WO2024085311A1 - 스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 방법 - Google Patents

스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 방법 Download PDF

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WO2024085311A1
WO2024085311A1 PCT/KR2022/020787 KR2022020787W WO2024085311A1 WO 2024085311 A1 WO2024085311 A1 WO 2024085311A1 KR 2022020787 W KR2022020787 W KR 2022020787W WO 2024085311 A1 WO2024085311 A1 WO 2024085311A1
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WO
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robot
master
smart logistics
slave
master robot
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/020787
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English (en)
French (fr)
Inventor
이준기
박경동
정지환
연석재
김승현
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
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.)
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Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사, 기아 주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
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Definitions

  • the present invention relates to a smart logistics vehicle control system and method for optimizing data traffic through crowd control of smart logistics vehicles.
  • 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.
  • AMR mobile robots
  • AGV mobile robot control system
  • ACS AGV Control System
  • users can handle a variety of mobile robots depending on their purpose, but if the number of mobile robots that can be controlled by ACS exceeds or the mobile robots are of different types, a problem arises in that individual ACS must be purchased separately and controlled.
  • SLAM Simultaneous Localization And Mapping
  • each ACS can be controlled by providing an integrated control system for controlling the ACS.
  • the integrated control system processes data from all mobile robots controlled by each ACS
  • server overload problems may occur due to massive data processing. Accordingly, inefficiencies that result in spending a lot of server costs for real-time processing of data may also increase.
  • the present invention is a smart logistics vehicle that reduces the server load on the upper system by optimizing data traffic through crowd control of smart logistics vehicles, reduces data delay by optimizing traffic, and reduces communication hardware costs of related systems. It is intended to provide a control system and method.
  • the present invention is located within a master robot in charge of the center of the communication network for each communication section among a plurality of smart logistics vehicles and a communication section in charge of the master robot, and is controlled by the master robot to collect location data.
  • a robot selection unit that selects a plurality of slave robots to transmit; and communicates with the master robot, and when the master robot and slave robot are selected in the robot selection department, the position data of the master robot and slave robot collected by the master robot is received from the master robot, and the received position data is controlled to be transmitted to the server.
  • It includes a smart logistics vehicle control system including a robot control unit.
  • the robot selection unit may select one of the plurality of slave robots as a sub robot.
  • the robot selection unit can select a master robot and a sub robot by turning on and off the functions of the master robot and the sub robot, respectively.
  • a smart logistics vehicle control system in which the robot selection unit selects the slave robot that is closest to the slave robot that is outside the communication compartment as a sub-robot.
  • the sub robot may collect the position data of the sub robot itself and the position data of the slave robot assigned to the sub robot and transmit the data to the master robot.
  • the robot selection department can select a robot that minimizes data transmission and reception latency among a plurality of smart logistics vehicles as the master robot.
  • the master robot can remove duplicate position data from the collected position data of the master robot and slave robot and transmit it to the robot control unit.
  • the robot control unit can communicate with the master robot through Wifi Direct.
  • the robot control unit can communicate through Bluetooth communication.
  • the present invention provides that the robot selection unit is located within a master robot in charge of the center of the communication network for each communication section among a plurality of smart logistics vehicles and a communication section in charge of the master robot and is controlled by the master robot. Selecting a slave robot that transmits location data; When the master robot and the slave robot are selected, the robot control unit receives the position data of the master robot and the slave robot collected by the master robot from the master robot; and a step of the robot control unit transmitting the received location data to the server.
  • one of the plurality of slave robots may be selected as a sub robot.
  • the slave robot closest to the slave robot outside the communication zone may be selected as the sub-robot.
  • a robot that minimizes data transmission and reception latency among a plurality of smart logistics vehicles can be selected as the master robot.
  • the robot control unit may receive location data from the master robot by communicating with the master robot through Wifi Direct.
  • the robot control unit in the step of receiving location data from the master robot, if the robot control unit cannot communicate with the master robot through Wifi Direct, communication can be performed through Bluetooth communication.
  • the load on the server of the upper system is reduced by optimizing data traffic through crowd control of smart logistics vehicles, data delay is reduced according to traffic optimization, and communication of related systems is reduced. Hardware costs can be reduced.
  • 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 the configuration of a smart logistics vehicle control system that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 7 is a schematic diagram showing communication between a robot control unit and a master robot that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 8 is a flow chart showing an example of the sub-robot selection process of the robot selection unit that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 9 is a flowchart showing an example of a response process when a communication abnormality occurs that can be applied to embodiments 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 will be 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 placed continuously on the floor, or may be placed discontinuously and 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, the AMR can set its own avoidance route to avoid the obstacle and then return to the normal 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 the 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., and 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, transmits it to the smart logistics vehicle 110, and performs 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 actual material assembly/consumption 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. In addition, 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 will be 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 rotation of each driving wheel can be independently controlled by matching the driving source for each driving wheel. 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 laser scanner (e.g., LiDAR), a 3D vision (stereo) camera, a multi-axis gyro sensor, an acceleration sensor, and a wheel encoder. , and may include at least one of a proximity sensor.
  • a 2D laser scanner e.g., LiDAR
  • 3D vision (stereo) camera e.g., a 3D vision (stereo) camera
  • a multi-axis gyro sensor e.g., an acceleration sensor
  • a wheel encoder e.g., a wheel encoder.
  • 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 taken by 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 and 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 can be configured to be lifted and lowered along three axes, and a rack or tray, etc. can 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 such a way that a higher cost is given closer to the obstacle or no-entry area so that the AMR does not move around the obstacle or into an area that should not be entered. 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 the current location (localization) 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 maps 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 control system that can optimize data traffic through crowd control of smart logistics vehicles is proposed.
  • Figure 6 is a block diagram showing the configuration of a smart logistics vehicle control system that can be applied to embodiments of the present invention.
  • Figure 6 mainly shows components related to this embodiment, and of course, fewer or more components may be included in the actual implementation of a smart logistics vehicle control system.
  • a smart logistics vehicle control system may include a robot selection unit 310 and a robot control unit 320.
  • ACS (200) or integrated control system 300 may include a robot selection unit 310 and a robot control unit 320.
  • the mobile robot 110 may include a master robot 101, a sub robot 103 to be described later, and a slave robot 102.
  • the master robot 101, the sub-robot 103, which will be described later, and the slave robot 102 all have the same hardware and may include a recognition unit 112, a traveling unit 111, and a driving unit 116. Additionally, control messages regarding movement and stop information 210, location information 220, and charging state information 240 of the mobile robot 110 may be received from the ACS 200.
  • the integrated control system 300 may receive location data from the ACS 200 and transmit a control command to the ACS 200 according to the logistics work schedule information 310.
  • the ACS (200) requires direct control of the responsible mobile robot (110) and can collect control information from each robot and location data from the master robot (101) in real time.
  • the ACS (200) includes movement and stop information (210), location information (220), lift information (230), charging status information (240), control operation information (PLC R/W, 250), and driving information (260). ), logistics information 270, and control command information 280 can be received and controlled.
  • individual robots for control can communicate based on MQTT-based WiFi6 communication, and the location data of the master robot 101 can be transmitted through WiFi Direct, which will be described later.
  • the integrated control system 300 has priority to organize traffic of all mobile robots 110, and can only collect location data transmitted from the master robot 101 to the ACS (200).
  • the integrated control system 300 may perform traffic control 320 based on the priority algorithm 340 of the location data 330 received through WiFi Direct technology, which will be described later.
  • the control system location data packet 500 controlled by the ACS (200) and the control system location data packet 600 controlled by the integrated control system 300 have a header (30 bytes, assumed) and a payload (20 bytes, assumed). ) is composed of.
  • the instantaneous data reception amount is calculated as location data (50 bytes * 100) + control data (50 bytes * 100 * 9), which is 50,000 bytes, which may cause overload as excessive data is received.
  • location data traffic is optimized according to an embodiment of the present invention and transmitted to the integrated control system 300, which is a higher level system
  • the instantaneous data reception amount based on 100 AMRs is location data (30 bytes + 1200 bytes), which is excessive data. Since it is not received, overload does not occur.
  • the robot selection unit 310 can select a master robot 101, a sub robot 103, which will be described later, and a slave robot 102. First, the robot selection unit 310 may select a robot that minimizes data transmission and reception latency as the master robot 101.
  • the master robot 101 is in charge of the center of the communication network for each communication section, and is responsible for receiving location data from the lower sub-robot 103 and a plurality of slave robots 102 and transmitting it to the ACS (200) as one data. can do.
  • the master robot 101 can be selected through the following process.
  • the communication distance of WiFi Direct is usually 200m, and general manufacturing plants often exceed this.
  • the master robot 101 can be selected by creating a GRID with 80% of the communication distance (20% is safety) and using the grid as a basic cluster. After selection and one day before production, data cluster analysis in space/time through simulation can be performed to calculate the cluster with the lowest Euclidean distance and in which the minimum number of master robots (101) can be operated.
  • the network structure theory consists of a structure of nodes (mobile robots 110) and links (connection lines).
  • the master robot (101) that minimizes data transmission and reception latency (minimum sum of Euclidean distance between robots) among the mobile robots (110) in the calculation cluster, the mobile robot (110) with the highest closed centrality is utilized by utilizing the network structure. ) must be selected as the master robot (101).
  • location data is transmitted to the mobile robot 110 control system (ACS 200) and the mobile robot integrated monitoring system through WiFi Direct, which will be described later.
  • ACS 200 mobile robot 110 control system
  • WiFi Direct which will be described later.
  • each mobile robot 110 must maintain real-time communication with the ACS 200 via WiFi6.
  • ACS (200) transmission data (including location data) is transmitted 1:1 for each AMR, but location data can be transmitted as one piece of data from the master robot (101).
  • the robot selection unit 310 selects a cluster for each main cell of the layout based on a cluster control algorithm, and selects the entity with the strongest node centrality as the master robot 101.
  • a plurality of slave robots 102 are selected and located within the communication section in charge of the master robot 101, and are controlled by the master robot 101 to transmit location data.
  • the master robot 101 removes duplicate position data from the collected position data of the master robot 101 and the position data of the slave robot 102 and transmits it to the robot control unit 320 to prevent unnecessary traffic from occurring. There will be.
  • the robot selection unit 310 selects one of the plurality of slave robots 102 as a sub robot ( 103).
  • the sub robot 103 is assigned to the sub robot 103 itself and the position data of the slave robot 102 that is assigned to the sub robot 103 and is located outside the control range of the master robot 101. ) can be transmitted to. Through this, it is possible to ensure that no mobile robot 110 misses transmission of location data.
  • the robot selection unit 310 may select the closest robot in Euclidean distance to the slave robot 102 located outside the control range of the master as the sub robot 103.
  • the robot closest to the sub robot 103 in terms of Euclidean distance may be selected as the sub robot 103.
  • a master robot 101-sub robot 103-sub robot 103-slave robot 102 structure can be formed.
  • the selection of the master robot 101 and the sub robot 103 by the robot selection unit 310 can be easily accomplished by turning on and off the functions of the master robot 101 and the functions of the sub robot 103, respectively. Meanwhile, whether it becomes the master robot 101 or the slave robot 102 can be determined in a swarm algorithm that is performed together with the simulation results of the previous day. Just as the master robot 101 and the slave robot 102 are updated every day, once the sub robot 103 is selected, it transmits the location data of the slave robot 102 and its own location data to the master robot 101 on the selected day. And, the next day, it can be reassigned to the master robot 101 or the sub robot 103 by the clustering algorithm.
  • Figure 7 is a schematic diagram showing communication between the robot control unit 320 and the master robot 101 that can be applied to embodiments of the present invention.
  • the robot control unit 320 can communicate with the master robot 101 through Wifi Direct.
  • the robot control unit 320 may refer to the ACS (200), and the server may refer to the integrated control system (300).
  • the robot control unit 320 may receive the location data of the master robot 101 and the slave robot 102 collected by the master robot 101 from the master robot 101, and transmit the received location data to the server.
  • the mobile robot 110 may communicate with the control system (ACS (200)) through WiFi 6 using MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), but direct control is required for this communication. Accordingly, since the robot control unit 320 and the master robot 101 require real-time communication with each other, near-field communication (NFC) technology such as Bluetooth and beacons is required.
  • NFC near-field communication
  • WiFi Direct communication has a communication radius of approximately 200 m and a data transmission speed of approximately 200 m. It has a very fast transmission speed of 500Mb/s.
  • WiFi Direct communication technology has the following advantages. First, it has the longest communication distance compared to Bluetooth or beacons. Second, in the case of WiFi Direct, communication is based on the module of the main body rather than through an AP like WiFi 6, so communication is possible simultaneously with WiFi 6 communication. Third, when a Wi-Fi module is present inside the conventional mobile robot 110 hardware, it can be used without additional hardware costs.
  • Communication abnormalities can occur largely due to two situations. Specifically, there may be situations where communication distance is exceeded and communication is cut off due to robot Wi-Fi6 communication not being possible. In cases where communication distance is exceeded, failure response is possible through the sub-robot 103, and considering the slow moving speed of the mobile robot 110 (approximately 1.3 m/s), the possibility of communication disconnection due to distance exceeded is very low. do. In the case of a communication disconnection situation due to the robot Wi-Fi 6 communication not being possible, a Wi-Fi re-search must be performed, which takes approximately 4 seconds or more.
  • Wi-Fi interruption may occur and Wi-Fi 6 communication may be impaired.
  • the sub-robot 103 is assigned to the nearest slave robot 102, and the assigned sub-robot 103 and slave robot 102 share Wi-Fi search information through Bluetooth communication and display the corresponding channel number and MAC. Wifi Direct connection can be made through the address.
  • ACS (200) which requires real-time control
  • the location data and control data (stop information, movement information, deceleration information, etc.) of all mobile robots (110) within the control system's jurisdiction must be shared in real time, and the upper level of ACS (200) must be shared in real time.
  • the integrated monitoring system which is a system, bundles and transmits only location data without transmitting control data, which increases data traffic efficiency. For this purpose, data can be duplicated and transmitted/received so that control data is sent via WiFi 6 and location data is sent via WiFi Direct.
  • control data since the purpose of control data is real-time control, the type of data is within 0.2ms of transmission cycle, and the topic content is location information, departure/destination information, control command information (acceleration/deceleration, speed-stop, motion, etc.), robot status information, etc. may include.
  • location data Since the purpose of location data is to identify the current location, a smoothing technique can be applied to the movement motion by setting the transmission period within 0.4 m/s and the movement information as a predicted path.
  • the search process takes time (4 seconds) when a WiFi Direct disconnection occurs. To solve this problem, a cross-over search is performed for nearby devices using Bluetooth. may also be carried out.
  • the mobile robot 110 with the shortest path according to the Euclidean distance is assigned to the sub robot 103 and the user's location data is sent to the sub robot 103. By transmitting, it is possible to ensure that no mobile robot 110 is missing from transmission.
  • Figure 8 is a flow chart (S200) showing an example of the sub-robot 103 selection process of the robot selection unit 310 that can be applied to embodiments of the present invention.
  • the master robot 101 may request that the sub robot 103 be assigned to the integrated control system 300 (S202). Afterwards, the integrated control system 300 allocates the sub robot 103 (S203), and the slave robot 102 selected as the sub robot 103 turns on the functions of the sub robot 103, respectively. ) function can be performed (S204). In addition, the slave robot 102 that exceeds the communication distance is disconnected from the master robot 101, and the sub robot 103 is connected to the master robot 101 (S205).
  • the sub robot 103 is assigned to the sub robot 103 itself and the position data of the slave robot 102 located outside the control range of the master robot 101 together with the master robot 103's own position data. It can be transmitted to (101) (S206). Even after assigning the sub robot 103, it is determined whether the preset communication distance between the master robot 101 and another slave robot 102 has been exceeded (S207). If the communication distance is not exceeded (NO in S207), the subrobot 103 continues to perform its role. Conversely, when the communication distance is exceeded again (YES in S207), the master robot 101, which controls the slave robot 102 that exceeds the communication distance, requests the integrated control system 300 to assign the sub robot 103. (S208).
  • the integrated control system 300 allocates the sub-robot 103 (S209).
  • the slave robot 102 that exceeds the communication distance is disconnected from the master robot 101, and the sub robot 103 is connected to the master robot 101 (S210).
  • the sub robot 103 is assigned to the sub robot 103 itself and the position data of the slave robot 102 located outside the control range of the master robot 101 together with the master robot 103's own position data. It can be transmitted to (101) (S211).
  • Figure 9 is a flowchart (S300) showing an example of a response process when a communication abnormality occurs that can be applied to embodiments of the present invention.
  • the master robot 101 can check whether information on the mobile robot 110 controlled by the master robot is missing (S301).
  • the master robot 101 may request that the sub robot 103 be assigned to the integrated control system 300 (S302).
  • the integrated control system 300 allocates the sub robot 103 (S303), and the slave robot 102 selected as the sub robot 103 turns on the functions of the sub robot 103, respectively. ) function can be performed (S304).
  • the sub robot 103 and another slave robot 102 controlled by the master robot 101 may be connected to each other through Bluetooth communication (S305).
  • the assigned sub robot 103 and slave robot 102 share Wifi search information through Bluetooth communication and can perform Wifi Direct connection through the corresponding channel number and MAC address (S306).
  • the master robot 101 attempts a Wifi Direct connection with the ACS 200 (S307), and if the Wifi Direct connection is successful (YES in S308), the location data of the sub robot 103 and the slave robot 102 are It can be transmitted to the master robot 101 (S309).
  • the master robot 101 can check whether information on the mobile robot 110 controlled by the master robot is missing (S310). If it is determined that there is no missing information (YES in S310), the mobile robot 110 removes duplicate position data from the collected position data of the master robot 101 and the position data of the slave robot 102 and sends it to the robot control unit ( 320), unnecessary traffic can be prevented (S311). Afterwards, the mobile robot 110 may transmit the collected location data (S312).
  • the load on the server of the upper system is reduced by optimizing data traffic through crowd control of smart logistics vehicles, data delay is reduced according to traffic optimization, and communication of related systems is reduced. Hardware costs can be reduced.
  • 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.
  • monitoring device 140 control device
  • Robot control unit 300 Integrated control system

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Abstract

본 발명은 스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 복수의 스마트 물류 차량 중 통신 구획별 통신망의 중심을 담당하는 마스터 로봇 및 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획 내에 위치하며 마스터 로봇에 의해 제어되어 위치데이터를 송신하는 복수의 슬레이브 로봇을 선정하는 로봇선정부; 및 마스터 로봇과 통신하며, 로봇선정부에서 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇이 선정되면 마스터 로봇이 수합한 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하고, 수신된 위치데이터를 서버에 송신하도록 제어하는 로봇제어부;를 포함하는 스마트 물류 차량 제어 시스템이 소개된다.

Description

스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 방법
본 발명은 스마트 물류 차량의 군중 제어를 통해 데이터 트래픽을 최적화하기 위한 스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 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.
종래, 모바일 로봇(AMR, AGV)은 각 제조 회사의 모바일 로봇 제어 시스템(ACS, AGV Control System)를 독립적으로 만들어 함께 제공하고 있다. 하지만 사용자의 경우 목적 따라 다양한 모바일 로봇을 취급할 수 있는데, ACS로 제어 가능한 모바일 로봇의 대수가 초과되거나 모바일 로봇이 서로 다른 기종일 경우 개별 ACS를 별도 구매하여 제어를 해야하는 문제점이 발생한다.
또한, 자율주행을 위한 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘의 경우 ACS 별로 만들어지며, 이로 인해 모바일 로봇이 서로의 위치를 파악하지 못함에 따라 교통 혼잡이 유발되어 설비 효율성이 저하되는 문제점이 발생할 수 있다.
따라서, 전술한 문제점을 해결하기 위해 ACS를 관제하는 통합 관제 시스템을 구비하여 각 ACS들을 제어할 수 있다. 이러한 경우, 통합 관제 시스템이 각각의 ACS가 제어하는 모든 모바일 로봇의 데이터를 처리함에 따라 오히려 방대한 데이터 처리로 인한 서버 과부하 문제점이 발생할 수 있다. 이에 따라, 데이터의 실시간 처리를 위하여 많은 서버 비용을 지출하게 되는 비효율성 또한 증대될 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 스마트 물류 차량의 군중 제어를 통해 데이터 트래픽을 최적화함으로써 상위 시스템이 받는 서버의 부하를 경감시키고, 트래픽 최적화에 따라 데이터 지연이 감소되고 관련 시스템들의 통신 하드웨어 비용을 절감할 수 있는 스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 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.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서 본 발명은, 복수의 스마트 물류 차량 중 통신 구획별 통신망의 중심을 담당하는 마스터 로봇 및 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획 내에 위치하며 마스터 로봇에 의해 제어되어 위치데이터를 송신하는 복수의 슬레이브 로봇을 선정하는 로봇선정부; 및 마스터 로봇과 통신하며, 로봇선정부에서 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇이 선정되면 마스터 로봇이 수합한 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하고, 수신된 위치데이터를 서버에 송신하도록 제어하는 로봇제어부;를 포함하는 스마트 물류 차량 제어 시스템을 포함한다.
예를 들어, 로봇선정부는 마스터 로봇에 의해 제어되는 슬레이브 로봇이 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획을 벗어난 경우, 복수의 슬레이브 로봇 중 하나를 서브 로봇으로 선정할 수 있다.
예를 들어, 로봇선정부는 마스터 로봇의 기능, 서브 로봇의 기능을 각각 온오프함으로써 마스터 로봇, 서브 로봇을 각각 선정할 수 있다.
예를 들어, 로봇선정부는 통신 구획을 벗어난 슬레이브 로봇과 가장 가까운 슬레이브 로봇을 서브 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
예를 들어, 서브 로봇은 서브 로봇 자신의 위치데이터와 서브로봇 자신에게 할당된 슬레이브 로봇의 위치데이터를 수합하여 마스터 로봇에 송신할 수 있다.
예를 들어, 로봇선정부는 복수의 스마트 물류 차량 중 데이터 송수신 레이턴시를 최소화시키는 로봇을 마스터 로봇으로 선정할 수 있다.
예를 들어, 마스터 로봇은 수합된 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터 중 중복된 위치데이터를 제거하여 로봇제어부에 송신할 수 있다.
예를 들어, 로봇제어부는 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 있다.
예를 들어, 로봇제어부가 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 없는 경우, 블루투스 통신을 통하여 통신할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 방법으로서 본 발명은, 로봇선정부가 복수의 스마트 물류 차량 중 통신 구획별 통신망의 중심을 담당하는 마스터 로봇 및 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획 내에 위치하며 마스터 로봇에 의해 제어되어 위치데이터를 송신하는 슬레이브 로봇을 선정하는 단계; 로봇제어부가 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇이 선정되면 마스터 로봇이 수합한 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 단계; 및 로봇제어부가 수신된 위치데이터를 서버에 송신하는 단계;를 포함할 수 있다.
예를 들어, 로봇을 선정하는 단계는, 마스터 로봇에 의해 제어되는 슬레이브 로봇이 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획을 벗어난 경우, 복수의 슬레이브 로봇 중 하나를 서브 로봇으로 선정할 수 있다.
예를 들어, 로봇을 선정하는 단계는, 통신 구획을 벗어난 슬레이브 로봇과 가장 가까운 슬레이브 로봇을 서브 로봇으로 선정할 수 있다.
예를 들어, 로봇을 선정하는 단계는, 복수의 스마트 물류 차량 중 데이터 송수신 레이턴시를 최소화시키는 로봇을 마스터 로봇으로 선정할 수 있다.
예를 들어, 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 단계는, 로봇제어부가 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신하여 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신할 수 있다.
예를 들어, 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 단계는, 로봇제어부가 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 없는 경우, 블루투스 통신을 통하여 통신할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 의해, 스마트 물류 차량의 군중 제어를 통해 데이터 트래픽을 최적화함으로써 상위 시스템이 받는 서버의 부하를 경감시키고, 트래픽 최적화에 따라 데이터 지연이 감소되고 관련 시스템들의 통신 하드웨어 비용을 절감할 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 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 제어 시스템의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 로봇제어부와 마스터 로봇의 통신을 나타내는 모식도이다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 로봇선정부의 서브 로봇 선정 과정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 통신 이상상황 발생시 대응 과정의 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 종래 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 종래 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 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, 스마트 물류 차량의 군중 제어를 통해 데이터 트래픽을 최적화할 수 있는 스마트 물류 차량 제어 시스템을 제안한다.
이하, 도 6을 참조하여 실시예에 따른 스마트 물류 차량 제어 시스템을 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 제어 시스템의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 6은 본 실시예와 관련된 구성 요소를 위주로 나타낸 것으로, 실제 스마트 물류 차량 제어 시스템의 구현에 있어서는 이보다 더 적거나 많은 구성 요소를 포함할 수 있음은 물론이다.
일 실시예에 따른 스마트 물류 차량 제어 시스템은 로봇선정부(310), 로봇제어부(320)를 포함할 수 있다. ACS(200) 또는 통합 관제 시스템(300)은 로봇선정부(310), 로봇제어부(320)를 포함할 수 있다. 도 6을 참조하면, 모바일 로봇(110)은 마스터 로봇(101), 후술할 서브 로봇(103) 및 슬레이브 로봇(102)을 포함할 수 있다. 마스터 로봇(101), 후술할 서브 로봇(103) 및 슬레이브 로봇(102)은 모두 동일한 하드웨어를 가지며 인식부(112), 주행부(111) 및 구동부(116)를 포함할 수 있다. 또한, ACS(200)로부터 모바일 로봇(110)의 이동 및 정지 정보(210), 위치 정보(220), 충전 상태 정보(240) 등에 대한 제어 메세지를 수신할 수 있다. 모바일 로봇(110)의 위치데이터 송수신 관계는 후술하기로 한다. 이어서, 통합 관제 시스템(300)은 ACS(200)로부터 위치데이터를 수신하며 물류 작업 스케쥴 정보(310)에 따라 ACS(200)에 제어 명령을 송신할 수 있다. ACS(200)는 담당 모바일 로봇(110)의 직접 제어가 필수로서, 각 로봇으로부터 제어 정보 및 마스터 로봇(101)로부터 위치데이터를 실시간 수집할 수 있다. 예컨대, ACS(200)는 이동 및 정지 정보(210), 위치 정보(220), 리프트 정보(230), 충전 상태 정보(240), 제어 운전 정보(PLC R/W, 250), 주행 정보(260), 물류 정보(270) 및 제어 명령 정보(280)를 수신받아 제어할 수 있다. 모바일 로봇(110) 서로간의 통신 방식은, 제어 용 개별 로봇은 MQTT 기반 WiFi6 통신을 기반으로 통신할 수 있고, 마스터 로봇(101)의 위치데이터 전송은 후술할 WiFi Direct를 통해 통신할 수 있다.
또한, 통합 관제 시스템(300)은 전체 모바일 로봇(110)의 트래픽 정리가 우선 순위로서, 마스터 로봇(101)에서 ACS(200)로 전송된 위치데이터만 수집할 수 있다. 통합 관제 시스템(300)은 후술할 WiFi Direct 기술을 통하여 수신된 위치데이터(330)의 우선순위 알고리즘(340)에 기반하여 트래픽 제어(320)를 수행할 수 있다. 한편, ACS(200)의해 제어되는 제어시스템 위치데이터 패킷(500) 및 통합 관제 시스템(300)에 의해 제어되는 관제시스템 위치데이터 패킷(600)은 헤더(30bytes, 가정) 및 페이로드(20bytes, 가정)로 구성된다. 이때, ACS(200)에서 AMR 100대 기준으로 순간 데이터 수신량은 위치데이터(50bytes * 100) + 제어데이터(50bytes * 100 * 9)으로 계산되어 50000bytes로 과도한 데이터가 수신됨에 따라 과부하를 발생시킬 수 있다. 그러나 본 발명의 일 실시예에 따라 위치데이터 트래픽을 최적화하여 상위 시스템인 통합 관제 시스템(300)에 송신하는 경우, AMR 100대 기준으로 순간 데이터 수신량은 위치데이터(30bytes + 1200bytes)로 과도한 데이터가 수신되지 않아 과부하가 일어나지 않게 된다.
이하, 각 구성 요소를 설명한다.
로봇선정부(310)는 마스터 로봇(101), 후술할 서브 로봇(103) 및 슬레이브 로봇(102)을 선정할 수 있다. 먼저, 로봇선정부(310)는 데이터 송수신 레이턴시를 최소화시키는 로봇을 마스터 로봇(101)으로 선정할 수 있다. 마스터 로봇(101)은 통신 구획별 통신망의 중심을 담당하고, 하위 서브 로봇(103) 및 복수의 슬레이브 로봇(102)으로부터 위치데이터를 수신하여 ACS(200)에 하나의 데이터로 전달하는 역할을 담당할 수 있다.
만약 한대의 모바일 로봇(110)이 나머지 수십대 로봇들의 정보를 수신하게 되면 트래픽 과부하가 걸리게되며 운용되는 공장 크기 상, 한대의 마스터 로봇(101)으로 커버 가능한 근거리 통신(WiFi Direct 150m)은 제한적이다. 이에 따라, 아래와 같은 프로세스로 마스터 로봇(101)을 선정할 수 있다. WiFi Direct의 통신 비거리는 통상 200m로 일반 제조업 공장은 이를 초과하는 경우가 많다. 이에, 통신 비거리의 80%(20%는 안전분)으로 GRID를 만들어 해당 그리드를 기초 군집으로 활용하여 마스터 로봇(101)을 선정할 수 있다. 선정 이후 생산 하루 전, 시뮬레이션을 통한 공간/시간 상 Data 군집 분석을 실시하여 유클리드거리가 가장 적고 최소 수의 마스터 로봇(101)의 운용이 가능한 군집을 계산할 수 있다. 네트워크 구조 이론은 노드(모바일 로봇(110))와 링크(연결 선)의 구조로 이루어져 있다. 계산 군집 내 모바일 로봇(110) 중 데이터 송수신 레이턴시를 최소화 시키는(로봇 간 유클리드 거리 합 최소) 마스터 로봇(101)으로 선정하기 위해선 네트워크 구조를 활용하여 근접 중심성(Closed Centrality)이 가장 높은 모바일 로봇(110)을 마스터 로봇(101)으로 선정하여야 한다. 또한, 모바일 로봇(110) 제어시스템(ACS(200)) 및 모바일 로봇 통합 모니터링 시스템에 후술할 WiFi Direct를 통하여 위치데이터를 대표로 송신한다. 단, 실시간 제어를 위해서 각 모바일 로봇(110)은 ACS(200)와 WiFi6로 실시간 통신을 지속하여야 한다.
한편, ACS(200) 전송데이터(위치데이터 포함)는 AMR 별 1:1로 전송을 진행 하되, 위치데이터는 마스터 로봇(101)의 한 개의 데이터로 진행될 수 있다. 로봇선정부(310)는 군집 제어 알고리즘을 기반으로 레이아웃 주요 Cell 별로 군집을 선정하고, 그 중 노드 중심성이 가장 강한 개체를 마스터 로봇(101)으로 선정할 수 있다. 또한, 슬레이브 로봇(102)은 복수 선정되어 마스터 로봇(101)이 담당하는 통신 구획 내에 위치하며 마스터 로봇(101)에 의해 제어되어 위치데이터를 송신할 수 있다. 이후, 마스터 로봇(101)은 수합된 마스터 로봇(101)의 위치데이터 및 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터 중 중복된 위치데이터를 제거하여 로봇제어부(320)에 송신함으로써 불필요한 트래픽 발생을 방지할 수 있게 된다.
만약 마스터 로봇(101)에 의해 제어되는 슬레이브 로봇(102)이 마스터 로봇(101)이 담당하는 통신 구획을 벗어난 경우, 로봇선정부(310)는 복수의 슬레이브 로봇(102) 중 하나를 서브 로봇(103)으로 선정할 수 있다. 서브 로봇(103)은 서브 로봇(103) 자신의 위치데이터 및 서브 로봇(103) 자신에게 할당되며 마스터 로봇(101)의 제어 범위 밖에 위치하는 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터를 함께 마스터 로봇(101)에 전송할 수 있다. 이를 통해 위치데이터 송신이 누락되는 모바일 로봇(110)이 없도록 할 수 있다. 로봇선정부(310)는 마스터의 제어 범위 밖에 위치하는 슬레이브 로봇(102)과 유클리드 거리 상 가장 가까운 로봇을 서브 로봇(103)으로 선정할 수 있다. 그러나, 서브 로봇(103)도 마스터 로봇(101)이 담당하는 통신 구획을 벗어난 경우, 서브 로봇(103)과 유클리드 거리 상 가장 가까운 로봇을 서브 로봇(103)으로 선정할 수 있다. 이때에는 마스터 로봇(101)-서브 로봇(103)-서브 로봇(103)-슬레이브 로봇(102) 구조를 형성할 수 있다.
한편, 로봇선정부(310)의 마스터 로봇(101)과 서브 로봇(103) 선정은 마스터 로봇(101)의 기능, 서브 로봇(103)의 기능을 각각 온오프함으로써 간편하게 이루어질 수 있다. 한편, 마스터 로봇(101) 또는 슬레이브 로봇(102)이 되는지는 전날 시뮬레이션 결과와 함께 진행되는 군집 알고리즘에서 정해질 수 있다. 마스터 로봇(101) 및 슬레이브 로봇(102)이 매일 갱신되듯이 서브 로봇(103) 역시 한번 선정되면 선정된 날은 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터 및 본인의 위치데이터를 마스터 로봇(101)에 전송하고, 다음날 군집 알고리즘에 의해 마스터 로봇(101) 또는 서브 로봇(103)으로 다시 할당될 수 있다.
이어서, 도 7은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 로봇제어부(320)와 마스터 로봇(101)의 통신을 나타내는 모식도이다.
도 7을 참조하면, 로봇제어부(320)는 마스터 로봇(101)과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 있다. 로봇제어부(320)는 ACS(200)를 의미할 수 있고, 서버는 통합 관제 시스템(300)을 의미할 수 있다. 로봇제어부(320)는 마스터 로봇(101)이 수합한 마스터 로봇(101) 및 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터를 마스터 로봇(101)으로부터 수신하고, 수신된 위치데이터를 서버에 송신할 수 있다. 모바일 로봇(110)은 MQTT(Message Queueing Telemetry Transport) 방식으로 WiFi6를 통하여 제어시스템(ACS(200))와 통신할 수도 있으나 해당 통신은 직접제어가 필요하다. 이에, 로봇제어부(320)와 마스터 로봇(101)은 서로 실시간 통신이 필요하므로 블루투스, 비콘 등 근거리 무선 통신(NFC) 기술이 필요하게 된다. 다양한 근거리 무선 통신(NFC) 기술 중 블루투스 통신은 통신 반경이 0.5m~100m 을 가지고, 데이터 전송 속도가 약 24Mb/s이며, 전력 소모가 적다. 로봇제어부(320)와 마스터 로봇(101)의 통신은 근거리 무선 통신(NFC) 기술 중 WiFi Direct를 통하여 통신하는 방법을 사용하며, WiFi Direct 통신은 통신 반경이 약 200m 을 가지고, 데이터 전송 속도가 약 500Mb/s로 매우 빠른 전송 속도를 가진다. WiFi Direct 통신 기술은 다음과 같은 장점이 있다. 첫번째, 블루투스나 비콘 대비하여 통신거리가 가장 길다. 두번째, WiFi Direct의 경우 WiFi6 처럼 AP로 통신하지 않고 본체의 모듈 기반으로 통신이 되어 WiFi6통신과 동시에 통신이 가능하다. 세번째, 종래 모바일 로봇(110) 하드웨어 내부에 와이파이 모듈 존재 시 별도의 하드웨어 비용의 추가 없이 사용이 가능하다.
로봇제어부(320)가 마스터 로봇(101)과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 없는 통신 이상 상황 발생시에는 블루투스 통신을 통하여 통신할 수 있다. 통신 이상 상황은 크게 2가지 상황에 의해 일어날 수 있다. 구체적으로, 통신 비거리 초과 상황 및 로봇 Wifi6 통신 불가로 인한 통신 단절 상황이 있을 수 있다. 통신 비거리 초과 상황의 경우에는 서브 로봇(103)을 통한 장애 대응이 가능하며 모바일 로봇(110)의 느린 이동 속도(약 1.3m/s)고려 시 비거리 초과로 이한 통신 단절 상황은 발생가능성이 매우 낮게 된다. 로봇 Wifi6 통신 불가로 통신 단절 상황의 경우, 와이파이 재검색을 수행하여야 하는데 수행에 약 4초이상의 시간이 소요되게 된다. 또한 검색 절차 수행 시 Wifi 의 중단현상이 발생하여 Wifi 6 통신이 저해될 수 있다. 이를 해결하기 위해 가장 가까운 슬레이브 로봇(102)에 서브 로봇(103)을 할당하고, 할당된 서브 로봇(103)과 슬레이브 로봇(102)은 블루투스 통신을 통해 Wifi 검색 정보를 공유하며 해당 채널 번호 및 MAC 주소를 통하여 Wifi Direct연결을 실시할 수 있다.
한편, 마스터 로봇(101)을 통하여 대표 패킷으로 위치데이터를 ACS(200)에 전송을 한다 하더라도 목적에 따라 패킷을 구별하는 데이터 트래픽 최적화 방안이 필요하다. 실시간 제어가 필요한 ACS(200)의 경우 제어 시스템 관할 내 모든 모바일 로봇(110)의 위치데이터 및 제어데이터(정지 정보, 이동 정보, 감속 정보등)를 실시간으로 공유하여야 하며, ACS(200)의 상위 시스템인 통합 모니터링 시스템은 제어데이터의 전송없이 위치데이터만을 묶어서 전송하는 것이 데이터 트래픽 상 효율이 높아지게 된다. 이를 위해 데이터를 이중화하여, 제어데이터는 WiFi 6를 통해서 보내지고 위치데이터는 WiFi Direct를 통하여 보내지도록 송/수신할 수 있다. 여기서, 제어데이터는 실시간 제어가 목적이므로 데이터의 종류는 송신주기 0.2ms 이내, 토픽 내용은 위치 정보, 출발/목적지 정보, 제어 명령 정보(가/감,속 정지, 동작 등), 로봇 상태 정보 등을 포함할 수 있다. 위치데이터는 현재 위치 파악이 목적이므로 송신주기 0.4m/s이내, 이동 정보는 예측 경로로 설정함으로써 이동 모션에 스무딩 기법을 취할 수 있다. 또한, 최대 전송거리 또는 전송 신호 미약 등의 이상상황 발생으로 WiFi Direct 단절 상황 발생시 시 검색절차 소요 시간(4초)이 발생하게 되는 데 이를 해결하기 위하여 블루투스를 이용하여 주변 단말을 대신 검색하는 교차 수행을 실시할 수도 있다. 전술한 바와 같이, 전송거리 초과로 마스터 로봇(101)과 통신이 불가 시, 유클리드 거리 상 최단 경로 모바일 로봇(110)을 서브 로봇(103)으로 배정하여 본인의 위치데이터를 서브 로봇(103)에게 전송하여 송신 누락 모바일 로봇(110)이 없도록 할 수 있다.
상술한 스마트 물류 차량 제어 시스템을 바탕으로 실시예에 따른 스마트 물류 차량 제어 방법을 도 8 및 도 9를 참조하여 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 로봇선정부(310)의 서브 로봇(103) 선정 과정의 일례를 나타내는 순서도(S200)이다.
먼저, 마스터 로봇(101)과 슬레이브 로봇(102)과의 기 설정된 통신 비거리를 초과한 경우를 가정한다(S201). 통신 비거리를 초과한 경우, 마스터 로봇(101)은 통합 관제 시스템(300)에 서브 로봇(103)이 할당되도록 요청할 수 있다(S202). 이후, 통합 관제 시스템(300)은 서브 로봇(103)을 할당하고(S203), 서브 로봇(103)으로 선정된 슬레이브 로봇(102)은 서브 로봇(103)의 기능을 각각 온함으로서 서브 로봇(103) 기능을 수행할 수 있게 된다(S204). 또한, 통신 비거리를 초과한 슬레이브 로봇(102)은 마스터 로봇(101)과의 통신 연결이 해제되고, 서브 로봇(103)은 마스터 로봇(101)과 통신 연결된다(S205). 이후, 서브 로봇(103)은 서브 로봇(103) 자신의 위치데이터 및 서브 로봇(103) 자신에게 할당되며 마스터 로봇(101)의 제어 범위 밖에 위치하는 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터를 함께 마스터 로봇(101)에 전송할 수 있다(S206). 서브 로봇(103) 할당 이후에도 마스터 로봇(101)과 또다른 슬레이브 로봇(102)과의 기 설정된 통신 비거리를 초과하였는지 판단하게 된다(S207). 통신 비거리를 초과하지 않은 경우(S207의 NO) 서브 로봇(103)은 본인의 역할을 계속 수행하게 된다. 반대로, 다시 통신 비거리를 초과하게 되면(S207의 YES), 통신 비거리를 초과하는 슬레이브 로봇(102)을 제어하는 마스터 로봇(101)은 통합 관제 시스템(300)에 서브 로봇(103)이 할당되도록 요청할 수 있다(S208). 전술한 것과 마찬가지로 통합 관제 시스템(300)은 서브 로봇(103)을 할당하게 된다(S209). 또한, 통신 비거리를 초과한 슬레이브 로봇(102)은 마스터 로봇(101)과의 통신 연결이 해제되고, 서브 로봇(103)은 마스터 로봇(101)과 통신 연결된다(S210). 이후, 서브 로봇(103)은 서브 로봇(103) 자신의 위치데이터 및 서브 로봇(103) 자신에게 할당되며 마스터 로봇(101)의 제어 범위 밖에 위치하는 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터를 함께 마스터 로봇(101)에 전송할 수 있다(S211).
도 9는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 통신 이상상황 발생시 대응 과정의 일례를 나타내는 순서도(S300)이다.
먼저, 통신 이상상황 발생시 마스터 로봇(101)은 본인이 제어하는 모바일 로봇(110)의 정보가 누락되었는지 확인할 수 있다(S301). 마스터 로봇(101)은 통합 관제 시스템(300)에 서브 로봇(103)이 할당되도록 요청할 수 있다(S302). 이후, 통합 관제 시스템(300)은 서브 로봇(103)을 할당하고(S303), 서브 로봇(103)으로 선정된 슬레이브 로봇(102)은 서브 로봇(103)의 기능을 각각 온함으로서 서브 로봇(103) 기능을 수행할 수 있게 된다(S304). 서브 로봇(103)과 마스터 로봇(101)이 제어하는 다른 슬레이브 로봇(102)은 서로 블루투스 통신으로 연결될 수 있다(S305). 할당된 서브 로봇(103)과 슬레이브 로봇(102)은 블루투스 통신을 통해 Wifi 검색 정보를 공유하며 해당 채널 번호 및 MAC 주소를 통하여 Wifi Direct 연결을 실시할 수 있다(S306). 이후, 마스터 로봇(101)은 ACS(200)와 Wifi Direct 연결 시도가 이루어지고(S307), Wifi Direct 연결이 성공한 경우(S308의 YES) 서브 로봇(103)과 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터가 마스터 로봇(101)에게 전송될 수 있다(S309). 이후, 마스터 로봇(101)은 본인이 제어하는 모바일 로봇(110)의 정보가 누락되었는지 확인할 수 있다(S310). 누락된 정보가 없다고 판단된 경우(S310의 YES), 모바일 로봇(110)은 수합된 마스터 로봇(101)의 위치데이터 및 슬레이브 로봇(102)의 위치데이터 중 중복된 위치데이터를 제거하여 로봇제어부(320)에 송신함으로써 불필요한 트래픽 발생을 방지할 수 있다(S311). 이후, 모바일 로봇(110)은 수합된 위치데이터를 송신할 수 있다(S312).
본 발명 스마트 물류 차량 제어 시스템 및 그 방법에 따르면, 스마트 물류 차량의 군중 제어를 통해 데이터 트래픽을 최적화함으로써 상위 시스템이 받는 서버의 부하를 경감시키고, 트래픽 최적화에 따라 데이터 지연이 감소되고 관련 시스템들의 통신 하드웨어 비용을 절감할 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 101 : 마스터 로봇
102 : 슬레이브 로봇 103 : 서브 로봇
110: 스마트 물류 차량 120: 생산 장치
130: 감시 장치 140: 관제 장치
200 : ACS(AGV Control System) 310 : 로봇선정부
320 : 로봇제어부 300 : 통합 관제 시스템

Claims (15)

  1. 복수의 스마트 물류 차량 중 통신 구획별 통신망의 중심을 담당하는 마스터 로봇 및 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획 내에 위치하며 마스터 로봇에 의해 제어되어 위치데이터를 송신하는 복수의 슬레이브 로봇을 선정하는 로봇선정부; 및
    마스터 로봇과 통신하며, 로봇선정부에서 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇이 선정되면 마스터 로봇이 수합한 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하고, 수신된 위치데이터를 서버에 송신하도록 제어하는 로봇제어부;를 포함하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    로봇선정부는 마스터 로봇에 의해 제어되는 슬레이브 로봇이 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획을 벗어난 경우, 복수의 슬레이브 로봇 중 하나를 서브 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    로봇선정부는 마스터 로봇의 기능, 서브 로봇의 기능을 각각 온오프함으로써 마스터 로봇, 서브 로봇을 각각 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  4. 청구항 2에 있어서,
    로봇선정부는 통신 구획을 벗어난 슬레이브 로봇과 가장 가까운 슬레이브 로봇을 서브 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  5. 청구항 2에 있어서,
    서브 로봇은 서브 로봇 자신의 위치데이터와 서브로봇 자신에게 할당된 슬레이브 로봇의 위치데이터를 수합하여 마스터 로봇에 송신하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    로봇선정부는 복수의 스마트 물류 차량 중 데이터 송수신 레이턴시를 최소화시키는 로봇을 마스터 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    마스터 로봇은 수합된 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터 중 중복된 위치데이터를 제거하여 로봇제어부에 송신하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    로봇제어부는 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    로봇제어부가 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 없는 경우, 블루투스 통신을 통하여 통신하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 시스템.
  10. 로봇선정부가 복수의 스마트 물류 차량 중 통신 구획별 통신망의 중심을 담당하는 마스터 로봇 및 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획 내에 위치하며 마스터 로봇에 의해 제어되어 위치데이터를 송신하는 슬레이브 로봇을 선정하는 단계;
    로봇제어부가 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇이 선정되면 마스터 로봇이 수합한 마스터 로봇 및 슬레이브 로봇의 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 단계; 및
    로봇제어부가 수신된 위치데이터를 서버에 송신하는 단계;를 포함하는 스마트 물류 차량 제어 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    로봇을 선정하는 단계는,
    마스터 로봇에 의해 제어되는 슬레이브 로봇이 마스터 로봇이 담당하는 통신 구획을 벗어난 경우, 복수의 슬레이브 로봇 중 하나를 서브 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    로봇을 선정하는 단계는,
    통신 구획을 벗어난 슬레이브 로봇과 가장 가까운 슬레이브 로봇을 서브 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 방법.
  13. 청구항 10에 있어서,
    로봇을 선정하는 단계는,
    복수의 스마트 물류 차량 중 데이터 송수신 레이턴시를 최소화시키는 로봇을 마스터 로봇으로 선정하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 방법.
  14. 청구항 10에 있어서,
    위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 단계는,
    로봇제어부가 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신하여 위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    위치데이터를 마스터 로봇으로부터 수신하는 단계는,
    로봇제어부가 마스터 로봇과 Wifi Direct를 통하여 통신할 수 없는 경우, 블루투스 통신을 통하여 통신하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 제어 방법.
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