KR20210132949A - Mapping method for automatic guided vehicle - Google Patents

Mapping method for automatic guided vehicle Download PDF

Info

Publication number
KR20210132949A
KR20210132949A KR1020200051488A KR20200051488A KR20210132949A KR 20210132949 A KR20210132949 A KR 20210132949A KR 1020200051488 A KR1020200051488 A KR 1020200051488A KR 20200051488 A KR20200051488 A KR 20200051488A KR 20210132949 A KR20210132949 A KR 20210132949A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
map
node
generated
excel
Prior art date
Application number
KR1020200051488A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102524030B1 (en
Inventor
이역수
Original Assignee
스마트쿱(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 스마트쿱(주) filed Critical 스마트쿱(주)
Priority to KR1020200051488A priority Critical patent/KR102524030B1/en
Publication of KR20210132949A publication Critical patent/KR20210132949A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102524030B1 publication Critical patent/KR102524030B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003Maps
    • G09B29/006Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes
    • G09B29/007Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes using computer methods

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

The present invention relates to a method for generating a map of automatic guided vehicles, which uses a map matching-based location recognition technology to generate a map which does not require a guide road and enables safe autonomous driving. According to the present invention, basic map data generated on the basis of location information, which is acquired by a location information acquisition unit acquiring the location information in a workplace within an industrial site, is acquired as raw data and transmitted to a control server. The control server uses a map matching algorithm on the received map data to generate nodes which are corners and edge data connecting the nodes; converts the generated nodes and the edge data into editable Excel map data; edits the Excel map data by applying changed environment information to the Excel map data; generates a path on the basis of the edited Excel map data; simulates the generated path; and supplements the generated path by path simulation results. Accordingly, even if the location of a work target is changed or the nodes are changed on a work site, the path can be conveniently generated by simply changing node attribute information without generating new map data.

Description

자동운반차의 지도생성방법{Mapping method for automatic guided vehicle}Map generation method for automatic guided vehicle {Mapping method for automatic guided vehicle}

본 발명은 자동운반차(AGV; Automatic Guided Vehicle)의 지도생성방법에 관한 것으로, 특히 지도 매칭(Map Matching) 기반 위치 인식기술을 이용하여 유도로가 불필요하고 안전한 자율주행이 가능한 지도를 생성할 수 있도록 한 자동운반차의 지도생성방법에 관한 것이다.The present invention relates to a map generation method of an Automatic Guided Vehicle (AGV), and in particular, using a map matching-based location recognition technology, it is possible to generate a map that does not require a taxiway and enables safe autonomous driving. It relates to a method for generating a map of an automatic transport vehicle.

산업현장의 작업 공간 내에서 물건 또는 상품들을 자동으로 이동시켜주기 위한 물류 자동화의 일환으로, 자동운반차(AGV; Automatic Guided Vehicle)를 이용한다.As a part of logistics automation for automatically moving goods or goods within the work space of an industrial site, an Automatic Guided Vehicle (AGV) is used.

이러한 자동운반차(AGV)는 사용자가 미리 설치해둔 주행 가이드라인 경로 및 주행 가이드라인 경로 상에 설치된 식별자의 명령을 인식하여 해당 경로를 따라 자동 주행하며 작업을 수행한다. 자동 운반차의 주행 경로는 지면 아래 또는 공중에 설치된 전선, 지면 또는 벽면에 설치된 광학 또는 마그네틱테이프, 또는 레이저, GPS 등 다양한 수단에 의해 정의될 수 있다.Such an autonomous vehicle (AGV) recognizes the driving guideline path installed in advance by the user and the command of the identifier installed on the driving guideline path, and automatically drives along the corresponding path and performs the operation. The driving route of the automatic transport vehicle may be defined by various means such as an electric wire installed under the ground or in the air, an optical or magnetic tape installed on the ground or wall, or a laser or GPS.

자율주행을 위한 경로 생성을 위해서는 작업 공간의 지도를 생성해야 한다.To create a route for autonomous driving, it is necessary to create a map of the workspace.

도 1은 기존 AGV에서 지도를 생성하는 과정을 도시한 것이다.1 illustrates a process of generating a map in an existing AGV.

내비게이션을 이용하여 작업 공간을 주행하면서 위치 데이터인 원시 데이터를 획득한다.It acquires raw data, which is location data, while driving through the workspace using navigation.

이어, 획득한 원시 데이터를 처리하여 모서리인 노드(Node) 데이터를 생성하고, 생성한 노드 데이터를 연결하여 엣지(Edge) 데이터를 생성한다.Next, the obtained raw data is processed to generate node data that is an edge, and edge data is generated by connecting the generated node data.

이렇게 생성한 노드 및 엣지 데이터를 이용하여 지도를 생성하고, 생성한 지도 정보를 기초로 AGV가 임무를 수행하기 위한 경로를 생성하고, 생성한 경로를 AGV에 전송한다. AGV는 수신한 경로 정보를 기초로 자율주행을 하면서 임무를 수행한다.A map is generated using the generated node and edge data, a route is created for the AGV to perform a mission based on the generated map information, and the generated route is transmitted to the AGV. The AGV performs its mission while autonomously driving based on the received route information.

그리고 자율주행을 하면서 임무를 수행할 경우, AGV는 실시간으로 위치 정보를 생성하여 서버로 전송하게 되고, 서버에서는 AGV로부터 전송된 위치 정보를 통해 AGV를 모니터링한다.And when performing a mission while autonomous driving, the AGV generates location information in real time and transmits it to the server, and the server monitors the AGV through the location information transmitted from the AGV.

그러나 이러한 지도생성방법은 원시데이터의 수정이 불가능하여, 최적의 지도 및 경로를 생성하는 데에는 한계가 있다. 특히, AGV의 셋업시 제품 사용자가 AGV의 셋업은 불가능하고, AGV 납품업체의 전문가가 셋업을 해주어야 하므로, 지도 생성 시간이 많이 소요되고, 인적/시간적 낭비 및 손실이 발생한다. 아울러 경로 상에 노드 속성(하역, 적재, 충전, 대기 등)이 변경된 경우에는 변경시마다 매번 새롭게 맵 데이터를 생성해야 하는 불편함이 있다. 특히, 맵 데이터는 사용자가 생성하는 것이 불가능하고 전문가가 필요하므로, 실시간성이 떨어져, 생산 현장의 공간 활용도도 떨어지는 단점을 초래한다.However, this map generation method cannot modify the raw data, so there is a limit in generating an optimal map and route. In particular, when setting up the AGV, it is impossible for the product user to set up the AGV, and the expert of the AGV supplier must do the setup, so it takes a lot of time to create a map, and waste of human/time and loss occurs. In addition, when the node properties (unloading, loading, charging, standby, etc.) on the route are changed, there is an inconvenience in that map data must be newly created every time it is changed. In particular, since it is impossible for a user to generate map data and an expert is required, real-time performance is deteriorated, and the space utilization of the production site is also deteriorated.

한편, 자동운반차의 경로를 설정하기 위해서 종래에 제안된 기술이 하기의 <특허문헌 1> 에 개시되어 있다.On the other hand, the conventionally proposed technique for setting the path of the automatic transport vehicle is disclosed in the following <Patent Document 1>.

<특허문헌 1> 은 복수의 노드들을 자동 이동 대차가 이동하는 주행 경로에 배치하는 단계, 자동 이동 대차가 노드에서 수행할 작업에 연관된 노드 속성 및 상기 노드에 연결된 구간에서 수행할 작업에 연관된 작업 속성을 상기 복수의 노드별로 입력받는 단계 및 노드 속성 및 구간 속성을 포함하는 경로 시퀀스를 생성하는 단계를 포함하여, 주행 경로를 생성한다.<Patent Document 1> is a step of arranging a plurality of nodes on a driving path on which an automatic moving bogie moves, a node attribute related to a task to be performed by the automatic moving bogie in a node, and a work attribute related to a task to be performed in a section connected to the node and generating a route sequence including a node attribute and a section attribute.

이를 통해, 자동 이동 대차의 이동경로 생성 및 삽입, 삭제, 변경 및 이를 기반으로 산출된 주행 경로의 시각화 방법 및 작업 결과를 이용한 검색 방법을 제공한다.Through this, it provides a method of creating, inserting, deleting, and changing the movement route of the automatic moving bogie, and a visualization method of a travel route calculated based on it, and a search method using the work result.

그러나 이러한 종래기술도 복수의 노드들을 주행 경로 상에 배치해야 하는 불편함이 있으며, 생성한 경로에 대하여 사전 임무 시뮬레이션이 불가능하여, 임무 부여 후 오류가 발생하면 다시 경로를 재설정해야 하는 단점이 있다.However, this prior art also has the inconvenience of disposing a plurality of nodes on the driving path, and since it is impossible to perform a pre-mission simulation for the generated path, there is a disadvantage that the path needs to be re-established if an error occurs after assigning the mission.

대한민국 공개특허 10-2018-0063696(2018.06.12. 공개)(자동 이동 대차의 경로 설정 방법)Korean Patent Laid-Open Patent No. 10-2018-0063696 (published on June 12, 2018) (Route setting method of automatic moving bogie)

따라서 본 발명은 상기와 같은 일반적인 무인운반차의 지도 생성 방법 및 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 지도 매칭(Map Matching) 기반 위치 인식기술을 이용하여 유도로가 불필요하고 안전한 자율주행이 가능한 지도를 생성할 수 있도록 한 자동운반차의 지도생성방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention has been proposed to solve the problems that occur in the general method for generating maps of unmanned vehicles as described above and in the prior art. Using a map matching-based location recognition technology, a taxiway is unnecessary and safe An object of the present invention is to provide a map generation method for an autonomous vehicle capable of generating a map capable of autonomous driving.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "자동운반차의 지도생성방법"은,In order to achieve the above object, the "map generation method of an automatic transport vehicle" according to the present invention,

(a) 내비게이션에서 기본 맵 데이터를 원시 데이터로 취득하여 관제 서버에 전송하는 단계(a) acquiring basic map data from navigation as raw data and transmitting it to the control server

(b) 상기 관제 서버에서 수신한 맵 데이터를 맵 매칭 알고리즘을 이용하여 모서리인 노드와 노드를 연결한 엣지(edge) 데이터를 생성하는 단계;(b) generating edge data by connecting a node that is an edge to a node using a map matching algorithm based on the map data received from the control server;

(c) 상기 관제 서버에서 상기 생성한 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터로 변환하는 단계;(c) converting the node and edge data generated by the control server into editable Excel map data;

(d) 상기 관제 서버의 맵 편집기에서 상기 엑셀 맵 데이터를 로딩하고, 엑셀 맵 데이터에 변경된 환경 정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집하는 단계;(d) loading the Excel map data in a map editor of the control server, and editing the Excel map data by applying the changed environment information to the Excel map data;

(e) 상기 관제 서버에서 수정된 엑셀 맵 데이터를 기반으로 경로를 생성하고, 생성한 경로를 시뮬레이션하며, 경로 시뮬레이션 결과를 이용하여 생성한 경로를 보완하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.(e) generating a route based on the Excel map data modified by the control server, simulating the generated route, and supplementing the generated route using the route simulation result.

상기에서 (b)단계는,In the above step (b),

(b1) 수신한 맵 데이터에서 위치 데이터만을 시각적으로 표현하는 단계;(b1) visually expressing only location data in the received map data;

(b2) 상기 시각적으로 표현된 위치 데이터를 피팅 알고리즘을 이용하여 직선으로 피팅하는 단계;(b2) fitting the visually expressed position data to a straight line using a fitting algorithm;

(b3) 상기 직선으로 피팅된 위치 데이터로부터 직선의 거리 정보를 이용하여 노드 데이터를 생성하는 단계;(b3) generating node data using distance information of a straight line from the position data fitted with the straight line;

(b4) 상기 생성한 노드 데이터에서 노드 간격을 조절하여 노드를 정규화하는 단계;(b4) normalizing the nodes by adjusting the node interval in the generated node data;

(b5) 상기 정규화된 노드에 속성을 설정하는 단계;(b5) setting an attribute in the normalized node;

(b6) 상기 속성이 설정된 노드에서 노드를 연결하여 엣지 데이터를 생성하는 단계;(b6) generating edge data by connecting nodes from the node in which the property is set;

(b7) 상기 생성한 노드 데이터 및 엣지 데이터를 엑셀 파일로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.(b7) saving the generated node data and edge data as an Excel file.

상기에서 (b3) 단계는 생성한 노드의 거리를 조절하여 노드 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the step (b3), the node data is generated by adjusting the distance of the generated node.

상기에서 (b5) 단계의 노드 속성은 하역, 적재, 충전, 대기, 잠김 여부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the above, the node properties of step (b5) include unloading, loading, charging, standby, and whether or not locked.

상기에서 (b6) 단계는 생성된 엣지 데이터에 단방향 또는 역방향을 포함하는 방향 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the step (b6), it is characterized in that the generated edge data includes direction information including a unidirectional direction or a reverse direction.

또한, 본 발명에 따른 "자동운반차의 지도생성방법"은,In addition, the "map generation method of an automatic transport vehicle" according to the present invention,

(f) 상기 관제 서버에서 보완된 경로를 자동운반차에 전송하고 임무를 부여하는 단계;(f) transmitting the route supplemented by the control server to the automatic transport vehicle and assigning a task;

(g) 상기 자동운반차에서 부여된 임무에 따른 경로 정보를 이용하여 자율주행을 통해 임무를 수행하면서 실시간으로 위치 정보를 상기 관제 서버에 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.(g) transmitting the location information to the control server in real time while performing the mission through autonomous driving by using the route information according to the mission given by the automatic transport vehicle.

본 발명에 따르면 지도 매칭(Map Matching) 기반 위치 인식기술을 이용하여 유도로가 불필요하고 안전한 자율주행이 가능한 지도를 생성할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, there is an effect of generating a map that does not require a taxiway and enables safe autonomous driving by using a map matching-based location recognition technology.

또한, 본 발명에 따르면 자율주행이 가능한 지도의 원시 데이터를 수정할 수 있도록 함으로써, 노드 속성이 변경된 경우에도 새롭게 맵 데이터를 생성할 필요가 없고 생성된 맵 데이터에 속성 정보만을 간단하게 편집하여 경로를 생성할 수 있도록 도모해주는 장점이 있다.In addition, according to the present invention, since the raw data of the map capable of autonomous driving can be modified, there is no need to create new map data even when the node properties are changed, and the route is created by simply editing only the attribute information in the generated map data. There are advantages to helping you do that.

도 1은 종래 AGV 맵 생성과정을 보인 흐름도,
도 2는 본 발명에 따른 자동운반차의 지도생성방법이 적용되는 지도생성시스템의 개략 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 자동운반차의 지도생성방법을 보인 흐름도,
도 4는 본 발명에서 3D 원시 데이터를 이용하여 맵을 생성하는 흐름도이다.
1 is a flowchart showing a conventional AGV map generation process;
2 is a schematic configuration diagram of a map generating system to which the map generating method of an automatic transport vehicle according to the present invention is applied;
3 is a flowchart showing a map generation method of an automatic transport vehicle according to the present invention;
4 is a flowchart for generating a map using 3D raw data in the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 자동운반차의 지도생성방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, a method for generating a map of an automatic transport vehicle according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이하에서 설명되는 본 발명에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the present invention described below should not be construed as being limited to conventional or dictionary meanings, and the inventor may appropriately define the concept of terms in order to best describe his invention. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be.

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention, so various equivalents and It should be understood that there may be variations.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 자동운반차의 지도생성방법이 적용되는 지도생성시스템의 구성도로서, 위치정보 획득부(100), 관제 서버(200) 및 자동운반차(300)를 포함할 수 있다.2 is a block diagram of a map generating system to which a map generating method of an automatic transport vehicle according to a preferred embodiment of the present invention is applied, and includes a location information acquisition unit 100 , a control server 200 and an automatic transport vehicle 300 . may include

위치정보 획득부(100)는 내비게이션과 같은 위치 정보 획득 기기를 이용하여 위치 정보를 획득하고, 획득한 위치 정보를 3D(X, Y, Z) 위치 데이터로 관제 서버(200)에 전달하는 역할을 한다. 이러한 위치정보 획득부(100)는 이동하면서 위치 정보를 획득한다.The location information acquisition unit 100 acquires location information using a location information acquisition device such as a navigation device, and delivers the acquired location information as 3D (X, Y, Z) location data to the control server 200. do. The location information acquisition unit 100 acquires location information while moving.

관제 서버(200)는 상기 위치정보 획득부(100)로부터 획득한 위치 정보를 기본 맵 데이터로 취득하고, 취득한 맵 데이터를 위치 인식 맵 매칭 알고리즘으로 처리하여 노드(Node)와 엣지(Edge) 데이터를 생성하고, 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터로 변환한 후, 엑셀 맵 데이터에 환경정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집하며, 편집한 엑셀 맵 데이터를 기초로 경로를 생성하고 생성한 경로의 시뮬레이션을 한 후 시뮬레이션 결과를 기반으로 경로를 수정하여 자동운반차(AGV)에 맵과 경로 정보를 전달하는 역할을 한다.The control server 200 acquires the location information obtained from the location information acquisition unit 100 as basic map data, and processes the acquired map data with a location recognition map matching algorithm to obtain node and edge data. After creating and converting node and edge data into editable Excel map data, edit the Excel map data by applying the environment information to the Excel map data, and create a route based on the edited Excel map data. After the simulation, the route is corrected based on the simulation result, and the map and route information are transmitted to the automatic transport vehicle (AGV).

이러한 관제 서버(200)는 위치정보 획득부(100)를 통해 기본 맵 데이터를 원시 데이터로 취득하고, 수신한 맵 데이터를 맵 매칭 알고리즘을 이용하여 모서리인 노드(Node)와 노드를 연결한 엣지(edge) 데이터를 생성하며, 생성한 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터로 변환하는 위치 정보 처리모듈(201), 상기 위치정보 처리모듈(201)로부터 엑셀 맵 데이터를 로딩하고, 엑셀 맵 데이터에 변경된 환경 정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집하고, 임무 수행을 위한 경로를 생성하는 맵 편집기(202), 상기 생성한 경로를 시뮬레이션하며, 경로 시뮬레이션 결과를 이용하여 생성한 경로를 보완하는 시뮬레이션 모듈(203), 상기 시뮬레이션 모듈(203)을 통해 보완된 경로를 임무로 자동운반차(300)에 전달하는 경로 임무 관리모듈(204), 상기 자동운반차(300)의 임무 수행시 실시간으로 위치 정보를 획득하여 자동운반차의 상태를 관리하는 AGV 모니터링 모듈(205), 상기 자동운반차(300)의 경로 이탈이나 이벤트 발생시 알람을 발생하는 이벤트/알람 관리모듈(206), 상기 위치정보 획득부(100)나 자동운반차(300)와 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 네트워크 인터페이스 모듈(207)을 포함한다.This control server 200 acquires the basic map data as raw data through the location information acquisition unit 100, and uses the map matching algorithm for the received map data to the edge (Node) connecting the node with the edge (Node) edge) data, a location information processing module 201 that converts the generated node and edge data into editable Excel map data, loads the Excel map data from the location information processing module 201, and adds the data to the Excel map data. A simulation module ( 203), a route mission management module 204 for delivering the route supplemented through the simulation module 203 to the automatic transport vehicle 300 as a mission, and location information in real time when the automatic transport vehicle 300 performs a mission The AGV monitoring module 205 for acquiring and managing the status of the autonomous vehicle, the event/alarm management module 206 for generating an alarm when the vehicle 300 deviates from the path or an event occurs, and the location information acquisition unit 100 ) or the automatic transport vehicle 300 and a network interface module 207 for transmitting and receiving data through the network.

자동운반차(300)는 부여된 임무에 따른 경로 정보를 이용하여 산업현장의 작업 공간에서 자율주행을 통해 임무를 수행하면서 실시간으로 위치 정보를 상기 관제 서버(200)에 전송하는 역할을 한다. 이러한 자동운반차(300)는 무인으로 운영된다.The automatic transport vehicle 300 serves to transmit location information to the control server 200 in real time while performing a mission through autonomous driving in a work space of an industrial site using route information according to an assigned mission. This automatic transport vehicle 300 is operated unmanned.

도 3은 본 발명에 따른 "자동운반차의 지도생성방법"을 보은 개념도로서, 내비게이션과 같은 위치정보 획득부(100)에서 기본 맵 데이터를 원시 데이터로 취득하여 관제 서버(200)에 전송하는 단계, 상기 관제 서버(200)의 위치정보 처리모듈(201)에서 수신한 맵 데이터를 맵 매칭 알고리즘을 이용하여 모서리인 노드(Node)와 노드를 연결한 엣지(Edge) 데이터를 생성하는 단계, 상기 관제 서버(200)의 위치정보 처리모듈(201)에서 상기 생성한 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터(XML 맵 데이터)로 변환하는 단계, 상기 관제 서버(200)의 맵 편집기(202)에서 상기 엑셀 맵 데이터를 로딩하고, 엑셀 맵 데이터에 변경된 환경 정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집하며, 임무 수행을 위한 경로를 생성하는 단계, 상기 관제 서버(200)의 시뮬레이션 모듈(203)에서 생성한 경로를 시뮬레이션하며, 경로 시뮬레이션 결과를 이용하여 생성한 경로를 보완하는 단계를 포함할 수 있다.3 is a conceptual diagram showing a "map generation method for an automatic transport vehicle" according to the present invention, in which the location information acquisition unit 100 such as navigation acquires basic map data as raw data and transmits it to the control server 200 , generating edge data connecting a node and a node, which is an edge, using a map matching algorithm based on the map data received from the location information processing module 201 of the control server 200, the control converting the generated node and edge data into editable Excel map data (XML map data) in the location information processing module 201 of the server 200, in the map editor 202 of the control server 200 Loading the Excel map data, editing the Excel map data by applying the changed environment information to the Excel map data, and generating a route for performing a mission, the route generated by the simulation module 203 of the control server 200 and supplementing the generated path by using the path simulation result.

또한, 본 발명에 따른 "자동운반차의 지도생성방법"은, (f) 상기 관제 서버(200)의 경로 임무 관리모듈(204)에서 보완된 경로를 자동운반차(300)에 전송하고 임무를 부여하는 단계, (g) 상기 자동운반차(300)에서 부여된 임무에 따른 경로 정보를 이용하여 자율주행을 통해 임무를 수행하면서 실시간으로 위치 정보를 상기 관제 서버(200)에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in the "map creation method of an automatic transport vehicle" according to the present invention, (f) transmits the route supplemented by the route task management module 204 of the control server 200 to the automatic transport vehicle 300 and performs the task The step of giving, (g) transmitting the location information to the control server 200 in real time while performing the mission through autonomous driving using the route information according to the mission assigned by the automatic transport vehicle 300 is further may include

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 자동운반차의 지도생성방법을 도 4를 참조하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.A method for generating a map of an automatic transport vehicle according to the present invention configured as described above will be described in detail with reference to FIG. 4 .

먼저, 자동운반차(300)의 관제를 위한 맵 데이터를 생성하기 위해서, 초기에 내비게이션과 같은 위치정보 획득장치인 위치정보 획득부(100)를 이용하여 산업현장의 공간을 이동하면서 맵 생성을 위한 위치 정보를 획득한다. 위치정보 획득부(100)는 획득한 위치 정보를 3D(X, Y, Z) 위치 데이터로 관제 서버(200)에 전달한다(S10).First, in order to generate map data for the control of the automatic transport vehicle 300, initially, the location information acquisition unit 100, which is a location information acquisition device such as navigation, is used to create a map while moving the space of the industrial site. Obtain location information. The location information acquisition unit 100 transmits the acquired location information as 3D (X, Y, Z) location data to the control server 200 (S10).

관제 서버(200)는 위치정보 획득부(100)로부터 획득한 위치 정보를 기본 맵 데이터를 원시 데이터로 취득하고, 취득한 맵 데이터를 위치 인식 맵 매칭 알고리즘으로 처리하여 노드(Node)와 엣지(Edge) 데이터를 생성하고, 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터로 변환한 후, 엑셀 맵 데이터에 환경정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집하며, 편집한 엑셀 맵 데이터를 기초로 경로를 생성하고 생성한 경로의 시뮬레이션을 한 후 시뮬레이션 결과를 기반으로 경로를 수정하여 자동운반차(AGV)에 맵과 경로 정보를 전달한다.The control server 200 acquires the basic map data as raw data for the location information obtained from the location information acquisition unit 100, and processes the acquired map data with a location recognition map matching algorithm to obtain a node and an edge. Create data, convert node and edge data into editable Excel map data, apply environmental information to Excel map data to edit Excel map data, and create and create routes based on the edited Excel map data. After the route is simulated, the route is modified based on the simulation result, and the map and route information are transmitted to the automatic transport vehicle (AGV).

예컨대, 관제 서버(200)의 위치정보 처리모듈(201)은 상기 위치정보 획득부(100)를 통해 기본 맵 데이터를 원시 데이터로 취득하고, 수신한 맵 데이터를 맵 매칭 알고리즘을 이용하여 모서리인 노드(Node)와 노드를 연결한 엣지(edge) 데이터를 생성한다. 그리고 생성한 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터로 변환한다. 즉, 위치정보 처리모듈(201)은 3D 원시 데이터를 이용하여 자동으로 산업현장의 공간 내의 맵을 생성한다.For example, the location information processing module 201 of the control server 200 acquires the basic map data as raw data through the location information acquisition unit 100, and uses the map matching algorithm for the received map data to be a corner node. Creates edge data that connects (Node) and Node. Then, the created node and edge data are converted into editable Excel map data. That is, the location information processing module 201 automatically creates a map in the space of the industrial site by using the 3D raw data.

이를 위해, 수신한 원시데이터인 기본 맵 데이터에서 위치 데이터만을 시각적으로 표현하고, 이러한 위치 데이터를 내부 메모리에 저장한다(S20). 상기 이치 데이터를 연결하면 곡선과 같은 형태가 된다.To this end, only the location data is visually expressed in the basic map data, which is the received raw data, and the location data is stored in the internal memory (S20). Connecting the two-dimensional data results in a curve-like shape.

이어, 상기 시각적으로 표현된 곡선의 위치 데이터를 피팅 알고리즘(Fitting Algorithm)을 이용하여 직선으로 피팅한다(S30). 여기서 피팅 알고리즘은 알려진 다양한 피팅 알고리즘을 이용할 수 있으며, 본 발명에서는 선형 회귀 알고리즘(Linear Regression Algorithm)을 이용하기로 한다.Next, the position data of the visually expressed curve is fitted to a straight line using a fitting algorithm (S30). Here, as the fitting algorithm, various known fitting algorithms may be used, and in the present invention, a Linear Regression Algorithm is used.

다음으로, 상기 직선으로 피팅된 위치 데이터로부터 직선의 거리 정보를 이용하여 모서리인 노드(Node) 데이터를 생성한다(S40). 여기서 노드의 거리를 적절하게 조절하여 노드를 재생성할 수 있다. 노드 데이터는 노드 ID, 노드 이름, 노드 타입, 위치 X, 위치 Y 정보를 포함할 수 있다.Next, node data, which is an edge, is generated using distance information of a straight line from the position data fitted with the straight line (S40). Here, the node can be regenerated by appropriately adjusting the distance of the node. The node data may include node ID, node name, node type, location X, and location Y information.

이어, 상기 생성한 노드 데이터에서 노드 간격을 조절하여 노드를 정규화한다(S50). 여기서 노드를 정규화하는 것도 알려진 정규화 알고리즘을 이용할 수 있다. 노드 정규화는 노드 거리를 조절하는 것으로 구현될 수 있다.Next, the node is normalized by adjusting the node interval in the generated node data (S50). Normalizing the nodes here can also use a known regularization algorithm. Node normalization can be implemented by adjusting the node distance.

다음으로, 상기 정규화된 노드에 속성을 설정한다(S60). 여기서 노드 속성은 하역, 적재, 충전, 대기, 잠김 여부 등의 정보를 포함할 수 있다. Next, an attribute is set in the normalized node (S60). Here, the node attribute may include information such as unloading, loading, charging, standby, or whether it is locked.

이어, 상기 속성이 설정된 노드에서 노드를 연결하여 엣지 데이터를 생성한다(S70). 여기서 생성된 엣지 데이터에 단방향 또는 역방향의 방향 정보를 포함할 수 있다. 필요에 따라 불필요한 엣지를 제거할 수도 있다.Next, edge data is generated by connecting nodes from the node in which the property is set ( S70 ). Here, the generated edge data may include unidirectional or reverse direction information. Unnecessary edges can be removed as needed.

이어, 상기 생성한 노드 데이터 및 엣지 데이터를 엑셀 파일(CSV 파일)로 저장한다(S80). Next, the generated node data and edge data are stored as an Excel file (CSV file) (S80).

상기와 같은 과정으로 3D 원시 데이터를 엑셀 파일 형태의 엑셀 맵 데이터를 생성하여 저장한다. 엑셀 맵 데이터의 구조는 DTDDFILE로서, DTD(Digital Twin Diagram) 파일 구조를 갖는다. Through the same process as above, 3D raw data is generated and stored as Excel map data in the form of an Excel file. The structure of the Excel map data is DTDDFILE, and has a DTD (Digital Twin Diagram) file structure.

이후, 맵 편집기(202)에서 상기 위치정보 처리모듈(201)로부터 엑셀 맵 데이터를 로딩하고, 엑셀 맵 데이터에 변경된 환경 정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집한다. 이러한 엑셀 맵 데이터는 환경 인식용 지도가 된다.Thereafter, the Excel map data is loaded from the location information processing module 201 in the map editor 202, and the changed environment information is applied to the Excel map data to edit the Excel map data. This Excel map data becomes a map for environment recognition.

여기서 맵 편집기(202)는 노드 속성이 변경된 경우, 환경 정보를 노드 속성으로 변경하는 부분이다. 노드 속성은 산업현장의 작업 공간에서 물건의 위치가 변경되거나 충전 부분이 변경되거나, 노드의 경로가 잠기는 등의 변화가 발생할 때 변경된다.Here, the map editor 202 is a part that changes the environment information to the node attribute when the node attribute is changed. Node properties are changed when a change occurs, such as a change in the location of an object, a change in a charging part, or a lock in the path of a node in the work space of an industrial site.

이러한 맵 편집기(202)에서 노드 속성이 변경될 경우, 엑셀 맵 데이터를 로딩하여 노드 속성 정보만을 변경함으로써, 기존과 같이 노드 속성 즉, 작업 환경이 변경되어도 새롭게 맵 데이터를 생성하는 과정을 제거할 수 있다. 그리고 엑셀 맵 데이터에서 실시간으로 노드 속성 정보만을 재설정하면, 변경된 작업 환경에서도 실시간으로 새롭게 최적 경로를 생성할 수 있게 되는 장점이 있다.When the node properties are changed in the map editor 202, by loading the Excel map data and changing only the node property information, the process of creating new map data even when the node properties, that is, the work environment, is changed as before can be eliminated. have. In addition, if only node property information is reset in real time from the Excel map data, there is an advantage that a new optimal path can be created in real time even in a changed work environment.

엑셀 맵 데이터를 보완 및 수정한 후, 수정된 엑셀 맵 데이터를 기반으로 최적 경로를 생성한다. 여기서 경로 생성시 엣지 록 상태를 부여하여 경로를 재생성한다. 장애물 발견 혹은 HMI에서 강제로 길을 잠그면 모든 AGV의 경로를 재탐색하고, 매칭된 경로 발견시 경로를 재수정한다.After supplementing and correcting the Excel map data, an optimal route is generated based on the corrected Excel map data. Here, when creating a path, the edge lock state is given to regenerate the path. If an obstacle is found or the HMI forcibly locks the path, the path of all AGVs is re-searched, and when a matching path is found, the path is re-corrected.

여기서 경로 생성은 다양한 경로 생성 알고리즘을 이용할 수 있으며, 본 발명에서는 실시 예로 노드 사이의 최단 경로를 찾는 다익스트라 알고리즘을 이용하는 것으로 가정한다. Here, various path generation algorithms may be used for path generation, and it is assumed that Dijkstra's algorithm for finding the shortest path between nodes is used as an embodiment of the present invention.

다음으로, 시뮬레이션 모듈(203)은 상기 생성한 경로를 시뮬레이션한다.Next, the simulation module 203 simulates the generated path.

경로 시뮬레이션은 시작 노드와 종료 노드를 입력하여 생성된 경로를 시뮬레이션하는 것이다. 시뮬레이션 모듈(203)은 다수의 AGV 무결성 임무를 위해서, 작업 임무를 가상으로 생성하고 자동 경로를 생성하여 다수의 AGV를 시뮬레이션할 수 있다.Path simulation is to simulate a path created by inputting a start node and an end node. The simulation module 203 may simulate a plurality of AGVs by virtually creating a work task and generating an automatic path for a plurality of AGV integrity tasks.

상기 시뮬레이션 모듈(203)은 경로 시뮬레이션 결과를 이용하여 생성한 경로를 보완하여, 최적의 경로를 생성한다. The simulation module 203 generates an optimal path by supplementing the path generated by using the path simulation result.

이렇게 생성되는 최적 경로는 경로 임무 데이터로 경로 임무 관리모듈(204)을 통해 자동운반차(300)에 전달된다. 자동운반차(300)에 경로를 전달할 때 맵 데이터도 함께 전송되거나 맵 데이터는 경로 전달 이전에 사전 전달될 수 있다. 여기서 경로 임무 데이터는 10 -> 21 -> 22 -> 23 -> 65 -> 68 -> 71 엣지 ID 배열을 가진 데이터일 수 있다.The optimal route generated in this way is transmitted to the automatic transport vehicle 300 through the route mission management module 204 as route mission data. When a route is transmitted to the autonomous vehicle 300 , map data may also be transmitted or the map data may be transmitted in advance before route delivery. Here, the route mission data may be data having an array of 10 -> 21 -> 22 -> 23 -> 65 -> 68 -> 71 edge IDs.

자동운반차(300)는 대기위치 또는 충전위치에 대기한 상태에서, 전달되는 맵 데이터 및 경로 정보를 저장하고, 임무가 하달된 경로를 자율주행하면서 임무를 수행한다. 이때, 자동운반차(300)는 부여된 임무에 따른 경로 정보를 이용하여 자율주행을 통해 임무를 수행하면서 실시간으로 위치 정보를 생성하여 상기 관제 서버(200)에 전송한다.The automatic transport vehicle 300 performs a task while storing the map data and route information to be transmitted, and autonomously driving the route to which the task is assigned, in a state in which it stands by at the standby position or the charging position. At this time, the automatic transport vehicle 300 generates location information in real time while performing the mission through autonomous driving using route information according to the assigned mission, and transmits the generated location information to the control server 200 .

관제 서버(200)의 AGV 모니터링 모듈(205)은 상기 자동운반차(300)의 임무 수행시 실시간으로 위치 정보를 획득하여 자동운반차의 상태를 관리한다. 여기서 실시간으로 획득한 위치 정보를 화면에 표출해줌으로써, 관리자가 자동운반차(300)의 임무 수행 상황을 실시간으로 확인할 수 있도록 한다.The AGV monitoring module 205 of the control server 200 manages the state of the autonomous transport vehicle by acquiring location information in real time when performing the task of the autonomous transport vehicle 300 . Here, by displaying the location information acquired in real time on the screen, the manager can check the task performance status of the automatic transport vehicle 300 in real time.

상기 자동운반차(300)의 임무 수행 상황을 실시간으로 감시하는 도중에 경로 이탈이나 이벤트 발생시 이벤트/알람 관리모듈(206)은 알람을 발생하여, 자동운반차(300)의 경로 이탈이나 기타 임무 수행을 하지 못하는 상황을 인지하도록 한다.During real-time monitoring of the task performance status of the automatic transport vehicle 300, when a route departure or an event occurs, the event/alarm management module 206 generates an alarm to prevent the automatic transport vehicle 300 from departing from the route or performing other tasks. Recognize situations where you can't.

여기서 위치정보 획득부(100)와 관제 서버(200) 간의 데이터 인터페이스 또는 관제 서버(200)나 자동운반차(300) 간에는 네트워크 인터페이스 모듈(207)을 통해 데이터를 송수신한다.Here, data is transmitted and received through the data interface between the location information acquisition unit 100 and the control server 200 or between the control server 200 or the automatic transport vehicle 300 through the network interface module 207 .

이와 같이 본 발명은 지도 매칭(Map Matching) 기반 위치 인식기술을 이용하여 유도로가 불필요하고 안전한 자율주행이 가능한 지도를 생성할 수 있다.As described above, the present invention can generate a map that does not require a taxiway and enables safe autonomous driving by using a map matching-based location recognition technology.

아울러 자율주행이 가능한 지도의 원시 데이터를 수정할 수 있도록 함으로써, 노드 속성이 변경된 경우에도 새롭게 맵 데이터를 생성할 필요가 없고 생성된 맵 데이터에 속성 정보만을 간단하게 편집하여 경로를 재생성할 수 있어, 사용상에 편리함을 도모해준다.In addition, since the raw data of the map capable of autonomous driving can be modified, there is no need to create new map data even when the node properties are changed, and the route can be regenerated by simply editing only the property information in the generated map data. brings convenience to

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.Although the invention made by the present inventor has been described in detail according to the above embodiment, the present invention is not limited to the above embodiment, and it is common knowledge in the art that various changes can be made without departing from the gist of the present invention. self-evident to those who have

100: 위치정보 획득부
200: 관제 서버
201: 위치정보 처리모듈
202: 맵 편집기
203: 시뮬레이션 모듈
204: 경로 임무 관리모듈
205: AGV 모니터링 모듈
206: 이벤트/알람 관리모듈
207: 네트워크 인터페이스모듈
300: 자동운반차(AGV)
100: location information acquisition unit
200: control server
201: location information processing module
202: Map Editor
203: simulation module
204: path mission management module
205: AGV monitoring module
206: event / alarm management module
207: network interface module
300: automatic transport vehicle (AGV)

Claims (6)

산업현장에서 무인으로 작업하는 자동운반차(AGV)의 지도를 생성하는 방법으로서,
(a) 산업현장 내 작업공간에서 위치 정보를 획득하는 위치정보 획득부에서 획득한 위치 정보를 기초로 생성한 기본 맵 데이터를 원시 데이터로 취득하여 관제 서버에 전송하는 단계
(b) 상기 관제 서버에서 수신한 맵 데이터를 맵 매칭 알고리즘을 이용하여 모서리인 노드와 노드를 연결한 엣지(edge) 데이터를 생성하는 단계;
(c) 상기 관제 서버에서 상기 생성한 노드와 엣지 데이터를 편집 가능한 엑셀 맵 데이터로 변환하는 단계;
(d) 상기 관제 서버의 맵 편집기에서 상기 엑셀 맵 데이터를 로딩하고, 엑셀 맵 데이터에 변경된 환경 정보를 적용하여 엑셀 맵 데이터를 편집하는 단계;
(e) 상기 관제 서버에서 수정된 엑셀 맵 데이터를 기반으로 경로를 생성하고, 생성한 경로를 시뮬레이션하며, 경로 시뮬레이션 결과를 이용하여 생성한 경로를 보완하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동운반차의 지도생성방법.
A method of generating a map of an automatic transport vehicle (AGV) that works unmanned at an industrial site, comprising:
(a) acquiring the basic map data generated based on the location information acquired by the location information acquisition unit that acquires location information in the work space within the industrial site as raw data and transmitting it to the control server
(b) generating edge data by connecting a node that is an edge to a node using a map matching algorithm based on the map data received from the control server;
(c) converting the generated node and edge data in the control server into editable Excel map data;
(d) loading the Excel map data in a map editor of the control server, and editing the Excel map data by applying the changed environment information to the Excel map data;
(e) generating a route based on the Excel map data modified by the control server, simulating the generated route, and supplementing the generated route using the route simulation result. of map generation method.
청구항 1에서, 상기 (b)단계는,
(b1) 수신한 맵 데이터에서 위치 데이터만을 시각적으로 표현하는 단계;
(b2) 상기 시각적으로 표현된 위치 데이터를 피팅 알고리즘을 이용하여 직선으로 피팅하는 단계;
(b3) 상기 직선으로 피팅된 위치 데이터로부터 직선의 거리 정보를 이용하여 노드 데이터를 생성하는 단계;
(b4) 상기 생성한 노드 데이터에서 노드 간격을 조절하여 노드를 정규화하는 단계;
(b5) 상기 정규화된 노드에 속성을 설정하는 단계;
(b6) 상기 속성이 설정된 노드에서 노드를 연결하여 엣지 데이터를 생성하는 단계;
(b7) 상기 생성한 노드 데이터 및 엣지 데이터를 엑셀 파일로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동운반차의 지도생성방법.
The method according to claim 1, (b) step,
(b1) visually expressing only location data in the received map data;
(b2) fitting the visually expressed position data to a straight line using a fitting algorithm;
(b3) generating node data using distance information of a straight line from the position data fitted with the straight line;
(b4) normalizing the nodes by adjusting the node interval in the generated node data;
(b5) setting an attribute in the normalized node;
(b6) generating edge data by connecting nodes from the node in which the property is set;
(b7) storing the generated node data and edge data as an Excel file.
청구항 2에서, 상기 (b3) 단계는 생성한 노드의 거리를 조절하여 노드 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 자동운반차의 지도생성방법.
The method according to claim 2, wherein in step (b3), the node data is generated by adjusting the distance between the generated nodes.
청구항 2에서, 상기 (b5) 단계의 노드 속성은 하역, 적재, 충전, 대기, 잠김 여부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동운반차의 지도생성방법.
The method according to claim 2, wherein the node attribute in step (b5) includes whether to unload, load, charge, stand by, or lock.
청구항 2에서, 상기 (b6) 단계는 생성된 엣지 데이터에 단방향 또는 역방향을 포함하는 방향 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동운반차의 지도생성방법.
The method according to claim 2, wherein the step (b6) includes direction information including a one-way direction or a reverse direction in the generated edge data.
청구항 1에서, (f) 상기 관제 서버에서 보완된 경로를 자동운반차에 전송하고 임무를 부여하는 단계; (g) 상기 자동운반차에서 부여된 임무에 따른 경로 정보를 이용하여 자율주행을 통해 임무를 수행하면서 실시간으로 위치 정보를 상기 관제 서버에 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동운반차의 지도생성방법.







The method of claim 1 , further comprising: (f) transmitting the route supplemented by the control server to the automatic transport vehicle and assigning a task; (g) transmitting the location information to the control server in real time while performing the mission through autonomous driving by using the route information according to the mission assigned by the autonomous vehicle; How to create a map.







KR1020200051488A 2020-04-28 2020-04-28 Mapping method for automatic guided vehicle KR102524030B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200051488A KR102524030B1 (en) 2020-04-28 2020-04-28 Mapping method for automatic guided vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200051488A KR102524030B1 (en) 2020-04-28 2020-04-28 Mapping method for automatic guided vehicle

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210132949A true KR20210132949A (en) 2021-11-05
KR102524030B1 KR102524030B1 (en) 2023-04-21

Family

ID=78507929

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200051488A KR102524030B1 (en) 2020-04-28 2020-04-28 Mapping method for automatic guided vehicle

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102524030B1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101088498B1 (en) * 2009-06-08 2011-11-30 인하대학교 산학협력단 System and method for providing air quality information
KR20140062647A (en) * 2012-11-14 2014-05-26 한국전자통신연구원 Method and apparatus for producing space map of indoor
KR20180063696A (en) 2016-12-02 2018-06-12 (주) 택트레이서 Method of setting path of automated guided vehicle, method of visualizing path, and method of searching work result
KR20190119237A (en) * 2018-04-05 2019-10-22 한국전자통신연구원 Topological map generation apparatus for traveling robot and method thereof
KR20190142644A (en) * 2018-06-18 2019-12-27 삼성에스디에스 주식회사 Method for controlling weight value of control map and apparatus thereof

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101088498B1 (en) * 2009-06-08 2011-11-30 인하대학교 산학협력단 System and method for providing air quality information
KR20140062647A (en) * 2012-11-14 2014-05-26 한국전자통신연구원 Method and apparatus for producing space map of indoor
KR20180063696A (en) 2016-12-02 2018-06-12 (주) 택트레이서 Method of setting path of automated guided vehicle, method of visualizing path, and method of searching work result
KR20190119237A (en) * 2018-04-05 2019-10-22 한국전자통신연구원 Topological map generation apparatus for traveling robot and method thereof
KR20190142644A (en) * 2018-06-18 2019-12-27 삼성에스디에스 주식회사 Method for controlling weight value of control map and apparatus thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR102524030B1 (en) 2023-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3612906B1 (en) Method and system for environment map generation and alignment
US20200241505A1 (en) Subtractive machining work center
US10260890B2 (en) Aisle-based roadmap generation
US9764470B2 (en) Selective deployment of robots to perform mapping
Böhm et al. Model-based engineering of collaborative embedded systems: Extensions of the spes methodology
Cronin et al. State-of-the-art review of autonomous intelligent vehicles (AIV) technologies for the automotive and manufacturing industry
Snudden Progression to the next industrial revolution: Industry 4.0 for composites
Abdelsalam et al. Toward autonomous vehicles and machinery in mill yards of the forest industry: Technologies and proposals for autonomous vehicle operations
CN109564419A (en) Technical ability interface for industrial application
Freire et al. Flatness-based quadcopter trajectory planning and tracking with continuous-time safety guarantees
Mascaró et al. Topological navigation and localization in tunnels—Application to autonomous load-haul-dump vehicles operating in underground mines
Li et al. Automated Container Terminal Production Operation and Optimization via an AdaBoost‐Based Digital Twin Framework
Stark et al. Industrie 4.0—Digital redesign of product creation and production in Berlin as an industrial location: Challenges and solutions for digital transformation and innovation
CN115293581A (en) Logistics scheduling method based on real-time path planning and related products thereof
Guivant et al. Internet‐based operation of autonomous robots: The role of data replication, compression, bandwidth allocation and visualization
KR20210132949A (en) Mapping method for automatic guided vehicle
KR102650056B1 (en) Mapping method for automatic guided vehicle
US20230142309A1 (en) Method and system for generating a 3d model of a plant layout cross-reference to related application
Adolf et al. Rapid multi-query path planning for a vertical take-off and landing unmanned aerial vehicle
Das et al. Workspace modeling and path planning for truss structure inspection by unmanned aircraft
Vasava Scheduling of automated guided vehicle in different flexible manufacturing system environment
Lange et al. Two autonomous robots for the dlr spacebot cup-lessons learned from 60 minutes on the moon
CN114608552A (en) Robot mapping method, system, device, equipment and storage medium
Plaku et al. Direct path superfacets: An intermediate representation for motion planning
Hanke et al. Linking performance data and geospatial information of manufacturing assets through standard representations

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant