수행하고, 그에 따라 각 위치 및 이동에 따른 보상값을 지속적으로 수정하여 최적의 이동 경로를 설정하는 바, 로봇이 물품의 상차 또는 하차를 최적의 경로로 수행할 수 있다.

도 1은 본 발명의 이론적 설명을 위한 좌표계를 도시한 것이다.
도 2는 일 실시예에 의한 본 발명인 경로 설정방법의 순서도이다.
도 3은 일 실시예에 의한 물품의 위치를 단순화하여 도시한 것이다.
도 4는 일 실시예에 의한 본 발명인 경로 설정시스템의 구성의 블록도이다.
도 5에서 (a)는 본 발명을 1000회 수행하였을 때 설정된 경로를 도시한 것이고, (b)는 본 발명을 1만회 수행하였을 때 설정된 경로를 도시한 것이고, (c)는 본 발명을 10만회 수행하였을 때 설정된 경로를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 실시 횟수 대비 설정 경로의 길이를 그래프로 도시한 것이다.
도 7은 기존 알고리즘과 본 발명을 비교 시험한 결과로, (a)는 물품이 10개일 때 각각에 의하여 설정된 경로를 도시한 것이며, (b)는 물품이 20개일 때 각각에 의하여 설정된 경로를 도시한 것이며, (c)는 물품이 30개일 때 각각에 의하여 설정된 경로를 도시한 것이며, (d)는 (a) 내지 (c)의 결과를 각각 box-and-whisker 그래프로 도시한 것이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예를 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다.

본 발명인 경로 설정방법은 촬영단계, 단순화단계를 포함한다. 또한, 후술하여 설명할 본 발명인 경로 설정시스템은 카메라부, 가공부를 포함한다. 촬영단계에서 수행되는 동작은 카메라부가 수행하고, 단순화단계에서 수행되는 동작은 가공부가 수행할 수 있다. 중복설명은 불필요한 바, 이하에서는 단계를 위주로 설명하도록 하겠다.

촬영단계는 적층된 물품을 정면에서 촬영하는 단계이다. 따라서 적층된 물품들의 적층된 상태를 고정된 촬영데이터로 획득할 수 있다. 단순화단계는 촬영데이터를 단순한 형상 또는 모양으로 변경하는 단계이다. 일례로 물품의 외부에 배치된 상자는 다양한 모양을 포함할 수 있다. 상자의 다양한 모양은 불필요한 데이터로 이 모양들은 삭제되어도 문제되지 않는다. 단순화단계에서는 촬영된 상자에서 이 불필요한 모양을 삭제 가공한다.

또한, 적재된 상자와 상자 사이도 명확하게 구분될 필요가 있다. 상자와 상자 사이가 명확히 구분되어야만 물품을 그립하는 로봇이 물품을 정확하게 이동시킬 수 있기 때문이다. 단순화단계에서는 박스의 각 둘레의 포인트를 지정한 후 각 포인트를 연결하여 물품의 박스의 형상을 최대한 단순하게 형성한다. 따라서 촬영데이터는 단순화단계를 거치면 단순한 사각 모양이 적층된 형상으로 변형될 수 있다.

도 1은 본 발명의 이론적 설명을 위한 좌표계를 도시한 것이다.

이와 같이 단순화된 촬영데이터를 기반으로 본 발명은 자동으로 경로를 설정한다. 여기서 경로 설정은 물품 하차 경로일 수 있다. 일례로 도 1과 같이 물품이 적층되어 있는 경우, 1행 1열, 1행 3열, 2행 2열의 물품을 순차적으로 하차하는 경로가 있을 것이다. 그러나 이는 당연하게도 비효율적인 물품의 하차 경로이다. 그러나 로봇의 경우, 이를 알지 못하여 특히나 물품이 복잡하게 적층되어 있으면 로봇의 비효율적인 물품 하차 경로는 더욱 심해질 것이다.

본 발명은 이를 해결하기 위하여 경로를 자동으로 학습하는 알고리즘을 통하여 로봇의 물품 하차의 효율적인 동선을 설정할 수 있다.

본 발명의 알고리즘을 설명하기 위하여 도 1을 통하여 기본적인 본 발명의 알고리즘을 간단하게 설명하도록 하겠다.

도 1과 같이 3행 4열의 행렬이 있다고 가정하겠다. 그리고 1행 4열은 목표지점이며 보상값이 1이라고 가정하겠다. 그리고 Q1, Q2, Q3, Q4는 도 1에서 확인할 수 있는 바와 같이 각각의 Q값이 배치된 방향의 보상값이라고 가정하겠다. 본 발명은 움직임 전 보상값을 움직임 후 보상값을 수정 연산하는 방식으로 경로를 설정할 수 있다.

예를 들어, 2행 4열에서 1행 4열로 이동한다고 가정하면, 이 때 Q2는 1행 4열의 보상값으로 수정될 수 있다. 즉, Q2는 1이되고, Q1, Q3, Q4는 0으로 설정될 수 있다. 2행 3열에서 2행 4열로 이동되는 경우, 2행 3열 역시 Q3는 보상값을 획득할 수 있다. 따라서 2행 3열의 Q3도 보상값이 1로 수정될 수 있다. 이와 같은 방식을 거듭하면 도 1의 B와 같은 경로가 설정될 수 있다. 즉, 1행 1열에서 무작위로 이동되는 경우, 2행 1열로 이동한 후, 2행 4열을 거쳐 1행 4열로 이동되는 경로가 설정될 수 있을 것이다.

이처럼 본 발명은 보상값을 이용하여 시작지점에서 목표지점으로 도달되는 경로를 자동으로 설정될 수 있다. 이 경로는 시작지점에서 목표지점까지 갈 수 있으나, 비효율적인 경로이다.

왜냐하면 도 1의 A와 같은 경로가 더욱 효율적인 경로일 수 있기 때문이다. 따라서 이와 같은 방식보다는 0 ~ 1 사이의 값을 곱하는 방식으로 설정됨이 바람직할 것이다.

일례로 1행 4열의 보상값은 K라고 가정하고, 이동 전 위치에서 이동 후 위치로 이동되면 가장 큰 보상값을 연산(곱함)하는 동작을 수행한다고 가정하겠다. 그러면 2행 4열의 경우 Q2는 K일 수 있다. 2행 3열의 Q3 보상값은 K²일 수 있다.

이를 1행 1열에서 1행 2열 또는 2행 1열로 이동되는 입장에서 보면, 1행 2열로 이동되는 경우, K³의 보상값을 획득할 수 있으나, 2행 1열로 이동하는 경우 K⁴의 보상값을 얻을 수 있을 것이다.

그러므로 랜덤하게 복수회의 경로를 이동하며 경로를 설정하는 경우, 1행 1열에서 1행 4열로 이동되는 경로는 도 1의 A와 같은 이동되는 경로가 설정될 것이다.

본 발명은 이와 같은 것을 알고리즘을 기초로 하여 응용한 것으로 본 발명은 보상값, 수정보상값, 맥스보상값 등을 활용하여 경로를 설정하는 것이 특징이다.

본 발명은 전술한 알고리즘을 응용한 것으로 곱셈이 아닌 보상값을 상수 α를 이용하여 이동 전 보상값을 이동 후 보상값과 일정 비율로 합하는 방식으로 보상값을 수정한다. 자세한 설명은 후술하도록 하겠다.

도 2는 일 실시예에 의한 본 발명인 경로 설정방법의 순서도이다.

도 3은 일 실시예에 의한 물품의 위치를 단순화하여 도시한 것이다.

도 2는 본 발명인 물품 하차를 위한 경로 설정방법은 좌표설정단계(S100), 이동단계(S200), 수정보상값연산단계(S300), 보상값수정단계(S400)를 포함한다.

좌표설정단계(S100)는 전술한 촬영단계, 단순화단계를 통하여 획득된 모양에 각각에 위치에 따라 좌표를 설정하는 단계이다. 일례로, 도 3과 같은 경우, x축이 a1이고, y축이 m1 위치는 (1, 1), x축이 a2고, y축이 m1인 곳은 (2, 1), x축이 a3이고, y축이 m3인 곳은 (3, 3)으로 설정될 수 있다. 이와 같이 좌표로 설정된 위치는 물품 또는 물품의 박스의 위치일 수 있다. 여기서 좌표는 행렬로 표현하여도 문제되지 않는다. 즉, 본 발명에서 좌표는 행렬을 포함하는 것일 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 좌표가 설정된 것을 기준으로 설명하도록 하겠다.

이동단계(S200)는 N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동하는 단계이다. 여기서 N은 임의의 위치이고, N+1은 N번째 위치가 아닌 다른 임의의 위치이다. 일례로 N번째 위치는 도 3을 기준으로 (4, K)의 좌표를 가지는 위치일 수 있으며, N+1번째 위치는 (n, 4)의 좌표를 가지는 위치일 수 있다. 이처럼 N과 N+1은 임의의 위치 및 그 순서를 나타낼 뿐이다. 따라서 이후 본 발명인 경로 설정방법이 수행 시 (n, 4)의 좌표를 가지는 위치가 N번째 위치가 되고, N+1번째 위치는 일례로 (n, 3)의 좌표를 가지는 위치가 될 수 있다. 즉, N번째 위치는 이동 전, N+1번째 위치는 이동 후를 의미하는 것일 수 있다.

수정보상값연산단계(S300)는 이동단계(S200)의 거리값을 연산하는 단계이다. 이 거리값은 수정보상값으로 설정된다. 즉, 예를 들어 도 3과 같이 (4, K), (n, 4)의 좌표를 이용하여 거리 공식을 이용하여 수정보상값이 설정될 수 있다. 수정보상값은 음수로 설정됨이 바람직하다. 즉, 거리값은 양수로 계산되므로, 거리값에 -1을 곱하는 방식으로 수정보상값은 연산될 수 있다.

후술하여 설명하겠지만 보상값수정단계(S400)를 통하여 수정보상값은 덧셈으로 N번째 위치에 위치된 보상값을 수정하는데, 수정보상값은 마이너스로 설정되므로, N번째 위치에서 가까운 위치의 경로를 탐색하도록 경로를 수정하도록 할 수 있게 된다.

보상값수정단계(S400)는 N번째 위치된 기설정된 보상값에 수정보상값을 연산(덧셈)하여 N번째 위치된 기설정된 보상값을 수정한다. 여기서 보상값은 방향에 따라 복수개가 설정된다. 일례로 도 1과 같은 경우와 마찬가지로, 사각의 형상의 경우, 4방향으로 이동될 수 있으므로 전술한 바와 같이 Q1 내지 Q4와 같이 방향에 따라서 보상값이 다르게 설정될 수 있다. 따라서 N번째 위치의 보상값은 복수개일 수 있다. 그리고 이는 N+1번째 위치도 마찬가지이다.

또한, 보상값수정단계(S400)에서는 N번째 위치의 보상값을 N+1번째 보상값 중 가장 큰 보상값(맥스보상값)을 연산(덧셈)하여 수정할 수 있다. 즉, 도 3을 기준으로 이를 살펴보면, N+1번째 위치에 기설정된 보상값 중 맥스보상값을 추출하여 N번째 위치의 보상값에 수정보상값과 맥스보상값을 더할 수 있다.

한편, 이 경우 상수 γ가 맥스보상값에 연산될 수 있다. 이와 같은 이유는 맥스보상값이 잘못된 경로를 설정할 수 있는 보상값일 수 있으나, 우연에 의하여 맥스보상값이 매우 크게 설정된 경우, 잘못된 경로가 설정될 가능성이 있기 때문이다. 따라서 γ(디스카운트 팩터)를 맥스보상값에 연산하여 N번째 위치의 보상값에 합하여 복수회 수행된다면 최적의 이동 경로가 설정될 수 있다.

또한, 보상값수정단계에서 α(러닝 레이트)가 수정보상값과 상수 γ가 연산된 맥스보상값에 연산(곱셈)될 수 있다. 여기서 α는 0 내지 1 사이의 값으로 설정될 수 있다. 따라서 N번째 위치의 보상값은 수정 시 설정된 비로 연산된 수정보상값과 맥스보상값이 더 해질 수 있다. 또한, N번째 위치의 방향에 따라 설정된 보상값에도 (1-α)가 연산될 수 있다.

위와 같은 내용을 정리하여 식으로 표현하면 아래와 같이 정렬될 수 있다.

[식 1]

(<- : 좌측값을 우측의 값으로 수정하겠다는 의미)

즉, N번째 위치의 보상값은 기존 보상값에 새로운 보상값이 각각 특정 비율로 더해져서 설정될 수 있다. (위 식에서 소문자 n은 N번째 위치를 의미, N번째 위치의 보상값은 Sn, An에 의하여 결정됨)

여기서, N번째 위치의 보상값은 액션(N+1번째 위치의 방향) 및 박스의 개수에 의하여 영향을 받도록 설정될 수 있다. 이를 각각 Sn, sn(박스의 수), An(액션)으로 정의할 수 있다.

Sn은 N번째 위치에서의 보상값으로 정의될 수 있으며, 이는 sn과 An-1로 정의될 수 있다. Sn은 상자의 위치에 따른 수를 의미한다. Sn은 그 수에 따라 위치가 정렬될 수 있다. (즉, sn = (b1, b2, ~, bn), 일례로 도 3과 같은 경우 sn은 (5, 3, 4, 6 ?? 4)일 수 있음)

An은 N번째 위치에서 이동 방향에 따라 결정되는 행동일 수 있다. 따라서 An-1은 N-1번째 위치에서 N번째 위치로 이동된 것을 의미할 수 있다.

따라서 N번째 위치에서의 Sn(보상값)은 N번째 위치로 이동 시 상자들의 수 및 N-1번째에서 N번째로 이동 시 이동된 방향에 의하여 설정될 수 있다.

본 발명은 모든 위치를 이동하게 되면 다시 처음부터 위 단계를 반복한다. 아울러, 모든 위치를 이동하게 되었는지는 위치를 이동 시 sn을 수정함으로써 가능할 수 있다. (예를 들어 도 3과 같이 이동된 경우, (5, 3, 4, 5 ?? 3)과 같이 수정)

도 4는 일 실시예에 의한 본 발명인 경로 설정시스템의 구성의 블록도이다.

일 실시예에 의한 본 발명인 경로 설정시스템은 좌표설정부(100), 경로설정부(200), 제어부(300)를 포함한다.

좌표설정부(100)는 전술한 좌표설정단계(S100)와 마찬가지로 가공된 데이터에 좌표를 설정한다. 경로설정부(200)는 N번째 위치와 N+1번째 위치를 설정한다.

제어부(300)는 N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동되는 경우 기설정된 알고리즘을 이용하여 수정보상값을 연산하고, N+1번째 위치의 맥스보상값을 N번째 위치의 보상값에 연산하는 역할을 한다.

이 경우 수정보상값은 N번째 위치와 N+1번째 위치의 거리값일 수 있으며, 양수로 계산된 거리값에 -1을 연산(곱셈)하여 설정될 수 있다.

또한, 전술한 바와 같이 각각의 위치에 설정된 보상값은 이동될 위치에 따라서 복수개가 설정될 수 있으며, 복수개 중 전술한 바와 동일하게 가장 큰 보상값을 맥스보상값으로 명명할 수 있다.

즉, 제어부(300)도 전술한 [식 1]이 설정되어 있으며, 그에 따라 물품의 하차 시 최상의 경로를 설정할 수 있다.

도 5에서 (a)는 본 발명을 1000회 수행하였을 때 설정된 경로를 도시한 것이고, (b)는 본 발명을 1만회 수행하였을 때 설정된 경로를 도시한 것이고, (c)는 본 발명을 10만회 수행하였을 때 설정된 경로를 도시한 것이다.

도 5는 본 발명인 단계에 의하여 일 실시예에 경로를 설정한 결과를 도시한 것이다. (a)부터 (c) 순으로 각각 1000회, 1만회, 10만회를 수행한 결과이다.

도 5의 (a)에서 확인할 수 있듯이, 설정된 모든 위치를 지나는 경로가 매우 복잡한 것을 알 수 있었다. 그 후 도 5의 (b)에서 확인할 수 있듯이 경로 설정을 반복함에 따라 모든 위치를 지나는 경로가 어느 정도 단순해 진 것을 확인할 수 있었으며, 4.3만회를 수행한 이후에는 최종적으로 도 5의 (c)에서 확인할 수 있듯이, 모든 위치를 이동하는 경로가 단순해 진 것을 확인할 수 있었다. 즉, 모든 위치를 이동하는 최적의 경로가 설정된 것을 확인할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 대비 경로의 길이를 그래프로 도시한 것이다.

도 6에서 확인할 수 있듯이, 이동 경로의 길이가 특정 이후(4.3만회)에 일정한 것을 확인할 수 있다. 그래프에 도시된 바와 같이 4.3만회 이후에 피크가 관찰되나 이는 새로운 경로를 학습하고자 하는 것에서 비롯된 것이다.

도 7은 기존 알고리즘과 본 발명을 비교 시험한 결과로, (a)는 물품이 10개일 때 각각에 의하여 설정된 경로를 도시한 것이며, (b)는 물품이 20개일 때 각각에 의하여 설정된 경로를 도시한 것이며, (c)는 물품이 30개일 때 각각에 의하여 설정된 경로를 도시한 것이며, (d)는 (a) 내지 (c)의 결과를 각각 box-and-whisker 그래프로 도시한 것이다.

도 7에서 확인할 수 있듯이 본 발명은 기존의 기술과 대비 시 최적의 이동 경로를 설정할 수 있는 것으로 확인되었다.

비교 실험은 도 7(a)와 같이 10개의 물품이 적층된 경우, 도 7(b)와 같이 20개의 물품이 적층된 경우, 도 7(c)와 같이 30개의 물품이 적층된 경우 기존의 알고리즘을 이용하여 모든 위치를 이동하는 경로와 본 발명을 이용하여 모든 위치를 이동하는 경로를 살펴보았다. (이 경우 도 7(a)는 10개의 위치를 지나야 하고, 7(b)는 20개의 위치를 지나야 하며, 도 7(c)는 30개의 위치를 지나야 한다)

기존의 알고리즘의 경우와 본 발명을 이용하는 경우 충분한 회수를 수행한 후 각각 동일한 경로를 지속적으로 이동할 때를 기준으로 비교 해 보았다.

기존의 알고리즘은 10개의 위치를 모두 이동 시 약 3.93m를 이동하였으나 본 발명은 3.18m를 이동한 것으로 확인되어 약 20% 뛰어난 경로를 설정한 것으로 보이며, 20개의 위치를 모두 이동 시 기존의 알고리즘은 7.42m, 본 발명은 6.24m를 이동한 것으로 확인되어 약 18% 뛰어난 경로를 설정한 것으로 확인되며, 30개의 위치를 모두 이동 시 기존의 알고리즘은 11.07m, 본 발명은 9.46m를 이동한 것으로 확인되어 약 15%의 뛰어난 경로 설정을 확인한 것으로 확인되었다.

이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.

100: 좌표설정부
200: 경로설정부
300: 제어부

Claims (9)

1. 물품 하차를 위한 경로 설정방법에 있어서,
   물품의 위치를 좌표로 설정하는 좌표설정단계;
   N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동하는 이동단계;
   N번째 위치 및 N+1번째 위치의 좌표를 이용하여 거리값을 연산하고, 연산된 거리값을 수정보상값으로 설정하는 수정보상값연산단계; 및
   N번째 위치에 기설정된 보상값에 수정보상값을 합하여 보상값을 수정하는 보상값수정단계를 포함하며,
   어느 하나의 위치에 설정된 보상값은 다음 이동 방향에 따라 다르게 설정되어 복수개이며,
   상기 보상값수정단계에서
   상기 N+1번째 위치에 설정되며 방향에 따라 다르게 설정된 보상값 중 가장 큰 보상값인 맥스보상값을 상기 N번째 위치하며 이동 방향에 대응되는 보상값에 합하고,
   상기 맥스보상값은 0 내지 1사이의 상수 γ를 곱하여 상기 N번째 위치의 보상값에 합하는 것
   을 특징으로 하는 물품 하차를 위한 경로 설정방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 수정보상값은 음수로 설정되는 것
   을 특징으로 하는 물품 하차를 위한 경로 설정방법.
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 제1항에 잇어서,
   상기 보상값수정단계에서
   상기 N번째 위치된 보상값은
   상기 보상값에 0 내지 1 사이의 상수 α를 곱하고,
   상기 맥스보상값에 상수 γ를 곱하고, 상기 수정보상값을 합한 값에 (1-α)를 곱한 후 합하여 수정되는 것
   을 특징으로 하는 물품 하차를 위한 경로 설정방법.
7. 물품 하차를 위한 경로 설정시스템에 있어서,
   물품의 위치를 좌표로 정렬하는 좌표설정부;
   N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동을 설정하는 경로설정부;
   N번째 위치에서 N+1번째 위치로 이동 시 기설정된 알고리즘을 이용하여 수정보상값을 연산하고, 상기 N번째 위치에 기설정된 보상값에 상기 수정보상값을 연산하는 제어부를 포함하며,
   상기 기설정된 알고리즘은
   N번째 위치의 좌표와 N+1번째 위치의 좌표를 이용하여 거리값을 연산한 후, 상기 거리값에 -1을 곱하는 것을 특징으로 하는 물품 하차를 위한 경로 설정시스템.
8. 삭제
9. 제7항에 있어서,
   상기 제어부는 각각의 위치에 이동되는 방향에 따라 보상값을 다르게 설정하는 것
   을 특징으로 하는 물품 하차를 위한 경로 설정시스템.

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