WO2024080452A1 - 스마트 물류 차량 및 그 조립 방법 - Google Patents

스마트 물류 차량 및 그 조립 방법 Download PDF

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sensor unit
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smart logistics
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안계운
정영진
김승현
이범준
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Hyundai Motor Co
Kia Corp
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Hyundai Motor Co
Kia Motors Corp
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    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a smart logistics vehicle and a control method thereof that can shorten the time required for setting the replaced sensor unit when replacing the sensor unit.
  • Smart logistics vehicles are being introduced for flexible and efficient supply and transportation of parts, etc., in general warehouses and factories, as well as smart factories that manufacture products of different specifications using various parts.
  • Smart logistics vehicles are a concept that collectively refers to autonomous mobile robots (AMR: Autonomous Mobile Robots), automated guided vehicles (AGVs), and unmanned forklifts. These smart logistics vehicles move and work under the control of a control system. can be performed.
  • AMR Autonomous Mobile Robots
  • AGVs automated guided vehicles
  • unmanned forklifts These smart logistics vehicles move and work under the control of a control system. can be performed.
  • the smart logistics vehicle can move by estimating its own location based on smart factory map information generated and collected through a Lidar sensor or a camera sensor for detecting obstacles. Additionally, for smooth movement of smart logistics vehicles, it is essential to set the appropriate angle and height of the sensor to accurately generate map information.
  • the sensor when replacing a different sensor due to a sensor failure, the sensor must be accurately initialized to the location where the sensor was set before replacement. Otherwise, smooth movement may be difficult due to inconsistency in map information. Additionally, when setting the initial position of the sensor after replacement, a problem may arise in that it takes a lot of time depending on the complexity of the map.
  • the present invention is intended to provide a smart logistics vehicle and an assembly method thereof that can shorten the time required to initialize the replaced sensor unit based on initial location information when replacing the sensor unit.
  • a smart logistics vehicle for realizing the above task includes a first support portion supporting a sensor portion for detecting an object; a second support part supporting the sensor unit on top of the first support part; And a position regulation unit that regulates the second support part so that the initial position information of the sensor part is maintained while the sensor part is supported on the second support part, and aligns the initial position of the replaced sensor part when the sensor part is replaced based on the initial position information of the sensor part. It can be included.
  • the sensor unit may include a 2D LiDAR sensor, a 3D LiDAR sensor, and a 3D camera sensor.
  • the rear and lower surfaces of the sensor unit may be supported through the second support part.
  • the second support part may be formed to be attachable to and detachable from the position regulating part.
  • the second support part may be replaced when the sensor part is replaced.
  • the second support part may be formed to be attachable to and detachable from the position regulating part.
  • a plurality of position regulating parts may be provided to connect the first support part and the second support part in the vertical direction.
  • the initial position information of the sensor unit may include at least one of slope information between the second support unit and the sensor unit, width information between the first support unit and the sensor unit, height information, and angle information.
  • the position regulation unit may maintain the initial location information of the sensor unit based on spatial map information detected through the sensor unit.
  • the method of assembling a smart logistics vehicle includes: a first support portion supporting a sensor portion for detecting an object; a second support part supporting the sensor unit on top of the first support part; And determining a failure of the sensor unit based on the initial position information of the sensor unit in a smart logistics vehicle including a position regulation unit that regulates the second support unit; Replacing the sensor unit and the second support unit when the sensor unit fails; And it may include aligning the initial position of the replaced sensor unit when the sensor unit is replaced based on the initial position information of the sensor unit.
  • the sensor unit may include a 2D LiDAR sensor, a 3D LiDAR sensor, and a 3D camera sensor.
  • the second support part may be formed to be attachable to and detachable from the position regulating part.
  • a plurality of position regulating parts may be provided to connect the first support part and the second support part in the vertical direction.
  • the initial position information of the sensor unit may include at least one of the slope formed by the second support part and the sensor part, the width information formed by the first support part and the sensor part, height information, and angle information.
  • the position regulation unit may maintain the initial position of the sensor unit based on spatial map information detected through the sensor unit.
  • the time required to initialize the replaced sensor unit based on initial position information can be shortened.
  • smart logistics vehicles can be started immediately, improving the operation rate.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a smart factory configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram showing an example of a control device configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 3 is a block diagram showing an example of a smart logistics vehicle configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 4 is a perspective view showing an example of the exterior of a smart logistics vehicle that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 5 is a flowchart showing an example of a driving process of a smart logistics vehicle that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 6 is a block diagram showing an example of a sensing unit constituting a smart logistics vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a configuration diagram showing an example of a smart logistics vehicle configuration according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 8 is a flowchart showing an example of a method for assembling a smart logistics vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • each control device includes a modem/transceiver that communicates with other control devices or sensors to control the function it is responsible for, a memory that stores the operating system, logic instructions, and input/output information, and judgments, calculations, and decisions necessary to control the function it is responsible for. It may include one or more processors. Depending on the implementation, one processor may be responsible for operations on multiple control devices.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a smart factory configuration that can be applied to embodiments.
  • the smart factory 100 may include a smart logistics vehicle 110, a production device 120, a monitoring device 130, and a control device 140.
  • the smart factory 100 may be equipped with a plurality of smart logistics vehicles 110, a plurality of production devices 120, and a plurality of sensing devices 130 depending on the production process and target production speed of the product. Below, each component is described.
  • the smart logistics vehicle 110 includes an autonomous mobile robot (Autonomous Mobile Robot, hereinafter referred to as 'AMR' for convenience), an Automated Guided Vehicle (hereinafter, referred to as 'AGV' for convenience), and an unmanned forklift. can do.
  • 'AMR' autonomous Mobile Robot
  • 'AGV' Automated Guided Vehicle
  • unmanned forklift unmanned forklift
  • AGV generally performs required operations (movement, direction change, stop, etc.) within the smart factory 100 by recognizing and following guidance equipment placed on the floor to guide the AGV.
  • the guidance equipment may mean an optically recognizable marker (spot, 2D code, etc.), a tag that can be recognized non-contactly at a short distance (e.g., NFC tag, RFID tag, etc.), magnetic strip, wire, etc., but this is an example. It is not necessarily limited to this.
  • the guidance equipment may be arranged continuously on the floor or discontinuously spaced apart from each other. Since AGVs basically perform operations through recognition and tracking of guidance equipment, they require guidance equipment to be installed in advance before operation.
  • the control device 140 must control the AGV based on the guidance equipment, so from the current location, 'run until the 3rd marker is recognized', 'change the heading direction 90 degrees when the 3rd marker is recognized' Commands with meanings such as ' can be delivered to the AGV as individual command units or as mission units containing multiple commands (e.g., recovery, supply, charging, patrol, etc.).
  • AMR can determine the current location (i.e., positioning) through surrounding detection, and the most distinguishing feature from AGV is that it can set its own path (path planning) using positioning and maps. Therefore, when a map with compatible coordinates is shared between the AMR and the control device 140, the control device 140 can control the AMR by instructing the AMR a route based on coordinates. Additionally, when an obstacle is detected while driving, AMR can set its own avoidance route to avoid the obstacle and then return to the existing route.
  • the function of the control device 140 to set the path of the AMR to one or more transit coordinates can be referred to as global path planning, and the AMR sets a movement path or an avoidance path between the transit coordinates according to global path planning.
  • the function for setting can be called local path planning.
  • the production device 120 may refer to a device (e.g., robot arm, conveyor belt, etc.) that performs the production process of a product in the smart factory 100, and in a broader sense, the production process is performed by people. If possible, it may mean a device deployed to assist in the performance of missions such as entry and exit of the smart logistics vehicle 110. Devices deployed to assist mission performance include devices that detect the status of a designated location where pallets carried by the smart logistics vehicle 110 can be placed or collected within an area where a specific production process is performed, and process progress It may be a device that determines the degree, a means of blocking access to an area, etc., but is not necessarily limited to this.
  • a device e.g., robot arm, conveyor belt, etc.
  • the production device 120 is controlled through a Programmable Logic Controller (PLC) and can communicate with the control device 140 in relation to process progress.
  • PLC Programmable Logic Controller
  • the monitoring device 130 may perform a function of acquiring information for determining the situation within the smart factory 100 and transmitting it to the control device 140.
  • the monitoring device 130 may include a camera, a proximity sensor, etc., but is not necessarily limited thereto.
  • the control device 140 may communicate with the above-described components 110, 120, and 130 to obtain information necessary for operation of the smart factory 100 or control each component. For example, the control device 140 may perform dispatching, route setting, mission allocation, process management for each product, material management, etc. of the smart logistics vehicle 110.
  • the control device 140 includes a local control device (ACS: AMR/AGV Control System) that controls surrounding process facilities based on the location of the AGV/AMR and performs mission-based control of the AGV/AMR, and two It may include an integrated control device (MoRIMS: Mobile Robot Integrated Monitoring System) that integrates and controls the above local control devices.
  • the integrated control device can perform status and path, logistics flow settings, and traffic control of all smart logistics robots 110 in the smart factory 100 from each of the plurality of local control devices.
  • ACS local control device
  • the integrated control device provides distributed control of heterogeneous traffic based on information obtained through multiple local control devices (ACS). Through this, it is possible to perform integrated control to prevent collisions, such as analyzing the level of bottlenecks in intersection/overlapping areas, driving acceleration/deceleration control, and regenerating avoidance routes.
  • the integrated control device may also have a Manufacturing Execution System (MES) as its upper control entity, and the Manufacturing Execution System (MES) may be linked with an automated scheduler (APS: Advanced Planning & Scheduling).
  • MES Manufacturing Execution System
  • APS Automated scheduler
  • devices for mutual communication between each component such as beacons, repeaters, AP (Access Point), etc.
  • charging of the smart logistics vehicle 110
  • chargers, loading spaces for storing or loading parts, spaces for storing finished products or intermediate products, traffic lights, circuit breakers, waiting spaces for idle smart logistics vehicles 110, etc. can be appropriately arranged within the smart factory 100. am.
  • control device 140 that can be applied to embodiments of the present invention will be described with reference to FIG. 2.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a control device configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Each component shown in FIG. 2 mainly represents components related to embodiments of the present invention, and more or fewer components may be included in the actual implementation of the control device 140.
  • the control device 140 includes a firmware management unit 141, a traffic control unit 142, a process management unit 143, a production/logistics management unit 144, an inventory management unit 145, a communication unit 146, and a vehicle It may include a monitoring unit 147 and a map management unit 148.
  • the firmware management unit 141 obtains the latest firmware of the smart logistics vehicle 110 through the communication unit 146 and transmits it to the smart logistics vehicle 110 to perform a firmware update to update the firmware of the smart logistics vehicle 110. It can be maintained as is.
  • the traffic control unit 142 controls traffic lights and barriers based on the path of the smart logistics vehicle 110, and may recalculate the path of the smart logistics vehicle 110 according to traffic.
  • the process management unit 143 can define processes for each product and manage missions such as process progress and progress location.
  • the production/logistics management department 144 can dispatch the smart logistics vehicle 110 on a mission basis.
  • the inventory management unit 145 manages the location and quantity of each material, and this information allows the smart logistics vehicle 110 to depart for the destination in advance of the point at which the actual assembly/consumption of materials is detected for pallet pickup or recovery, making it more efficient. It can be useful for process operations.
  • the communication unit 146 can communicate with internal components of the smart factory 100, such as the smart logistics vehicle 110, production device 120, and monitoring device 130, as well as with external entities such as a firmware update server, etc. You can.
  • the vehicle monitoring unit 147 can monitor the location, route, battery status, communication status, power train status, etc. of the individual smart logistics vehicle 110.
  • the route is a concept that includes a waypoint-based global route and a real-time local route.
  • the battery state may include voltage, current, temperature, peak values of voltage and current, state of charge (SOC), state of health (SOH), etc.
  • the communication status may include information about the currently active communication protocol (Wi-Fi, etc.), connected AP, distance from the AP, channel in use, etc.
  • the power train status may include the load, temperature, RPM, etc. of the drivetrain.
  • the vehicle monitoring unit 147 may check the mission, operation mode, firmware version, etc. currently assigned to the individual smart logistics vehicle 110.
  • the map management unit 148 acquires map data in the form of a grid map acquired while the AMR of the smart logistics vehicles 110 drives inside the smart factory 100, and provides a tool that allows the factory manager to edit the acquired map data. can be provided. Through editing of map data, a zone in which the smart logistics vehicle 110 performs one or more preset operations upon entry, a virtual lane, an intersection, a no-entry zone, etc. may be set, but this is an example. It is not necessarily limited to this. Additionally, the map management unit 148 may distribute the map to the remaining smart logistics vehicles 110 other than the smart logistics vehicle 110 that obtained the initial grid map through actual driving through the communication unit 146.
  • Figure 3 is a block diagram showing an example of a smart logistics vehicle configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • the smart logistics vehicle 110 may include a driving unit 111, a sensing unit 112, a loading unit 113, a communication unit 114, and a control unit 115. Below, each component is described.
  • the driving unit 111 may include a driving source, wheels, and suspension involved in moving, steering, and stopping the smart logistics vehicle 110.
  • the driving source may be an electric motor supplied with power from a built-in battery (not shown).
  • the wheels may include one or more driving wheels that receive driving force from a driving source, and non-driving wheels that rotate by movement of the vehicle body without receiving driving force.
  • the driving source is matched for each driving wheel, so that the rotation of each driving wheel can be independently controlled. In this case, by changing the rotation direction of the different drive wheels, the vehicle body can be rotated and steered without a separate steering means.
  • At least some of the non-driving wheels may be composed of caster-type wheels, but this is an example and is not necessarily limited thereto.
  • the sensing unit 112 is for detecting the surrounding environment or self-operation status of the smart logistics vehicle 100, and includes a 2D and 3D laser scanner (e.g., LiDAR), a 3D vision (stereo) camera, a multi-axis gyro sensor, an acceleration sensor, It may include at least one of a wheel encoder and a proximity sensor.
  • a 2D and 3D laser scanner e.g., LiDAR
  • 3D vision (stereo) camera e.g., a 3D vision (stereo) camera
  • a multi-axis gyro sensor e.g., a multi-axis gyro sensor
  • an acceleration sensor e.g., a multi-axis gyro sensor
  • It may include at least one of a wheel encoder and a proximity sensor.
  • the encoder can output information that can determine how much the wheel has rotated using light emitted from a light emitting device (eg, a photodiode). For example, the encoder can count the number of slits arranged along the circumference of the wheel or a disk rotating with the wheel during unit time.
  • the control unit 115 is capable of performing odometry, which estimates displacement by analyzing the amount of change in position versus time using data acquired through the encoder and gyro sensor. However, the displacement estimated based on encoder data may differ from the actual displacement due to wheel slip or wear (change in wheel radius).
  • control unit 115 when performing odometry, performs correction for noise and error on the information collected from the wheel and gyro sensor using a predetermined algorithm (e.g., EKF: Extended Kalman Filter), resulting in a result that tends to be close to the actual value. can be output.
  • EKF Extended Kalman Filter
  • a 2D laser scanner can scan the surrounding environment by irradiating a laser to the surrounding area through a rotating reflector and detecting the reflected signal. At this time, the intensity of the reflected signal and the time difference between irradiation/reception can be analyzed to output a point cloud shape detection result.
  • a 3D vision camera can calculate the distance to an object based on the parallax between two cameras separated by a certain distance, that is, the pixel distance between images captured through each camera.
  • a texture projector that projects infrared light of a predetermined pattern may be provided to enable detection of a flat object of the same color (eg, a white wall).
  • 2D laser scanners are used for mapping, navigation, object recognition, etc.
  • 3D cameras can be used especially for obstacle avoidance during navigation, but this is an example and is not necessarily limited thereto.
  • the loading unit 113 is a means for loading goods to be transported, and may be the top plate itself on the top of the vehicle body, a table placed on the top plate, a lift, a turntable rotating along a vertical axis, a forklift, a conveyor, or a combination thereof.
  • Forklifts may support telescopic and tilting functions, similar to forklifts.
  • the communication unit 114 can communicate with other components in the smart factory 100, such as the production device 120 and the control device 140, and can also support communication between smart logistics vehicles 110 and perform charging missions. Communication with the city charger is also possible.
  • the control unit 115 is a subject that performs overall control of each of the above-described components 111, 112, 113, and 114, and controls the current mission and current status based on information obtained from the control device 140 through the communication unit 114. Location, destination determination, route planning, and load control can be performed.
  • Figure 4 is a perspective view showing an example of the exterior of a smart logistics vehicle that can be applied to embodiments of the present invention.
  • AMR AMR
  • the vehicle body may have a track-like planar shape with a long axis extending overall along a uniaxial direction.
  • One driving wheel (111-1) is disposed in the center of the vehicle body in the single-axis direction and may be disposed on one side in the two-axis direction, and the other driving wheel (not shown) is one driving wheel (111-1) in the two-axis direction. It can be placed on the other side so as to face the.
  • This drive wheel arrangement can be referred to as ‘differential drive (DD)’.
  • DD differential drive
  • two or more non-driving wheels may be disposed on the lower part of the vehicle body.
  • the two drive wheels rotate in the same direction at the same speed, forward or backward movement is possible along one axis, and if they rotate in opposite directions at the same speed, they extend along the three-axis direction and are aligned with the plane center of the vehicle body (C). ) can be rotated based on the rotation axis passing through.
  • the sensor unit 112 may be placed on the front part of the vehicle body, and the loading unit 113 may be placed on the upper surface.
  • the loading unit 113 may be configured to be lifted and lowered along three axes, and a rack or tray, etc. may be fixed to the upper surface through the guide 113-1.
  • the AMR shape of FIG. 4 described above is an example, and of course, the AGV may have a similar shape, or the AMR may have a different shape.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of a driving process of a smart logistics vehicle 110 that can be applied to embodiments of the present invention.
  • the smart logistics vehicle 110 is an AMR capable of positioning and local route setting.
  • the AMR can obtain a ground truth grid map through LiDAR, etc. while driving inside the smart factory 100 (S501).
  • the editing process may include a process of setting the various zones described above in the above-described grid map, a process of assigning a cost to each grid, etc.
  • the cost may be assigned in a direction where a higher cost is assigned closer to the obstacle or no-entry area so that the AMR does not move around the obstacle or into an area where it should not enter. This is because when AMR sets up a local path, it selects the set of cells with the lowest cost between waypoints as the path.
  • the map matching process may refer to a process of matching coordinates between the CAD map used in the design of the smart factory 100, the actual measurement grid map (LIDAR map), and the topology map that has gone through the editing process.
  • control device 140 can share the topology map to all AMRs in the factory through the communication unit 146 (S503).
  • Subsequent steps may be processes applied to individual AMRs.
  • AMR can determine (localize) the current location on the map through the sensor data of the sensing unit 112 and the acquired map (S504). For example, AMR can determine the current location by comparing the surrounding terrain and map obtained through LIDAR based on feature points.
  • the control device 140 can select a specific AMR and assign a mission, and the mission can generally be assigned one or more waypoints determined through global path planning.
  • a waypoint may be defined as coordinates on a map, and may be accompanied by information about the direction (i.e. heading) the AMR should face at those coordinates.
  • a destination can be set in the AMR (Yes in S505), and the AMR can perform local path planning between waypoints based on the cost of the topology map (S506).
  • the AMR starts driving (S507), and if an obstacle is detected through the sensing unit 112 while driving (Yes in S508), it performs a local path search to bypass the detected obstacle and performs an evasive maneuver. Can be performed (S509).
  • the control device 140 may update the mission of the corresponding AMR according to an evasive maneuver or failure of the evasive maneuver.
  • the AMR can correct position errors during movement through the odometry technique described above while driving until reaching the destination (S510).
  • the AMR can perform a mission-based maneuver (S512). For example, the AMR can determine whether the conditions for entering a specific process area are cleared, retrieve an empty pallet from the destination, or drop the load loaded on the loading unit 113.
  • a smart logistics vehicle 110 that can shorten the time required for initial position setting by simply replacing the sensor unit based on initial position information regulated through mechanical setting when the sensor unit fails.
  • Figure 6 is a block diagram showing an example of the sensing unit 112 constituting the smart logistics vehicle 110 according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a configuration diagram showing an example of the configuration of a smart logistics vehicle 110 according to an embodiment of the present invention.
  • the sensing unit 112 may include a sensor unit 201, a first support unit 202, a second support unit 203, and a position regulation unit 204.
  • the first support unit 202 may support the sensor unit 201 for detecting an object.
  • the sensor unit 201 is not limited to examples of the above-described sensing unit 112, such as 2D and 3D laser scanners (e.g., LiDAR), 3D vision (stereo) cameras, multi-axis gyro sensors, acceleration sensors, wheel encoders, and proximity sensors, and includes initial Devices that require assurance of configuration information may also be included.
  • 2D and 3D laser scanners e.g., LiDAR
  • 3D vision (stereo) cameras e.g., 3D vision (stereo) cameras
  • multi-axis gyro sensors e.g., acceleration sensors, wheel encoders, and proximity sensors
  • initial Devices that require assurance of configuration information may also be included.
  • the first support part 202 is the AMR main body and can support the rear and lower surfaces of the second support part 203 and the position regulating part 204, which will be described later.
  • the lower surface of the first support part 202 is formed in a flat structure to facilitate measurement of height information and angle information with the sensor unit 201
  • the rear surface is formed in a structure perpendicular to the sensor unit 201 to facilitate measurement of width information. can be formed.
  • the second support part 203 may support the sensor unit 201 at the top of the first support part 202. Referring to FIG. 7, the rear and lower surfaces of the sensor unit 201 may be supported through the second support part 203, similar to the first support part 202.
  • the second support portion 203 may be regulated between the first support portion 202 and the sensor portion 201 through a position regulating portion 204, which will be described later.
  • the second support part 203 is a fixture that can fix the sensor part 201 in an accurate position, and the initial position of the sensor part 201 can be changed by simply replacing the second support part 203 from the first support part 202. Based on the information, it is possible to operate immediately without setting separate parameters.
  • the initial position alignment of the replaced sensor unit 201 may be performed by the position regulating unit 204.
  • the position regulating unit 204 may regulate the second support unit 203 so that the initial position information of the sensor unit 201 is maintained while the sensor unit 201 is supported on the second support unit 203.
  • the location regulation unit 204 may maintain the initial location information based on the spatial map information detected through the sensor unit 201, and when replacing the sensor unit 201, the location regulation unit 204 may maintain the initial location information based on the spatial map information detected in advance.
  • the initial position of the sensor unit 201 can be aligned by preventing the initial position information from changing.
  • the initial position alignment method of the position regulation unit 204 may be based on the initial position information of the sensor unit 201 before replacement.
  • the initial position information of the sensor unit 201 may include at least one of slope information, height information, and angle information. Tilt information can be obtained through the slope formed by the sensor unit 201 and the second support part 203, and the width information, height information, and angle information include the width formed by the sensor unit 201 and the first support part 202, It can be obtained through height and angle.
  • the position regulation unit 204 regulates the position of the second support unit 203 so that the initial position of the sensor unit 201 is maintained, and the sensor unit 201 also maintains the initial position through position regulation of the second support unit 203. is regulated.
  • the second support part 203 is fixed to the sensor part 201, when the sensor part 201 is replaced, the second support part 203 is also replaced, and the sensor part 201 is replaced on the upper part of the first support part 202. You can quickly sort the initial position of .
  • the second support portion 203 may be formed to be detachable from the position regulating portion 204.
  • the position regulating portion 204 may connect the first support portion 202 and the second support portion 203 in the vertical direction.
  • the position regulation part 204 connects the first support part 202 and the second support part 203 in the vertical direction, which not only makes it easy to reconnect when replacing the sensor part 201 and the second fixing part, but also provides initial position information. This is because it may not be difficult to obtain.
  • the fixing force can be increased when connecting the first support part 202 and the second support part 203.
  • Figure 8 is a flowchart showing an example of a method for assembling a smart logistics vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • the second support part 203 required for replacement in case of failure of the sensor part 201 can be obtained and stored (S801). Afterwards, a failure of the sensor unit 201 may be determined (S802). If the sensor unit 201 is broken (YES in S802), the second support unit 203 is also replaced along with the sensor unit 201 while the second support unit 203 is fixed to the sensor unit 201 ( S803). Ultimately, by replacing the sensor unit 201 and the second support unit 203, the AMR can be restarted immediately by quickly aligning the initial position of the replaced sensor unit 201 through the position regulating unit 204 (S804).
  • the time required to initialize the replaced sensor unit based on initial location information can be shortened.
  • smart logistics vehicles can be started immediately, improving the operation rate.
  • Computer-readable media includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable media include HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Disk), SDD (Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is. Accordingly, the above detailed description should not be construed as restrictive in all respects and should be considered illustrative. The scope of the present invention should be determined by reasonable interpretation of the appended claims, and all changes within the equivalent scope of the present invention are included in the scope of the present invention.

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Abstract

본 발명은 대상물을 감지하기 위한 센서부; 센서부를 지지하는 제1 지지부; 제1 지지부의 상부에서 센서부를 지지하는 제2 지지부; 및 제2 지지부에 센서부가 지지된 상태에서 센서부의 초기 위치 정보가 유지되도록 제2 지지부를 규제하고, 센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부의 교체 시 교체된 센서부의 초기 위치를 정렬시키는 위치 규제부를 포함하는 스마트 물류 차량이 소개된다.

Description

스마트 물류 차량 및 그 조립 방법
본 발명은 센서부 교체시 교체된 센서부의 셋팅 소요 시간을 단축할 수 있는 스마트 물류 차량 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
일반적인 물류 창고나 공장은 물론, 다양한 부품을 사용하여 서로 다른 사양의 물품을 제조하는 스마트 공장 등에서는 유연하고 효율적인 부품 등의 공급과 이송을 위해 스마트 물류 차량이 도입되고 있다.
스마트 물류 차량은 자율 주행 모바일 로봇(AMR: Autonomous Mobile Robot), 무인 반송차(AGV: Automated Guided Vehicle) 및 무인 지게차 등을 통칭하는 개념이며, 이러한 스마트 물류 차량은 관제 시스템의 제어에 따라 이동 및 작업을 수행할 수 있다.
이때, 스마트 물류 차량은 라이다(Lidar) 센서 또는 장애물을 감지하기 위한 카메라 센서를 통해 생성 및 수집된 스마트 공장 맵 정보를 기반으로 자기 위치를 추정하여 이동할 수 있다. 또한, 스마트 물류 차량의 원활한 이동을 위해 맵 정보의 정확한 생성을 위해 센서의 적절한 각도 및 높이를 설정하는 것이 필수적이다.
그러나, 센서의 고장으로 다른 센서로 교체시 교체 후 센서는 교체 전 센서가 설정된 위치에 정확히 초기 설정되어야 하며, 그렇지 않은 경우 맵 정보가 불일치하여 원활한 이동이 어려울 수 있다. 또한, 교체 후 센서의 초기 위치 설정시 맵의 복잡도에 따라 많은 시간이 소요되는 문제점이 발생할 수 있다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
본 발명은 센서부 교체시 초기 위치 정보를 기반으로 교체된 센서부의 초기 설정에 소요되는 시간을 단축할 수 있는 스마트 물류 차량 및 그 조립 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량은 대상물을 감지하기 위한 센서부를 지지하는 제1 지지부; 제1 지지부의 상부에서 센서부를 지지하는 제2 지지부; 및 제2 지지부에 센서부가 지지된 상태에서 센서부의 초기 위치 정보가 유지되도록 제2 지지부를 규제하고, 센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부의 교체 시 교체된 센서부의 초기 위치를 정렬시키는 위치 규제부를 포함할 수 있다.
예를 들어, 센서부는, 2D 라이다 센서, 3D 라이다 센서 및 3D 카메라 센서를 포함할 수 있다.
예를 들어, 센서부는, 제2 지지부를 통해 후면과 하면이 지지될 수 있다.
예를 들어, 제2 지지부는, 위치 규제부와 탈부착이 가능하도록 형성될 수 있다.
예를 들어, 제2 지지부는, 센서부 교체 시 함께 교체될 수 있다.
예를 들어, 제2 지지부는, 위치 규제부와 탈부착 가능하도록 형성될 수 있다.
예를 들어, 위치 규제부는, 복수개 구비되어 제1 지지부와 제2 지지부를 상하 방향으로 연결할 수 있다.
예를 들어, 센서부의 초기 위치 정보는, 제2 지지부와 센서부가 이루는 경사 정보, 제1 지지부와 센서부가 이루는 폭 정보, 높이 정보 및 각도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 위치 규제부는, 센서부를 통해 감지된 공간 맵 정보를 기반으로 센서부의 초기 위치 정보가 유지되도록 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량의 조립 방법은, 대상물을 감지하기 위한 센서부를 지지하는 제1 지지부; 제1 지지부의 상부에서 센서부를 지지하는 제2 지지부; 및 제2 지지부를 규제하는 위치 규제부를 포함하는 스마트 물류 차량에서 센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부의 고장을 판단하는 단계; 센서부의 고장 시 센서부 및 제2 지지부를 교체하는 단계; 및 센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부 교체 시 교체된 센서부의 초기 위치를 정렬시키는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 센서부는, 2D 라이다 센서, 3D 라이다 센서 및 3D 카메라 센서를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제2 지지부는, 위치 규제부와 탈부착이 가능하도록 형성될 수 있다.
예를 들어, 위치 규제부는, 복수개 구비되어 제1 지지부와 제2 지지부를 상하 방향으로 연결할 수 있다.
예를 들어, 센서부의 초기 위치 정보는, 제2 지지부와 센서부가 이루는 경사, 제1 지지부와 센서부가 이루는 폭 정보, 높이 정보 및 각도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 위치 규제부는, 센서부를 통해 감지된 공간 맵 정보를 기반으로 센서부의 초기 위치가 유지되도록 할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 의해, 센서부 교체시 초기 위치 정보를 기반으로 교체된 센서부의 초기 설정에 소요되는 시간이 단축되도록 할 수 있다. 또한, 단축된 시간을 통하여 스마트 물류 차량의 즉시 기동이 가능하여 가동율을 향상시킬 수 있게 된다.
본 발명에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 팩토리 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 관제 장치 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 4은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 외관의 일례를 나타내는 사시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량의 주행 과정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량을 구성하는 센싱부의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량 구성의 일례를 나타내는 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량의 조립 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 명세서에서, "포함한다" 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.
또한, 스마트 물류 차량이나 관제 장치의 내부 구성 명칭에 포함된 유닛(Unit) 또는 제어 유닛(Control Unit)은 특정 기능을 제어하는 제어 장치(Controller)의 명명에 널리 사용되는 용어일 뿐, 보편적 기능 유닛(Generic function unit)을 의미하는 것은 아니다. 예컨대, 각 제어 장치는 담당하는 기능의 제어를 위해 다른 제어 장치나 센서와 통신하는 모뎀/트랜시버, 운영체제나 로직 명령어와 입출력 정보 등을 저장하는 메모리 및 담당 기능 제어에 필요한 판단, 연산, 결정 등을 수행하는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 구현에 따라, 하나의 프로세서가 복수의 제어 장치에 대한 연산을 담당할 수도 있다.
먼저, 실시예에 따른 스마트 물류 차량이 배치 및 운용되는 스마트 팩토리의 구성을 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1은 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 팩토리 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 스마트 팩토리(100)는 스마트 물류 차량(110), 생산 장치(120), 감시 장치(130) 및 관제 장치(140)를 포함할 수 있다.
스마트 팩토리(100)는 생산물의 생산 공정과 목표 생산 속도에 따라 복수의 스마트 물류 차량(110), 복수의 생산 장치(120) 및 복수의 감지 장치(130)가 구비될 수 있다. 이하, 각 구성 요소를 설명한다.
먼저, 스마트 물류 차량(110)은 자율 주행 모바일 로봇(Autonomous Mobile Robot, 이하, 편의상 'AMR'이라 칭함), 무인 반송차(Automated Guided Vehicle, 이하, 편의상 'AGV'라 칭함) 및 무인 지게차를 포함할 수 있다. 스마트 팩토리(100)에서 스마트 물류 차량(110)의 운용 방침에 따라 AGV나 AMR 중 한 종류만 운용할 수도 있고, 단일 스마트 팩토리(100) 내에서 AGV와 AMR이 함께 운용될 수도 있다.
AGV는 일반적으로 AGV의 안내(guide)를 위해 바닥에 배치된 안내 설비를 인식 및 추종함으로써 스마트 팩토리(100) 내에서 요구되는 동작(이동, 방향 전환, 정지 등)을 수행하게 된다. 여기서 안내 설비란 광학적으로 인식 가능한 마커(스폿, 2D 코드 등), 근거리에서 비접촉식으로 인식 가능한 태그(예컨대, NFC 태그, RFID 태그 등), 마그네틱 스트립, 와이어 등을 의미할 수 있으나, 이는 예시적인 것으로 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 안내 설비는 바닥에 연속적으로 배치될 수도 있고, 불연속적으로 상호 이격되어 배치될 수도 있다. AGV는 기본적으로 안내 설비의 인식과 추종을 통해 동작을 수행하기 때문에 운용 전에 안내 설비가 미리 설치되어 있을 것을 요구하여, 새로운 경로로 AGV를 이동시키거나 기존 경로를 수정해야 할 경우, 안내 설비의 신설이나 수정이 물리적으로 이루어질 필요가 있다. 또한, AGV는 안내 설비를 통해 설정된 경로를 벗어나지 않으므로 경로 상 또는 주변에 장애물이 감지된 경우 감지된 장애물이 사라지거나 별도의 제어를 받을 때까지 정지하는 것이 일반적이다. AGV의 운용에 있어서 관제 장치(140)는 안내 설비를 기준으로 AGV를 제어해야 하므로, 현재 위치에서 '3번째 마커가 인식될 때까지 주행', '3번째 마커가 인식되면 헤딩 방향을 90도 전환' 등과 같은 의미의 명령을 개별 명령 단위 또는 복수의 명령을 포함하는 미션(예컨대, 회수, 공급, 충전, 패트롤 등) 단위로 AGV에 전달할 수 있다.
AMR은 주변 감지를 통해 현재 위치를 판단(즉, 측위)할 수 있으며, 측위와 맵을 이용하여 자체 경로 설정(path planning)이 가능한 점이 AGV와 가장 구분되는 점이라 할 수 있다. 따라서, AMR과 관제 장치(140)에 좌표가 호환되는 맵이 공유된 경우 관제 장치(140)가 AMR에 좌표 기반으로 경로를 지시하는 방식으로 AMR을 제어할 수 있게 된다. 또한, 주행 중 장애물이 감지된 경우 AMR은 자체적으로 회피 경로를 설정하여 장애물을 회피한 후 기존 경로로 복귀할 수 있다. 관제 장치(140)가 AMR의 경로를 하나 이상의 경유 좌표로 설정하는 기능을 글로벌 패스 플래닝(global path planning)이라 칭할 수 있으며, 글로벌 패스 플래닝에 따른 경유 좌표 사이에서 AMR이 이동 경로를 설정하거나 회피 경로를 설정하는 기능을 로컬 패스 플래닝(local path planning)이라 칭할 수 있다.
보다 상세한 스마트 물류 차량(110)의 구성은 도 3 및 도 4를 참조하여, AMR의 주행 제어 과정은 도 5를 참조하여 각각 후술하기로 한다.
다음으로, 생산 장치(120)는 스마트 팩토리(100)에서 생산물의 생산 공정을 수행하는 장치(예컨대, 로봇암, 컨베이어 벨트 등)를 의미할 수 있으며, 보다 넓은 의미에서 생산 공정이 사람에 의해 수행될 경우 스마트 물류 차량(110)의 출입 등의 미션 수행을 보조하기 위해 배치된 장치를 의미할 수도 있다. 미션 수행을 보조하기 위해 배치된 장치라 함은, 특정 생산 공정이 수행되는 영역 내에서 스마트 물류 차량(110)이 운반하는 팔레트를 내려놓거나 수거할 수 있는 지정 위치의 상태를 감지하는 장치, 공정 진행도를 판단하는 장치, 영역 내 출입 차단 수단 등이 될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 생산 장치(120)는 PLC(Programmable Logic Controller)를 통해 제어되며, 공정 진행과 관련하여 관제 장치(140)와 통신을 수행할 수 있다.
감시 장치(130)는 스마트 팩토리(100) 내의 상황을 판단하기 위한 정보를 획득하여 관제 장치(140)로 전달하는 기능을 수행할 수 있다. 예컨대, 감시 장치(130)는 카메라, 근접 센서 등을 포함할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
관제 장치(140)는 전술한 구성 요소(110, 120, 130)와 통신을 수행하여 스마트 팩토리(100)의 운용에 필요한 정보를 획득하거나 각 구성 요소를 제어할 수 있다. 예컨대, 관제 장치(140)는 스마트 물류 차량(110)의 배차, 경로 설정, 미션 할당, 생산물별 공정 관리, 자재 관리 등을 수행할 수 있다.
구현에 있어서, 관제 장치(140)는 AGV/AMR의 위치를 기반으로 주변 공정 설비를 제어하고, AGV/AMR의 미션 기반 제어를 수행하는 로컬 관제 장치(ACS: AMR/AGV Control System)와, 둘 이상의 로컬 관제 장치를 통합하여 관제하는 통합 관제 장치(MoRIMS: Mobile Robot Integrated Monitoring System)를 포함할 수 있다. 통합 관제 장치는 복수의 로컬 관제 장치 각각으로부터 스마트 팩토리(100) 내의 전 스마트 물류 로봇(110)의 상태와 경로, 물류 흐름설정 및 트래픽 제어를 수행할 수 있다. 예컨대, 로컬 관제 장치(ACS)가 동일 제조사나 동일 기종의 스마트 물류 로봇 단위로 구비될 경우, 통합 관제 장치는 복수의 로컬 관제 장치(ACS)를 통해 획득되는 정보를 기반으로 이기종간 트래픽 분산 제어를 통해 교차/중첩 구역의 병목 수준 분석, 주행 가/감속 제어, 회피 경로 재생성 등 충돌 방지를 위한 통합 제어를 수행할 수 있다.
아울러, 통합 관제 장치도 그 상위 제어 주체로 제조 실행 시스템(MES: Manufacturing Execution System)을 가질 수 있으며, 제조 실행 시스템(MES)은 다시 자동화 스케쥴러(APS: Advanced Planning & Scheduling)와 연동될 수 있다.
전술한 스마트 팩토리(100)의 구성(110, 120, 130, 140) 외에, 비컨, 중계기, AP(Access Point) 등과 같은 각 구성요소간의 상호 통신을 위한 장치, 스마트 물류 차량(110)의 충전을 위한 충전기, 부품 저장이나 적재를 위한 적재 공간, 완제품이나 중간 생산물이 보관되는 공간, 신호등, 차단기, 유휴 스마트 물류 차량(110)의 대기 공간 등이 스마트 팩토리(100) 내에 적절히 배치될 수 있음은 물론이다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 관제 장치(140)의 구성을 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 관제 장치 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다. 도 2에 도시된 각 구성 요소는 본 발명의 실시예들과 관련된 구성 요소를 위주로 나타낸 것으로, 실제 관제 장치(140)의 구현에 있어서는 이보다 많거나 적은 구성 요소가 포함될 수도 있다.
도 2를 참조하면, 관제 장치(140)는 펌웨어 관리부(141), 트래픽 제어부(142), 공정 관리부(143), 생산/물류 관리부(144), 재고 관리부(145), 통신부(146), 차량 모니터링부(147), 맵 관리부(148)를 포함할 수 있다.
펌웨어 관리부(141)는 통신부(146)를 통해 스마트 물류 차량(110)의 최신 펌웨어를 획득하고, 스마트 물류 차량(110)에 전송하여 펌웨어 업데이트가 수행되도록 하여 스마트 풀류 차량(110)의 펌웨어를 최신 상태로 유지할 수 있다.
트래픽 제어부(142)는 스마트 물류 차량(110)의 경로를 기반으로 신호등과 차단기를 제어하며, 트래픽에 따라 스마트 물류 차량(110)의 경로를 재산정할 수도 있다.
공정 관리부(143)는 생산물별 공정을 정의하고, 공정 진척도, 진행 위치 등의 미션을 관리할 수 있다.
생산/물류 관리부(144)는 미션 기반으로 스마트 물류 차량(110)을 배차할 수 있다.
재고 관리부(145)는 자재별 위치와 수량을 관리하며, 이러한 정보는 스마트 물류 차량(110)을 팔레트 픽업이나 회수를 위해 실제 자재의 조립/소모가 감지되는 시점보다 미리 목적지로 출발시키는 등 보다 효율적인 공정 운용을 위해 유용할 수 있다.
통신부(146)는 스마트 물류 차량(110), 생산 장치(120) 및 감시 장치(130)와 같은 스마트 팩토리(100)의 내부 구성 요소는 물론, 펌웨어 업데이트 서버 등과 같은 외부 개체와의 통신도 수행할 수 있다.
차량 모니터링부(147)는 개별 스마트 물류 차량(110)의 위치, 경로, 배터리 상태, 통신 상태, 파워 트레인 상태 등을 모니터링할 수 있다. 여기서, 경로는 웨이포인트 기반의 글로벌 경로와 실시간 로컬 경로를 포함하는 개념이다. 또한, 배터리 상태는 전압, 전류, 온도, 전압과 전류의 피크치, 충전 상태(SOC: State Of Charge), 내구 상태(SOH: State Of Health) 등을 포함할 수 있다. 통신 상태는 현재 활성화된 통신 프로토콜(Wi-Fi 등), 연결된 AP, AP와의 거리, 사용 중인 채널 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 아울러, 파워 트레인 상태는 구동계의 부하, 온도, RPM 등을 포함할 수 있다.
그 외에도 차량 모니터링부(147)는 개별 스마트 물류 차량(110)에 현재 할당된 미션, 동작 모드, 펌웨어 버전 등을 확인할 수도 있다.
맵 관리부(148)는 스마트 물류 차량(110) 중 AMR이 스마트 팩토리(100) 내부를 주행하면서 획득한 그리드 맵 형태의 맵 데이터를 획득하며, 획득된 맵 데이터를 팩토리 관리자가 편집할 수 있는 툴을 제공할 수 있다. 맵 데이터의 편집을 통해, 스마트 물류 차량(110)이 진입시 미리 설정된 하나 이상의 동작을 수행하는 영역(zone), 가상 차선(lane), 교차로, 진입 금지 영역 등이 설정될 수 있으나, 이는 예시적인 것으로 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 맵 관리부(148)는 최초 그리드 맵을 실제 주행을 통해 획득한 스마트 물류 차량(110) 이외의 나머지 스마트 물류 차량(110)에 해당 맵을 통신부(146)를 통해 배포할 수도 있다.
다음으로, 도 3 및 도 4를 참조하여 스마트 물류 차량을 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 3을 참조하면, 스마트 물류 차량(110)은 주행부(111), 센싱부(112), 적재부(113), 통신부(114) 및 제어부(115)를 포함할 수 있다. 이하, 각 구성 요소를 설명한다.
주행부(111)는 스마트 물류 차량(110)의 이동, 조향 및 정지에 관여하는 구동원, 휠 및 서스펜션 등을 포함할 수 있다. 구동원은 내장된 배터리(미도시)로부터 전력을 공급받는 전기 모터가 이용될 수 있다. 휠은 구동원으로부터 구동력을 공급받는 하나 이상의 구동륜과, 구동력을 공급받지 않고 차체의 이동에 의해 회전하는 비구동륜을 포함할 수 있다. 구현에 따라, 복수의 구동륜이 구비된 경우 구동륜별로 구동원이 매칭되어 각 구동륜의 회전이 독립적으로 제어될 수 있다. 이러한 경우, 서로 다른 구동륜의 회전 방향을 상이하게 함으로써 별도의 조향 수단 없이도 차체를 회전시켜 조향이 이루어지도록 할 수 있다. 적어도 일부의 비구동륜은 캐스터 타입 휠로 구성될 수 있으나, 이는 예시적인 것으로 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
센싱부(112)는 스마트 물류 차량(100) 주변 환경이나 자체 동작 상태 등을 감지하기 위한 것으로, 2D 및 3D 레이저 스캐너(예컨대, LiDAR), 3D 비전(스테레오) 카메라, 다축 자이로 센서, 가속도 센서, 휠 인코더, 근접 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
인코더는 발광소자(예컨대, 광 다이오드)에서 출사되는 광을 이용하여 휠이 얼마나 회전했는지 판단할 수 있는 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 인코더는 단위 시간동안 휠 또는 휠과 함께 회전하는 디스크에 원주 방향을 따라 배치된 슬릿의 수를 카운팅할 수 있다. 제어부(115)는 인코더와 자이로 센서를 통해 획득된 데이터로 시간 대비 위치 변화량을 분석하여 변위를 추정하는 오도메트리(odometry) 수행이 가능하다. 다만, 휠의 슬립이나 마모(휠 동반경 변화)로 인해 인코더 데이터를 기반으로 추정된 변위가 실제 변위와 오차가 있을 수 있다. 따라서, 오도메트리 수행시 제어부(115)는 휠과 자이로 센서로부터 수집된 정보를 소정 알고리즘(예컨대, EKF: Extended Kalman Filter)으로 노이즈 및 오차에 대한 보정을 수행하여 실제 값에 가까운 경향성이 있는 결과를 출력할 수 있다. 이러한 오도메트리는 후술할 2D 레이저 스캐너를 이용한 현재 위치 판단(Localization)이 불가할 경우 특히 유용할 수 있다.
2D 레이저 스캐너는 회전하는 반사경을 통해 주변에 레이저를 조사하고, 반사되어 돌아오는 신호를 감지함으로써 주변 환경을 스캔할 수 있다. 이때, 반사된 신호의 강도와 조사/수신 간의 시간 차이를 분석하여 포인트 클라우드 형상의 감지 결과를 출력할 수 있다.
3D 비전 카메라는 일정 거리만큼 이격된 두 개의 카메라 간의 시차, 즉, 각 카메라를 통해 촬영된 이미지 사이의 픽셀 거리를 기반으로 물체까지의 거리를 계산할 수 있다. 이때, 동일 색상의 평면체(예컨대, 흰 벽) 등에 대해서도 감지가 가능하도록 소정 패턴의 적외선 광을 투사하는 텍스쳐 프로젝터(texture projector)가 구비될 수도 있다.
일반적으로 2D 레이저 스캐너는 맵핑, 네비게이션, 사물 인식 등에 사용되고, 3D 카메라는 네비게이션 중 특히 장애물 회피를 위해 활용될 수 있으나, 이는 예시적인 것으로 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
적재부(113)는 이송 대상 물품을 적재하기 위한 수단으로, 차체 상부의 상판 자체 또는 상판에 배치된 테이블, 리프트, 수직 축을 따라 회전하는 턴테이블, 포크 리프트, 컨베이어 또는 이들을 조합한 형태가 될 수 있다. 포크 리프트의 경우 지게차와 유사하게, 텔레스코픽 및 틸팅 기능을 지원할 수도 있다.
통신부(114)는 생산 장치(120), 관제 장치(140) 등 스마트 팩토리(100) 내의 타 구성 요소와 통신을 수행할 수 있으며, 스마트 물류 차량(110)간의 통신도 지원할 수 있으며, 충전 미션 수행시 충전기와의 통신도 가능하다.
제어부(115)는 전술한 각 구성 요소(111, 112, 113, 114)의 전반적인 제어를 수행하는 주체로서, 통신부(114)를 통해 관제 장치(140)로부터 획득된 정보를 기반으로 현재 미션, 현재 위치, 목적지 판단, 경로 플래닝, 적재부 제어 등을 수행할 수 있다.
도 4은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 외관의 일례를 나타내는 사시도이다.
도 4를 참조하면, 스마트 물류 차량(110)으로 AMR의 일례가 도시된다. 차체는 전체적으로 1축 방향을 따라 연장되는 장축을 갖는 트랙형 평면 형상을 가질 수 있다. 하나의 구동륜(111-1)은 1축 방향으로 차체의 중앙부에 배치되며, 2축 방향으로 일측에 배치될 수 있으며, 다른 구동륜(미도시)은 2축 방향으로 하나의 구동륜(111-1)과 대향하도록 타측에 배치될 수 있다. 이러한 구동륜 배치를 '차동형 드라이브(DD)'라 칭할 수 있다. 도 4에 도시되지는 않았으나, 차체 하부에 둘 이상의 비구동륜이 배치될 수 있다. 이러한 경우, 두 개의 구동륜이 동일 방향으로 동일 속도로 회전하면 1축 방향을 따라 전진 또는 후진이 가능하며, 서로 반대 방향으로 동일 속도로 회전할 경우 3축 방향을 따라 연장되며 차체의 평면 중심(C)을 지나는 회전축을 기준으로 회전할 수 있다. 또한, 차체 전면부에는 센서부(112)가 배치될 수 있으며, 상면부에는 적재부(113)가 배치될 수 있다. 적재부(113)는 3축 방향을 따라 승강이 가능하도록 구성될 수 있으며, 상부면에 가이드(113-1)를 통해 랙(rack)이나 트레이(tray) 등이 고정될 수 있다.
다만, 상술한 도 4의 AMR 형태는 예시적인 것으로, AGV가 이와 유사한 형태를 갖거나, AMR이 이와 상이한 형태를 가질 수도 있음은 물론이다.
다음으로, 도 5를 참조하여 스마트 물류 차량(110)의 주행 과정을 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량(110)의 주행 과정의 일례를 나타내는 순서도이다. 도 5에서는 편의상 스마트 물류 차량(110)이 측위 및 로컬 경로 설정이 가능한 AMR인 것으로 가정한다.
도 5를 참조하면, 먼저 AMR이 스마트 팩토리(100) 내부를 주행하면서 라이다 등을 통해 실측 그리드 맵을 획득할 수 있다(S501).
*AMR은 획득한 그리드 맵을 관제 장치(140)로 전송하면, 관제 장치(140)의 맵 관리부(148)에서 그리드 맵 에디팅 및 매칭 과정이 수행될 수 있다(S502). 여기서 에디팅 과정은 전술한 그리드 맵에 전술한 각종 영역(zone)을 설정하는 과정, 그리드별로 코스트를 부여하는 과정 등을 포함할 수 있다. 여기서 코스트의 부여는 AMR이 장애물 주변이나 진입해서는 안되는 영역으로 이동하지 않도록 장애물이나 진입 금지 영역에 가까울수록 높게 코스트가 부여되는 방향으로 수행될 수 있다. 이는 AMR이 로컬 경로를 설정함에 있어서 웨이 포인트 사이에서 가장 코스트가 낮은 셀의 집합을 경로로 선택하기 때문이다.
또한, 맵 매칭 과정은 스마트 팩토리(100)의 설계에 사용된 CAD 맵, 실측 그리드 맵(라이다 맵)과 에디팅 과정을 거친 토폴로지(topolpogy)맵 간의 좌표를 일치시키는 과정을 의미할 수 있다.
이후 관제 장치(140)는 통신부(146)를 통해 토폴로지맵을 팩토리 내의 모든 AMR에 공유할 수 있다(S503).
이후의 단계는 개별 AMR에 적용되는 과정일 수 있다.
AMR은 센싱부(112)의 센서 데이터와 획득한 맵을 통해 맵 상에서 현재 위치를 판단(localization)할 수 있다(S504). 예컨대, AMR은 라이다를 통해 획득된 주변 지형과 맵을 특징점 기반으로 비교하여 현재 위치를 판단할 수 있다.
관제 장치(140)는 특정 AMR을 선택하여 미션을 부여할 수 있으며, 미션에는 일반적으로 글로벌 경로 설정(global path planning)을 통해 결정된 하나 이상의 웨이 포인트가 부여될 수 있다. 웨이 포인트는 맵 상의 좌표로 정의될 수 있으며, 해당 좌표에서 AMR이 향해야 할 방향(즉, heading)에 대한 정보가 수반될 수 있다. 이러한 미션 부여에 따라, AMR에 목적지가 설정될 수 있으며(S505의 Yes), AMR은 토폴로지 맵의 코스트를 기반으로 웨이 포인트 사이에서 로컬 경로 설정(local path planning)을 수행할 수 있다(S506).
경로가 판단되면 AMR은 주행을 개시하며(S507), 주행 중 센싱부(112)를 통해 장애물이 감지된 경우(S508의 Yes), 감지된 장애물을 우회하기 위한 로컬 경로 탐색을 수행하여 회피 기동을 수행할 수 있다(S509). 경우에 따라, 회피 기동에 따라, 또는 회피 기동의 실패에 따라 관제 장치(140)는 해당 AMR의 미션을 갱신할 수도 있다.
또한, AMR은 목적지에 도달할 때까지 주행 중 전술한 오도메트리 기법을 통해 이동 중 위치 오차를 보정할 수도 있다(S510).
이후 목적지에 도달한 경우(S511), AMR은 미션 기반 기동을 수행할 수 있다(S512). 예컨대, AMR은 특정 공정 구역에 진입하기 위한 조건의 클리어 여부를 판단하거나, 목적지에서 비어 있는 팔레트를 회수하거나, 적재부(113)에 적재된 적재물을 드랍할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 센서부 고장시 기계적 셋팅을 통해 규제된 초기 위치 정보를 기반으로 센서부를 단순 교체함으로써 초기 위치 설정에 소요되는 시간을 단축할 수 있는 스마트 물류 차량(110)을 제안한다.
이하, 도 6 및 도 7을 참조하여 실시예에 따른 스마트 물류 차량을 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량(110)을 구성하는 센싱부(112)의 일례를 나타내는 블럭도이다. 또한, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량(110) 구성의 일례를 나타내는 구성도이다.
도 6을 참조하면, 보다 구체적으로 센싱부(112)는 센서부(201), 제1 지지부(202), 제2 지지부(203), 위치 규제부(204)를 포함할 수 있다. 먼저, 제1 지지부(202)는 대상물을 감지하기 위한 센서부(201)를 지지할 수 있다. 센서부(201)는 전술한 센싱부(112)의 예인 2D 및 3D 레이저 스캐너(예컨대, LiDAR), 3D 비전(스테레오) 카메라, 다축 자이로 센서, 가속도 센서, 휠 인코더, 근접 센서 등에 한정되지 않고 초기 설정 정보의 보증이 필요한 장치류 또한 포함될 수도 있다. 도 7을 참조하면, 제1 지지부(202)는 AMR 본체로서 후술할 제2 지지부(203) 및 위치 규제부(204)의 후면과 하면을 지지할 수 있다. 또한, 제1 지지부(202)의 하면은 센서부(201)와의 높이 정보와 각도 정보의 측정이 용이하도록 평평한 구조로 형성되고, 후면은 폭 정보 측정이 용이하도록 센서부(201)와 직교 구조로 형성될 수 있다.
또한, 제2 지지부(203)는 제1 지지부(202)의 상부에서 센서부(201)를 지지할 수 있다. 도 7을 참조하면, 센서부(201)는 제1 지지부(202)와 마찬가지로 제2 지지부(203)를 통해 후면과 하면이 지지될 수 있다. 제2 지지부(203)는 제1 지지부(202)와 센서부(201) 사이에서 후술할 위치 규제부(204)를 통해 규제될 수 있다. 제2 지지부(203)는 센서부(201)를 정확한 위치에 고정할 수 있는 치구이며, 제1 지지부(202)에서 제2 지지부(203)를 단순 교체하는 것만으로 센서부(201)의 초기 위치 정보를 기반으로 별도 파라메터의 설정없이 즉시 가동이 가능하도록 할 수 있게 된다.
구체적으로, 센서부(201) 교체 시 교체된 센서부(201)의 초기 위치 정렬은 위치 규제부(204)에 의해 이루어질 수 있다. 여기서, 위치 규제부(204)는 제2 지지부(203)에 센서부(201)가 지지된 상태에서 센서부(201)의 초기 위치 정보가 유지되도록 제2 지지부(203)를 규제할 수 있다. 이때 위치 규제부(204)는 센서부(201)를 통해 감지된 공간 맵 정보를 기반으로 초기 위치 정보가 유지되도록 할 수 있고, 센서부(201) 교체 시에는 사전 감지된 공간 맵 정보를 기반으로 초기 위치 정보가 변경되지 않도록 하여 센서부(201)의 초기 위치를 정렬시킬 수 있다.
위치 규제부(204)의 초기 위치 정렬 방식은 교체 전 센서부(201)의 초기 위치 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 여기서, 센서부(201)의 초기 위치 정보는 경사 정보, 높이 정보 및 각도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 경사 정보는 센서부(201)가 제2 지지부(203)와 이루는 경사를 통해 획득될 수 있고, 폭 정보, 높이 정보 및 각도 정보는 센서부(201)와 제1 지지부(202)가 이루는 폭, 높이, 각도를 통해 획득될 수 있다.
따라서, 위치 규제부(204)는 센서부(201)의 초기 위치가 유지되도록 제2 지지부(203)의 위치를 규제하며, 제2 지지부(203) 위치 규제를 통해 센서부(201) 또한 초기 위치에 규제되게 된다. 제2 지지부(203)가 센서부(201)와 고정된 상태에서는 센서부(201) 교체시 제2 지지부(203)도 함께 교체되어 제1 지지부(202)의 상부에서 교체된 센서부(201)의 초기 위치를 빠르게 정렬할 수 있게 된다. 이를 위해서는 제2 지지부(203)는 위치 규제부(204)와 탈부착이 가능하도록 형성될 수 있다.
또한, 위치 규제부(204)는 제1 지지부(202)와 제2 지지부(203)를 상하 방향으로 연결할 수 있다. 위치 규제부(204)가 제1 지지부(202)와 제2 지지부(203)를 상하 방향으로 연결하는 것이 센서부(201) 및 제2 고정부 교체시 다시 결합하기 용이할 뿐 아니라 초기 위치 정보의 획득이 어렵지 않을 수 있기 때문이다. 또한, 위치 규제부(204)를 복수로 구성시 제1 지지부(202)와 제2 지지부(203) 연결시 고정력을 증대시킬 수 있게 된다.
상술한 스마트 물류 차량의 구성을 바탕으로 실시예에 따른 스마트 물류 차량의 조립 방법을 도 8을 참조하여 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량의 조립 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 먼저 센서부(201) 고장 시 교체를 위해 필요한 제2 지지부(203)를 입수하여 보관할 수 있다(S801). 이후, 센서부(201)의 고장을 판단할 수 있다(S802). 센서부(201)가 고장난 경우(S802의 YES), 제2 지지부(203)가 센서부(201)와 고정된 상태에서 센서부(201)의 교체와 함께 제2 지지부(203) 또한 교체된다(S803). 결국 센서부(201)와 제2 지지부(203)를 교체함으로써 위치 규제부(204)를 통해 교체된 센서부(201)의 초기 위치를 빠르게 정렬시켜 AMR 이 즉시 재기동될 수 있다(S804).
결국 상술한 바와 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 의해, 센서부 교체시 초기 위치 정보를 기반으로 교체된 센서부의 초기 설정에 소요되는 시간이 단축되도록 할 수 있다. 또한, 단축된 시간을 통하여 스마트 물류 차량의 즉시 기동이 가능하여 가동율을 향상시킬 수 있게 된다.
한편, 전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
[부호의 설명]
100: 스마트 팩토리 110: 스마트 물류 차량
120: 생산 장치 130: 감시 장치
140: 관제 장치

Claims (15)

  1. 대상물을 감지하기 위한 센서부를 지지하는 제1 지지부;
    제1 지지부의 상부에서 센서부를 지지하는 제2 지지부; 및
    제2 지지부에 센서부가 지지된 상태에서 센서부의 초기 위치 정보가 유지되도록 제2 지지부를 규제하고, 센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부의 교체 시 교체된 센서부의 초기 위치를 정렬시키는 위치 규제부를 포함하는, 스마트 물류 차량.
  2. 청구항 1에 있어서,
    센서부는,
    2D 라이다 센서, 3D 라이다 센서 및 3D 카메라 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  3. 청구항 1에 있어서,
    센서부는,
    제2 지지부를 통해 후면과 하면이 지지되는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  4. 청구항 1에 있어서,
    제2 지지부는,
    위치 규제부와 탈부착이 가능하도록 형성된 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  5. 청구항 4에 있어서,
    제2 지지부는,
    센서부 교체 시 함께 교체되는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  6. 청구항 1에 있어서,
    위치 규제부는,
    복수개 구비되어 제1 지지부와 제2 지지부를 상하 방향으로 연결하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  7. 청구항 1에 있어서,
    센서부의 초기 위치 정보는,
    제2 지지부와 센서부가 이루는 경사 정보, 제1 지지부와 센서부가 이루는 폭 정보, 높이 정보 및 각도 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  8. 청구항 1에 있어서,
    위치 규제부는,
    센서부를 통해 감지된 공간 맵 정보를 기반으로 센서부의 초기 위치 정보가 유지되도록 하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  9. 대상물을 감지하기 위한 센서부; 센서부를 지지하는 제1 지지부; 제1 지지부의 상부에서 센서부를 지지하는 제2 지지부; 및 제2 지지부를 규제하는 위치 규제부를 포함하는 스마트 물류 차량에서 센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부의 고장을 판단하는 단계;
    센서부의 고장 시 센서부 및 제2 지지부를 교체하는 단계; 및
    센서부의 초기 위치 정보를 기반으로 센서부 교체 시 교체된 센서부의 초기 위치를 정렬시키는 단계를 포함하는, 스마트 물류 차량의 조립 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    센서부는,
    2D 라이다 센서, 3D 라이다 센서 및 3D 카메라 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량의 조립 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    제2 지지부는,
    위치 규제부와 탈부착이 가능하도록 형성된 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량의 조립 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    위치 규제부는,
    복수개 구비되어 제1 지지부와 제2 지지부를 상하 방향으로 연결하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량.
  13. 청구항 9에 있어서,
    센서부의 초기 위치 정보는,
    제2 지지부와 센서부가 이루는 경사, 제1 지지부와 센서부가 이루는 폭 정보, 높이 정보 및 각도 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량의 조립 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    위치 규제부는,
    센서부를 통해 감지된 공간 맵 정보를 기반으로 센서부의 초기 위치가 유지되도록 하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량의 조립 방법.
  15. 청구항 9 내지 청구항 14 중 어느 한 항에 따른 스마트 물류 차량의 조립 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능 기록 매체.
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