WO2025005347A1 - 스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치 - Google Patents

스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치 Download PDF

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smart logistics
mission
route
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박경동
안계운
윤상원
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Kia Corp
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Hyundai Motor Co
Kia Corp
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    • G05D2107/70—Industrial sites, e.g. warehouses or factories

Definitions

  • the present invention relates to a smart logistics vehicle control method and control device that provide information on a driving route according to the mission performance of a smart logistics vehicle.
  • smart logistics vehicles are being introduced not only in general logistics warehouses or factories, but also in operational boundaries (e.g. smart factories) that manufacture products with different specifications using various parts, for flexible and efficient supply and transport of parts, etc.
  • Smart logistics vehicles are a general term for autonomous mobile robots (AMR) and automated guided vehicles (AGV), and these smart logistics vehicles can move and perform tasks under the control of a control system.
  • AMR autonomous mobile robots
  • AGV automated guided vehicles
  • a virtual lane may be formed in a certain section or area on the operational boundary, along which a smart logistics vehicle may move. Then, the control system may create a driving route for each smart logistics vehicle according to the mission execution based on the virtual lane formed on the operational boundary, and transmit the created driving route to the smart logistics vehicle. However, since the virtual lane formed on the operational boundary is not divided by the mission of the smart logistics vehicle, there may be a section where the driving routes intersect or overlap when creating a driving route for the smart logistics vehicle.
  • smart logistics vehicles perform missions while moving along the driving path provided by the control system. If a section occurs where the driving paths intersect or overlap, the smart logistics vehicle may collide, causing the operation of the smart logistics vehicle to stop or the smart logistics vehicle may perform evasive driving such as reducing its driving speed to avoid collision.
  • the present invention has been proposed to solve such problems, and provides a smart logistics vehicle control method and control device that provide information on the driving path according to the mission execution of a smart logistics vehicle so that the driving paths of different smart logistics vehicles having different missions to be performed do not intersect or overlap.
  • a smart logistics vehicle control method may include: a step of confirming a mission situation of a smart logistics vehicle; a step of determining a driving path so that the smart logistics vehicle moves along a virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on map information in which different path selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within an operation boundary according to each mission situation; and a step of transmitting path information corresponding to the determined driving path to the smart logistics vehicle.
  • a control device for achieving the above purpose may include a map management unit that provides map information in which different route selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within an operation boundary according to a mission situation; and a route selection unit that confirms a mission situation of a smart logistics vehicle, and determines a driving route so that the smart logistics vehicle moves along a virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on the route selection-based score corresponding to the confirmed mission situation based on the map information provided by the map management unit, and transmits route information corresponding to the determined driving route to the smart logistics vehicle.
  • the smart logistics vehicle control method and control device of the present invention determine a driving path so that the smart logistics vehicle moves along a virtual lane corresponding to the identified mission situation based on a path selection base score corresponding to the identified mission situation, thereby preventing the driving paths from intersecting or overlapping, thereby improving the mobility of the smart logistics vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of an operational boundary configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a control device configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a smart logistics vehicle configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • FIG. 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.
  • FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an operational boundary equipped with a control device according to one embodiment of the present invention.
  • Figures 7 to 10 are drawings for explaining the driving path determination of a smart logistics vehicle according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a drawing for explaining a smart logistics vehicle that drives based on route information according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a drawing for explaining a smart logistics vehicle control method according to one embodiment of the present invention.
  • each control device may include a modem/transceiver that communicates with other control devices or sensors to control the function it is in charge of, a memory that stores an operating system or logic commands and input/output information, and one or more processors that perform judgments, calculations, decisions, etc. necessary for controlling the function it is in charge of.
  • one processor may be in charge of calculations for multiple control devices.
  • Figure 1 is a block diagram showing an example of an operational boundary configuration that can be applied to embodiments.
  • the operational boundary (100) may include a smart logistics vehicle (110), a production device (120), a monitoring device (130), and a control device (140).
  • the operation boundary (100) may be equipped with multiple smart logistics vehicles (110), multiple production devices (120), and multiple detection devices (130) depending on the production process and target production speed of the product.
  • the operation boundary (100) may be implemented as a smart factory, but is not necessarily limited thereto. Hereinafter, each component will be described.
  • the smart logistics vehicle (110) may include an autonomous mobile robot (hereinafter, referred to as 'AMR' for convenience) and an automated guided vehicle (hereinafter, referred to as 'AGV' for convenience).
  • 'AMR' autonomous mobile robot
  • 'AGV' automated guided vehicle
  • AGVs generally perform required actions (movement, direction change, stop, etc.) within the operation boundary (100) by recognizing and following guide devices placed on the floor for guiding the AGV.
  • the guide devices may mean optically recognizable markers (spots, 2D codes, etc.), tags that can be recognized in a close range without contact (e.g., NFC tags, RFID tags, etc.), magnetic strips, wires, etc., but this is only an example and is not necessarily limited thereto.
  • the guide devices may be placed continuously on the floor or may be placed discontinuously and spaced apart from each other. Since AGVs basically perform operations by recognizing and following guide devices, they require that guide devices be installed in advance before operation.
  • the installation or modification of guide devices must be physically performed.
  • the control device (140) must control the AGV based on the guidance equipment, so commands such as 'drive until the third marker is recognized' from the current location, 'change the heading direction by 90 degrees when the third marker is recognized', etc. can be transmitted to the AGV as individual command units or mission units (e.g., recovery, supply, charging, patrol, etc.) including multiple commands.
  • AMR can determine its current location (i.e., positioning) by sensing its surroundings, and its ability to perform path planning on its own using positioning and a map is the most distinguishing feature from AGV. Accordingly, if a map with compatible coordinates is shared between AMR and control device (140), the control device (140) can control AMR by instructing AMR to follow a path based on coordinates. In addition, if an obstacle is detected during driving, AMR can set an avoidance path on its own, avoid the obstacle, and return to the original path.
  • the function of the control device (140) setting the path of AMR to one or more transit coordinates can be referred to as global path planning, and the function of AMR setting a movement path or an avoidance path between transit coordinates according to global path planning can be referred to as local path planning.
  • FIGS. 3 and 4 A more detailed configuration of a smart logistics vehicle (110) will be described later with reference to FIGS. 3 and 4, and the driving control process of the AMR will be described later with reference to FIG. 5.
  • the production device (120) may refer to a device (e.g., a robot arm, a conveyor belt, etc.) that performs a production process of a product in the operation boundary (100), and in a broader sense, may refer to a device positioned to assist in the performance of a mission, such as entry and exit of a smart logistics vehicle (110), when the production process is performed by a person.
  • a device e.g., a robot arm, a conveyor belt, etc.
  • a device positioned to assist in the performance of a mission may refer to a device that detects the status of a designated location where a pallet carried by a smart logistics vehicle (110) can be put down or collected within an area where a specific production process is performed, a device that determines the progress of the process, a means for blocking entry and exit within an area, etc., but is not necessarily limited thereto.
  • the production device (120) is controlled through a PLC (Programmable Logic Controller) and can communicate with a control device (140) in relation to the process progress.
  • PLC Process Control Deformation Controller
  • the monitoring device (130) can perform a function of obtaining information for judging the situation within the operating boundary (100) and transmitting it to the control device (140).
  • the monitoring device (130) can include a camera, a proximity sensor, etc., but is not necessarily limited thereto.
  • the control device (140) can perform communication with the aforementioned components (110, 120, 130) to obtain information necessary for the operation of the operation boundary (100) or control each component.
  • the control device (140) can perform dispatching of smart logistics vehicles (110), route setting, mission assignment, process management by product, material management, etc.
  • control device (140) may include 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 an integrated control device (MoRIMS: Mobile Robot Integrated Monitoring System) that integrates and controls two or more local control devices.
  • the integrated control device may perform status and path, logistics flow setting, and traffic control of all smart logistics robots (110) within the operation boundary (100) from each of a plurality of local control devices.
  • the integrated control device may perform integrated control for collision prevention, such as bottleneck level analysis of an intersection/overlapping area, driving acceleration/deceleration control, and avoidance path regeneration, through traffic distribution control between heterogeneous types based on information acquired through a plurality of local control devices (ACS).
  • ACS local control device
  • the integrated control device can have a manufacturing execution system (MES) as its upper control subject, and the manufacturing execution system (MES) can 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, and APs (Access Points), chargers for charging smart logistics vehicles (110), loading spaces for storing or loading parts, spaces for storing finished products or intermediate products, traffic lights, circuit breakers, and waiting spaces for idle smart logistics vehicles (110), can of course be appropriately placed within the operation boundary (100).
  • control device (140) that can be applied to embodiments of the present invention is 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 illustrated in FIG. 2 mainly shows components related to embodiments of the present invention, and in the implementation of an actual control device (140), more or fewer components may be included.
  • control device (140) may include 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), a vehicle 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, thereby maintaining the firmware of the smart full-flow vehicle (110) up to date.
  • the traffic control unit (142) controls traffic lights and barriers based on the route of the smart logistics vehicle (110), and can also re-evaluate the route of the smart logistics vehicle (110) depending on traffic.
  • the process management department (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 smart logistics vehicles (110) based on missions.
  • the inventory management department (145) manages the location and quantity of each material, and this information can be useful for more efficient process operation, such as sending a smart logistics vehicle (110) to the destination earlier than the time when actual assembly/consumption of materials is detected for pallet pickup or retrieval.
  • the communication unit (146) can perform communication with internal components of the operation boundary (100), such as a smart logistics vehicle (110), a production device (120), and a monitoring device (130), as well as external entities, such as a firmware update server.
  • internal components of the operation boundary (100) such as a smart logistics vehicle (110), a production device (120), and a monitoring device (130), as well as external entities, such as a firmware update server.
  • the vehicle monitoring unit (147) can monitor the location, route, battery status, communication status, power train status, etc. of individual smart logistics vehicles (110).
  • the route is a concept including a waypoint-based global route and a real-time local route.
  • the battery status can include voltage, current, temperature, peak voltage and current, state of charge (SOC: State Of Charge), state of endurance (SOH: State Of Health), etc.
  • the communication status can include information about the currently activated communication protocol (such as Wi-Fi), connected AP, distance to AP, channel in use, etc.
  • the power train status can include load, temperature, RPM, etc. of the drivetrain.
  • vehicle monitoring unit (147) can also check the mission, operation mode, firmware version, etc. currently assigned to each smart logistics vehicle (110).
  • the map management unit (148) obtains map data in the form of a grid map obtained when an AMR among smart logistics vehicles (110) drives within the operating boundary (100), and can provide a tool for a factory manager to edit the obtained map data. By editing the map data, a zone, a virtual lane, an intersection, a no-entry zone, etc., in which one or more preset actions are performed when a smart logistics vehicle (110) enters, can be set, but this is only an example and is not necessarily limited thereto.
  • the map management unit (148) can also distribute the corresponding 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).
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a smart logistics vehicle configuration that can be applied to embodiments of the present invention.
  • a 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).
  • a driving unit (111) may include a driving unit (111), a sensing unit (112), a loading unit (113), a communication unit (114), and a control unit (115).
  • a sensing unit (112) may include a driving unit (111), a sensing unit (112), a loading unit (113), a communication unit (114), and a control unit (115).
  • the driving unit (111) may include a driving source, wheels, suspension, etc. involved in the movement, steering, and stopping of the smart logistics vehicle (110).
  • the driving source may be an electric motor that receives power from a built-in battery (not shown).
  • the wheels may include one or more driving wheels that receive driving force from the driving source, and non-driving wheels that rotate by the movement of the vehicle body without receiving the driving force.
  • the driving source may be matched to each driving wheel so that the rotation of each driving wheel may be independently controlled. In this case, by making the rotation directions of different driving wheels different, the vehicle body may be rotated without a separate steering means so that steering may be performed.
  • At least some of the non-driving wheels may be configured as caster type wheels, but this is exemplary and is not necessarily limited thereto.
  • the sensing unit (112) is intended to detect the surrounding environment of the smart logistics vehicle (110) or its own operating status, and may include at least one of a 2D laser scanner (e.g., LiDAR), a 3D vision (stereo) camera, a multi-axis gyro sensor, an acceleration sensor, a wheel encoder, and a proximity sensor.
  • a 2D laser scanner e.g., LiDAR
  • a 3D vision (stereo) camera e.g., a 3D vision (stereo) camera
  • a multi-axis gyro sensor e.g., an acceleration sensor, a wheel encoder, and a proximity sensor.
  • the encoder can output information that can determine how much the wheel has rotated by using light emitted from a light-emitting element (e.g., 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 per unit time.
  • the control unit (115) can perform odometry to estimate displacement by analyzing the amount of position change with respect to time using data acquired through the encoder and the gyro sensor. However, the displacement estimated based on the encoder data may have an error from the actual displacement due to wheel slip or wear (wheel-related diameter change).
  • control unit (115) can perform noise and error correction on the information collected from the wheel and the gyro sensor using a predetermined algorithm (e.g., EKF: Extended Kalman Filter) to output a result that tends to be close to the actual value.
  • EKF Extended Kalman Filter
  • a 2D laser scanner can scan the surrounding environment by projecting a laser beam onto 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 the irradiation and reception can be analyzed to output the detection result in the form of a point cloud.
  • the 3D vision camera can calculate the distance to an object based on the parallax between two cameras spaced apart by a certain distance, that is, the pixel distance between the images captured by each camera.
  • a texture projector that projects infrared light of a certain pattern can also be provided so that detection is possible even for flat objects of the same color (e.g., a white wall).
  • 2D laser scanners are used for mapping, navigation, object recognition, etc.
  • 3D cameras can be used for navigation, especially for obstacle avoidance, but these are examples and are not necessarily limited thereto.
  • the loading unit (113) is a means for loading the transport target item, and may be a top plate on the upper part of the vehicle body itself, a table placed on the top plate, a lift, a turntable rotating along a vertical axis, a forklift, a conveyor, or a combination thereof.
  • a forklift similar to a forklift, it may also support telescopic and tilting functions.
  • the communication unit (114) can communicate with other components within the operation boundary (100), such as the production device (120) and the control device (140), and can also support communication between smart logistics vehicles (110), and can also communicate with the charger when performing a charging mission.
  • the control unit (115) is a subject that performs overall control of each of the aforementioned components (111, 112, 113, 114), and can perform current mission, current location, destination judgment, route planning, load unit control, etc. based on information obtained from the control device (140) through the communication unit (114).
  • FIG. 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.
  • an example of an AMR is illustrated as a smart logistics vehicle (110).
  • the body may have a track-shaped planar shape having a long axis extending along a single axis direction as a whole.
  • One driving wheel (111-1) may be arranged in the center of the body in a single-axis direction, may be arranged on one side in a two-axis direction, and another driving wheel (not shown) may be arranged on the other side to face one driving wheel (111-1) in a two-axis direction.
  • This arrangement of the driving wheels may be referred to as a 'differential drive (DD)'.
  • DD 'differential drive
  • two or more non-driving wheels may be arranged on the lower part of the body.
  • a sensor unit (112) may be placed on the front of the body, and a loading unit (113) may be placed on the upper surface.
  • the loading unit (113) may be configured to be able to rise and fall along three axes, and a rack or tray, etc. may be fixed to the upper surface through a guide (113-1).
  • the AMR shape of Fig. 4 described above is exemplary, and it is obvious that 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.
  • a real-world grid map can be obtained through lidar, etc. (S501).
  • the grid map editing and matching process can be performed in the map management unit (148) of the control device (140) (S502).
  • the editing process can include the process of setting the aforementioned various zones in the aforementioned grid map, the process of assigning a cost to each grid, etc.
  • the assignment of the cost can be performed in a direction in which the cost is assigned higher the closer the AMR is to an obstacle or a no-entry area so that the AMR does not move around an obstacle or into an area that it should not enter. This is because the AMR selects a set of cells with the lowest cost among waypoints as the path when setting a local path.
  • the map matching process may mean a process of matching coordinates between a CAD map used in the design of the operational boundary (100), a real-world grid map (lidar map), and a topology map that has undergone an editing process.
  • control device (140) can share the topology map with all AMRs within the factory through the communication unit (146) (S503).
  • AMR can determine the current location on the map (localization) through 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 acquired through lidar and the map based on feature points.
  • the control device (140) can select a specific AMR and assign a mission, and the mission can be assigned one or more waypoints, which are generally determined through global path planning.
  • the waypoints can be defined as coordinates on a map, and can be accompanied by information about the direction (i.e., heading) that the AMR should face at the coordinates.
  • a destination can be set for 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 by the sensing unit (112) during driving (Yes in S508), local path search can be performed to bypass the detected obstacle and perform an evasion maneuver (S509).
  • the control device (140) can update the mission of the AMR.
  • the AMR can also compensate for position errors during movement using the aforementioned odometry technique until it reaches its destination (S510).
  • the AMR can perform mission-based maneuvers (S512). For example, the AMR can determine whether conditions for entering a specific process area are clear, retrieve an empty pallet at the destination, or drop a load loaded on the loading unit (113).
  • the purpose is to provide information on driving routes according to mission performance of smart logistics vehicles so that driving routes for different smart logistics vehicles having different missions to perform do not intersect or overlap.
  • a control device (140) may include a map management unit (148) that provides map information in which different route selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within an operation boundary (100) according to mission situations, and a route selection unit (149) that verifies the mission situation of a smart logistics vehicle (110), determines a driving path so that the smart logistics vehicle (110) moves along a virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on the route selection-based score corresponding to the confirmed mission situation based on the map information provided by the map management unit (148), and transmits route information corresponding to the determined driving path to the smart logistics vehicle (110).
  • the control device (140) may further include a communication unit (146) that collects external information or transmits information generated within the control device (140) to the outside.
  • control device (140) each component included in the control device (140) will be described in detail.
  • a virtual lane can be formed along which a smart logistics vehicle (110) can move when performing a mission.
  • the map management unit (148) can assign a route selection-based score to at least some virtual lanes among the multiple virtual lanes formed in the operation boundary (100).
  • the route selection-based score can mean a cost assigned to each unit section or unit cell within the operation boundary according to a mission situation.
  • a cost is assigned to a virtual lane so that a smart logistics vehicle (110) moves along a virtual lane with a lower cost among a virtual lane with a high cost and a virtual lane with a low cost.
  • a driving route is formed based on this virtual lane, points or sections that intersect or overlap may occur on the driving route.
  • a smart logistics vehicle (110) moves along this driving route, there is a problem that a collision may occur between smart logistics vehicles (110) at points or sections that intersect or overlap, or that evasive driving must be performed to prevent the collision.
  • the map management unit (148) can provide map information in which different path selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within the operation boundary (100) according to each mission situation.
  • the mission situation of the smart logistics vehicle (110) can include at least one of information on a mission to be performed by the smart logistics vehicle (110), information on a loading status of the smart logistics vehicle (110), and information on the type of the smart logistics vehicle (110).
  • the information on the mission to be performed can include at least one of a supply mission, a retrieval mission, and a charging mission to be performed by the smart logistics vehicle (110), and the information on the loading status of the smart logistics vehicle (110) can include at least one of information on whether a loaded item is loaded in the smart logistics vehicle (110) and information on a loaded item loaded in the smart logistics vehicle (110).
  • the type information of the smart logistics vehicle (110) can include information on the intended use of the smart logistics vehicle (110) (e.g., performing a logistics task, performing a parking task, performing a cleaning task, etc.).
  • the map management unit (148) can provide map information in which virtual lanes that can be moved according to the mission situation of the smart logistics vehicle (110) are distinguished for at least some virtual lanes.
  • the map management unit (148) can provide map information in which a low route selection-based score is given to one virtual lane in the case of a supply mission and a high route selection-based score is given to one virtual lane in the case of a recovery mission, so that the virtual lane is used only for the supply mission.
  • the route selection-based score can be given as a fixed value for each virtual lane, or can be given as a value that periodically changes depending on the mission situation.
  • the map management unit (148) may preset map information in which different route selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within the operation boundary (100) according to mission situations and provide preset map information, or the map management unit (148) may generate map information in which different route selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within the operation boundary (100) according to mission situations and provide the generated map information.
  • the route selection unit (149) can check the mission status of the smart logistics vehicle (110) and determine the driving route of the smart logistics vehicle (110) based on the mission status confirmed based on the map information provided by the map management unit (148).
  • the path selection unit (149) can collect process information of the operation boundary (100).
  • the process information can include at least one of process status information and logistics request information of the operation boundary (100), and the path selection unit (149) can collect process information provided from a production device (120) provided in the operation boundary (100).
  • the control device (140) collects process information provided from the production device (120) through the communication unit (146), and provides the process information collected by the communication unit (146) to the path selection unit (149), so that the path selection unit (149) can collect the provided process information again.
  • this is an example, and it is of course not limited thereto.
  • the route selection unit (149) can determine the mission situation for the smart logistics vehicle (110) based on the collected process information and can check the determined mission situation. For example, the route selection unit (149) can determine the mission situation, such as the supply mission and the recovery mission to be performed by the smart logistics vehicle (110), based on the collected process information.
  • the route selection unit (149) can check the mission situation and determine the driving route to move along the virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on the route selection base score corresponding to the confirmed mission situation based on the map information provided by the map management unit (148). Determining the driving route will be described with reference to FIGS. 7 to 10.
  • Figures 7 to 10 are drawings for explaining the driving path determination of a smart logistics vehicle according to one embodiment of the present invention.
  • the map management unit (148) can provide map information in which a route selection-based score is assigned to each of the multiple virtual lanes (L1, L2) according to a mission situation.
  • the first virtual lane (L1) can be assigned a route selection-based score of 3 for a supply mission, a route selection-based score of 6 for a retrieval mission, and a route selection-based score of 5 for a simple movement mission.
  • the second virtual lane (L2) can be assigned a route selection-based score of 5 for a supply mission, a route selection-based score of 2 for a retrieval mission, and a route selection-based score of 6 for a simple movement mission.
  • the route selection unit (149) can determine and confirm a mission situation so that, if a material supply from process A to process B is required based on the collected process information, the smart logistics vehicle (110) can perform a supply mission from process A to process B.
  • the route selection unit (149) can determine a driving route to move along a virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on a route selection-based score corresponding to the confirmed mission situation based on the map information provided by the map management unit (148). For example, if the mission situation is a supply mission from process A to process B, the route selection unit (149) can determine a route selection-based score assigned to correspond to the supply mission for each of a plurality of virtual lanes (L1, L2) based on the map information.
  • L1, L2 virtual lanes
  • the route selection-based score for the supply mission assigned to the first virtual lane (L1) is 3, and the route selection-based score for the supply mission assigned to the second virtual lane (L2) is 5.
  • the route selection unit (149) can determine a driving route so that the smart logistics vehicle (110) moves along the first virtual lane (L1) with a low score based on two route selection base scores.
  • the route selection unit (149) can select a starting point and a destination within the operation boundary (100) corresponding to the confirmed mission situation, and determine a driving route connecting the selected starting point and destination based on map information.
  • a plurality of virtual lanes may be formed within the operation boundary (100), and each of the plurality of virtual lanes may be assigned a route selection-based score based on a mission situation, particularly a supply mission and a recovery mission, by the map management unit (148).
  • a supply purpose virtual lane may mean a virtual lane to which a low route selection-based score is assigned based on a supply mission
  • a recovery purpose virtual lane may mean a virtual lane to which a low route selection-based score is assigned based on a recovery mission.
  • the map management unit (148) may provide map information set in this manner to the route selection unit (149).
  • the path selection unit (149) can select a starting point and a destination within the operation boundary (100) corresponding to the confirmed mission situation. For example, if a plurality of processes (Process A, Process B, and Process C) can be formed within the operation boundary (100), and the confirmed mission situation is a parts supply mission due to a parts request from Process C, the path selection unit (149) can select one of the plurality of supply ports (SP1, SP2, SP3) provided within the operation boundary (100) as the starting point (e.g., SP2), and select Process C as the destination.
  • SP1, SP2, SP3 the plurality of supply ports
  • the route selection unit (149) can determine a driving route connecting the starting point and the destination to move along a virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on a route selection base score corresponding to the confirmed mission situation based on map information. For example, the route selection unit (149) can determine a driving route connecting the starting point, the supply port (SP2), and the destination, the C process, along a supply purpose virtual lane to which a low route selection base score is assigned according to the parts supply mission for the first smart logistics vehicle (110-1) that performs the parts supply mission.
  • the path selection unit (149) may select process C as the starting point and select one recovery port (e.g., CP3) among multiple recovery ports (CP1, CP2, CP3) provided within the operation boundary (100) as the destination.
  • the path selection unit (149) may determine a driving path connecting process C as the starting point and the recovery port (CP3) as the destination for the second smart logistics vehicle (110-2) to perform the recovery mission so as to move along a recovery purpose virtual lane with a low route selection base score according to the recovery mission, which is the confirmed mission situation, based on map information.
  • the route selection unit (149) can determine a driving route connecting the departure point and the destination by further considering the status information of each of the selected departure point and destination. For example, the route selection unit (149) can determine a driving route connecting the departure point and the destination by further considering the status information of each of the plurality of supply ports (SP1, SP2, SP3), the status information of each of the plurality of recovery ports (CP1, CP2, CP3), and the status information of each of the plurality of processes (Process A, Process B, Process C).
  • the driving path of the first smart logistics vehicle (110-1) and the driving path of the second smart logistics vehicle (110-2) can be prevented from overlapping or intersecting.
  • the route selection unit (149) may determine the driving route based on map information that further reflects information on whether at least some virtual lanes are activated depending on the mission situation.
  • a plurality of virtual lanes may be formed around an arbitrary process area (e.g., B process) existing within an operation boundary (100), and a route selection-based score may be assigned to each of the plurality of virtual lanes by the map management unit (148) according to a mission situation, specifically, a supply mission and a recovery mission.
  • a plurality of virtual lanes formed around B process according to an embodiment are recovery-purpose virtual lanes in which a route selection-based score corresponding to a recovery mission is assigned lower than a route selection-based score corresponding to a supply mission.
  • the map management unit (148) can provide map information in which different route selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within the operation boundary (100) according to the mission situation. At this time, activation may be set for at least some virtual lanes according to the mission situation in order to shorten the driving route or travel time.
  • the map management unit (148) can update the map information so that information on whether to activate at least some virtual lanes according to the mission situation is further reflected in the existing map information, and provide the updated map information.
  • the route selection unit (149) can determine the driving route according to the mission situation based on the updated map information.
  • the route selection unit (149) can determine an initial driving route including the activated virtual lane (L3) to move along the virtual lane corresponding to the mission situation based on the route selection-based score corresponding to the mission situation, which is the recovery mission from the B process of the smart logistics vehicle (110) to the recovery port (CP2), based on the initial map information.
  • the smart logistics vehicle (110) can be driven based on the initial driving route determined by the route selection unit (149), but in order to shorten the mission execution time, the map management unit (148) can collect more information on whether other virtual lanes that are not in use and that correspond to the confirmed mission situation are activated.
  • the map management unit (148) can update the map information so that information on the virtual lane L4 that corresponds to the recovery mission confirmed by the route selection unit (149) and that can be temporarily activated is more reflected, and provide the updated map information to the route selection unit (149).
  • the path selection unit (149) can determine a changed driving path that is different from the initial driving path from process B to the recovery port (CP2) based on the map information in which information on the temporary activation of the virtual lane L4 is updated.
  • the path selection unit (149) can determine a changed driving path that is shorter than the initial driving path based on the map information that further reflects information on whether at least some virtual lanes are activated.
  • whether to activate the virtual lane is set in order to shorten the driving path or travel time, but this is exemplary and is not necessarily limited thereto.
  • whether to activate the virtual lane may be set in order to prevent overlapping or intersection when determining the driving path by considering the mission situation, and whether to activate may be set according to whether driving is possible by determining the current status of the virtual lane based on the process information provided from the production device (120).
  • the route selection-based score corresponding to the mission situation for the two adjacent virtual lanes can be fixedly applied. For example, for a mission situation of moving back and forth between process A and process B, the route selection unit (149) can first determine a driving route that includes the virtual lane L5 while corresponding to the mission situation that has process A as the starting point and process B as the destination. Then, the route selection unit (149) can determine a driving route that includes the virtual lane L5 while corresponding to the mission situation that has process B as the starting point and process A as the destination.
  • the map management unit (148) can fixedly apply a route selection-based score corresponding to the mission situation for the two adjacent virtual lanes. Accordingly, when determining a driving route, the route selection unit (149) can include only the virtual lane L5 as the driving route when moving from Process A to Process B, and can include only the virtual lane L6 as the driving route when moving from Process B to Process A.
  • the map management unit (148) can fixedly assign a route selection-based score to at least some virtual lanes according to the mission situation of the smart logistics vehicle (110), and the route selection unit (149) can determine a driving route based on this so that the virtual lanes for each mission situation of the smart logistics vehicle (110) are distinguished.
  • the route selection unit (149) can transmit route information corresponding to the determined driving route to the smart logistics vehicle (110) performing the confirmed mission situation.
  • the route selection unit (149) can select a plurality of waypoints corresponding to the driving route based on the determined driving route, and transmit route information including information on the plurality of selected waypoints to the smart logistics vehicle (110).
  • the route selection unit (149) can transmit the route information to the communication unit (146) and transmit it to the smart logistics vehicle (110) through the communication unit (146).
  • the smart logistics vehicle (110) performing the mission situation determined by the route selection unit (149) can receive route information corresponding to the driving route determined by the route selection unit (149) through the communication unit (114).
  • the smart logistics vehicle (110) can determine a route selection-based score assigned to at least one virtual lane formed between waypoints based on the route information and move between waypoints. This will be described in detail with reference to FIG. 11.
  • FIG. 11 is a drawing for explaining a smart logistics vehicle that drives based on route information according to one embodiment of the present invention.
  • the path selection unit (149) can select a plurality of waypoints (WP1, WP2, WP3, WP4) corresponding to the determined driving path, and the plurality of waypoints (WP1, WP2, WP3, WP4) can exist on one virtual lane.
  • WP1, WP2, WP3, WP4 can exist on multiple virtual lanes.
  • the route selection unit (149) can transmit route information including information on a plurality of selected waypoints to the smart logistics vehicle (110), and the smart logistics vehicle (110) can drive according to a mission situation based on the route information including information on a plurality of waypoints. However, when the smart logistics vehicle (110) drives, the smart logistics vehicle (110) can drive while updating the status of the virtual lane in which it is currently driving in real time through a separately provided sensing unit (112).
  • the smart logistics vehicle (110) can drive to form a local route in the section between the waypoints rather than the global route through real-time sensing of the sensing unit (112).
  • the smart logistics vehicle (110) can directly determine the route selection-based score assigned to at least one virtual lane and move between waypoints along the virtual lane having the route selection-based score corresponding to the current mission situation.
  • FIG. 12 is a drawing for explaining a smart logistics vehicle control method according to one embodiment of the present invention.
  • the map management unit (148) can generate map information in which different route selection-based scores are assigned to at least some virtual lanes within the operation boundary (100) according to mission situations (S1210). Then, the map management unit (148) can provide the generated map information to the route selection unit (149) (S1220). However, step S1210 may be omitted according to embodiments, and if omitted, the map management unit (148) may provide preset map information to the route selection unit (149).
  • the path selection unit (149) can receive and collect process information of the operation boundary (100) from the production device (120) (S1230).
  • the path selection unit (149) can check the mission status of the smart logistics vehicle (110) based on the collected process information (S1240), and can determine a driving path along a virtual lane corresponding to the confirmed mission situation based on a path selection-based score corresponding to the confirmed mission situation based on the map information provided from the map management unit (148) (S1250).
  • the process of determining the driving path has been specifically described with reference to FIGS. 6 and 7 to 10, so further description will be omitted.
  • the route selection unit (149) can generate route information corresponding to the determined driving route and transmit the generated route information to the communication unit (114) of the smart logistics vehicle (110) (S1260-1).
  • the communication unit (114) of the smart logistics vehicle (110) can transmit the route information received from the route selection unit (149) to the control unit (115) (S1260-2), and the control unit (115) can control the driving of the smart logistics vehicle (110) according to the mission situation based on the received route information (S1270).
  • the smart logistics vehicle control method and control device of the present invention determine a driving path so that the smart logistics vehicle moves along a virtual lane corresponding to the identified mission situation based on a path selection base score corresponding to the identified mission situation, thereby preventing the driving paths from intersecting or overlapping, thereby improving the mobility of the smart logistics vehicle.
  • the above-described present invention can be implemented as a computer-readable code on a medium in which a program is recorded.
  • the computer-readable medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of the computer-readable medium include a hard disk drive (HDD), a solid state disk (SSD), a silicon disk drive (SDD), a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, etc. Therefore, the above detailed description should not be construed as limiting in all aspects but should be considered as illustrative. The scope of the present invention should be determined by a 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

스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하는 단계; 운용 바운더리 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 기반으로, 상기 스마트 물류 차량이 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단하는 단계; 및 상기 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 단계;를 포함하는 스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치가 소개된다.

Description

스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치
본 발명은 스마트 물류 차량의 미션 수행에 따른 주행 경로에 대한 정보를 제공하는 스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치에 관한 것이다.
최근 일반적인 물류 창고나 공장은 물론, 다양한 부품을 사용하여 서로 다른 사양의 물품을 제조하는 운용 바운더리(예컨대, 스마트 팩토리 등)에서는 유연하고 효율적인 부품 등의 공급과 이송을 위해 스마트 물류 차량이 도입되고 있다.
스마트 물류 차량은 자율 주행 모바일 로봇(AMR: Autonomous Mobile Robot)과 무인 반송차(AGV: Automated Guided Vehicle)를 통칭하는 개념이며, 이러한 스마트 물류 차량은 관제 시스템의 제어에 따라 이동 및 작업을 수행할 수 있다.
운용 바운더리 상의 일정 구간 또는 영역에는 스마트 물류 차량이 이동할 수 있는 가상 차선(Lane)이 형성될 수 있다. 그리고, 관제 시스템은 운용 바운더리에 형성된 가상 차선을 기반으로 스마트 물류 차량 각각에 대하여 미션 수행에 따른 주행 경로를 생성하고, 생성된 주행 경로를 스마트 물류 차량으로 전달할 수 있다. 다만, 운용 바운더리에 형성된 가상 차선은 스마트 물류 차량의 미션별로 구분되어 있지 않아 스마트 물류 차량에 대한 주행 경로 생성시 주행 경로가 교차되거나 중첩되는 구간이 발생할 수 있다.
또한, 스마트 물류 차량은 관제 시스템에서 제공된 주행 경로를 따라 이동하면서 미션을 수행하게 되는데, 주행 경로가 교차되거나 중첩되는 구간의 발생으로 인해 스마트 물류 차량이 충돌하여 스마트 물류 차량의 동작이 중단되거나 충돌 방지를 위해 스마트 물류 차량이 주행 속도를 줄이는 등의 회피 주행을 수행하게 된다.
이는 운용 바운더리 상에서의 스마트 물류 차량의 이동성이 저하되는 문제로 귀결될 수 있으며, 이를 방지하기 위해 스마트 물류 차량의 미션별 주행 경로가 교차 또는 중첩되지 않도록 주행 경로를 생성하여 스마트 물류 차량에 제공하는 방안이 제시될 필요가 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 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 수행할 미션이 상이한 서로 다른 스마트 물류 차량에 대한 주행 경로가 교차 또는 중첩되지 않도록 스마트 물류 차량의 미션 수행에 따른 주행 경로에 대한 정보를 제공하는 스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치를 제공하고자 함이다.
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.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 스마트 물류 차량 관제 방법은, 스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하는 단계; 운용 바운더리 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 기반으로, 상기 스마트 물류 차량이 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단하는 단계; 및 상기 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 관제 장치는, 운용 바운더리 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 제공하는 맵 관리부; 및 스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하고, 상기 맵 관리부에서 제공된 맵 정보를 기반으로, 상기 스마트 물류 차량이 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단하고, 상기 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 경로 선정부;를 포함할 수 있다.
상술한 바에 따르면, 본 발명의 스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치는, 스마트 물류 차량이 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단함으로써 주행 경로가 교차되거나 중첩되는 것을 방지하여 스마트 물류 차량의 이동성을 향상시킬 수 있다.
또한, 스마트 물류 차량의 미션 상황별 주행 경로를 판단함으로써 운용 바운더리 내 물류의 흐름을 용이하게 파악할 수도 있다.
본 발명에서 얻을 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 운용 바운더리 구성의 일례를 나타낸 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 관제 장치 구성의 일례를 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 구성의 일례를 나타낸 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량 외관의 일례를 나타낸 사시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 스마트 물류 차량의 주행 과정의 일례를 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 장치가 구비된 운용 바운더리를 도식화한 도면이다.
도 7 내지 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량의 주행 경로 판단을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 정보를 기반으로 주행하는 스마트 물류 차량을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량 관제 방법을 설명하기 위한 도면이다.
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.
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.
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 운용 바운더리의 구성을 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1은 실시예들에 적용될 수 있는 운용 바운더리 구성의 일례를 나타내는 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 운용 바운더리(100)는 스마트 물류 차량(110), 생산 장치(120), 감시 장치(130) 및 관제 장치(140)를 포함할 수 있다.
운용 바운더리(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. 운용 바운더리(100)는 스마트 팩토리로 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 이하, 각 구성 요소를 설명한다.
먼저, 스마트 물류 차량(110)은 자율 주행 모바일 로봇(Autonomous Mobile Robot, 이하, 편의상 'AMR'이라 칭함)과 무인 반송차(Automated Guided Vehicle, 이하, 편의상 'AGV'라 칭함)를 포함할 수 있다. 운용 바운더리(100)에서 스마트 물류 차량(110)의 운용 방침에 따라 AGV나 AMR 중 한 종류만 운용할 수도 있고, 단일 운용 바운더리(100) 내에서 AGV와 AMR이 함께 운용될 수도 있다.
AGV는 일반적으로 AGV의 안내(guide)를 위해 바닥에 배치된 안내 설비를 인식 및 추종함으로써 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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(110) 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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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 운용 바운더리(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, 수행할 미션이 상이한 서로 다른 스마트 물류 차량에 대한 주행 경로가 교차 또는 중첩되지 않도록 스마트 물류 차량의 미션 수행에 따른 주행 경로에 대한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
이하, 도 6을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 관제 장치를 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 장치가 구비된 운용 바운더리를 도식화한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 관제 장치(140)는 운용 바운더리(100) 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 제공하는 맵 관리부(148) 및 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황을 확인하고, 맵 관리부(148)에서 제공된 맵 정보를 기반으로, 스마트 물류 차량(110)이 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단하고, 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 스마트 물류 차량(110)에 전달하는 경로 선정부(149)를 포함할 수 있다. 또한, 관제 장치(140)는 외부 정보를 수집하거나 관제 장치(140) 내에서 생성된 정보를 외부로 전달하는 통신부(146)를 더 포함할 수 있다.
도 6에서는 설명의 편의를 위해 하나의 관제 장치(140) 및 하나의 스마트 물류 차량(110)에 대하여 설명하고 있으나, 이는 복수의 스마트 물류 차량 또는 복수의 관제 장치가 구비된 경우에도 동일하게 적용되는 것으로 이해되어야 할 것이다.
이하에서는 관제 장치(140)에 포함된 각 구성 요소에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.
운용 바운더리(100)에는 스마트 물류 차량(110)의 미션 수행시 이동할 수 있는 가상 차선(Lane)이 형성될 수 있다. 그리고, 맵 관리부(148)는 운용 바운더리(100)에 형성된 복수의 가상 차선 중 적어도 일부 가상 차선에 경로 선정 기반 점수를 부여할 수 있다. 경로 선정 기반 점수는 운용 바운더리 내의 단위 구간 또는 단위 셀마다 미션 상황별로 부여된 코스트(Cost)를 의미할 수 있다.
도 5에서 상술한 바에 따르면, 종래에는 가상 차선에 코스트를 부여하여 스마트 물류 차량(110)이 코스트가 높은 가상 차선과 코스트가 낮은 가상 차선 중 낮은 코스트가 부여된 가상 차선을 따라 이동하도록 하였다. 이 경우, 가상 차선에는 부여된 코스트로 인한 이동 가부 또는 방향성 만이 설정됨에 따라 이러한 가상 차선을 바탕으로 주행 경로를 형성하면 주행 경로 상 교차되거나 중첩되는 지점 또는 구간이 발생할 수 있다. 이러한 주행 경로를 따라 스마트 물류 차량(110)이 이동하게 되면, 교차되거나 중첩되는 지점 또는 구간에서 스마트 물류 차량(110) 간 충돌이 발생하거나 충돌 발생을 방지하기 위한 회피 주행을 수행해야되는 문제가 있다.
이러한 문제를 해결하고자, 본 발명의 실시예에 따른 맵 관리부(148)는 운용 바운더리(100) 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 제공할 수 있다. 이때, 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황은 스마트 물류 차량(110)이 수행할 미션에 대한 정보, 스마트 물류 차량(110)의 적재 상태에 대한 정보 및 스마트 물류 차량(110)의 종류 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 수행할 미션에 대한 정보는 스마트 물류 차량(110)이 수행할 공급 미션, 회수 미션 및 충전 미션 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 스마트 물류 차량(110)의 적재 상태에 대한 정보는 스마트 물류 차량(110)의 적재 물품 적재 여부에 대한 정보 및 스마트 물류 차량(110)에 적재된 적재 물품에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 스마트 물류 차량(110)의 종류 정보는 스마트 물류 차량(110)의 사용 용도(예컨대, 물류 작업 수행, 주차 작업 수행, 청소 작업 수행 등)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
즉, 맵 관리부(148)는 적어도 일부 가상 차선에 대하여 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황별로 이동할 수 있는 가상 차선이 구분된 맵 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 맵 관리부(148)는 하나의 가상 차선에 대해 공급 미션의 경우 낮은 경로 선정 기반 점수를 부여하고, 회수 미션의 경우 높은 경로 선정 기반 점수를 부여하여 해당 가상 차선을 공급 미션에만 사용되도록 하는 맵 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해, 경로 선정 기반 점수는 각 가상 차선에 대하여 고정된 값으로 부여될 수도 있고, 미션 상황에 따라 주기적으로 변동되는 값으로 부여될 수도 있다.
다만, 이는 예시적인 것으로, 반드시 이에 한정되지 않음은 물론이다. 예컨대, 맵 관리부(148)는 운용 바운더리(100) 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보가 사전 설정되어 사전 설정된 맵 정보를 제공할 수도 있고, 맵 관리부(148)는 자체적으로 운용 바운더리(100) 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 생성하여 생성된 맵 정보를 제공할 수도 있다.
경로 선정부(149)는 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황을 확인하고, 맵 관리부(148)에서 제공된 맵 정보를 기반으로 확인된 미션 상황을 기반으로 스마트 물류 차량(110)의 주행 경로를 판단할 수 있다.
구체적으로, 경로 선정부(149)는 운용 바운더리(100)의 공정 정보를 수집할 수 있다. 공정 정보는 운용 바운더리(100)의 공정 상태 정보 및 물류 요청 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 경로 선정부(149)는 운용 바운더리(100) 내 구비된 생산 장치(120)로부터 제공된 공정 정보를 수집할 수 있다. 이때, 관제 장치(140)는 통신부(146)를 통해 생산 장치(120)에서 제공된 공정 정보를 수집하고, 통신부(146)에서 수집된 공정 정보를 경로 선정부(149)에 제공하여 경로 선정부(149)가 제공된 공정 정보를 다시 수집할 수도 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로, 반드시 이에 한정되지 않음은 물론이다.
그리고, 경로 선정부(149)는 수집된 공정 정보를 기반으로 스마트 물류 차량(110)에 대한 미션 상황을 결정할 수 있으며, 결정된 미션 상황을 확인할 수 있다. 예컨대, 경로 선정부(149)는 수집된 공정 정보를 기반으로 스마트 물류 차량(110)이 수행할 공급 미션 및 회수 미션 등과 같은 미션 상황을 결정할 수 있다.
경로 선정부(149)는 미션 상황을 확인하고, 맵 관리부(148)에서 제공된 맵 정보를 기반으로 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단할 수 있다. 주행 경로를 판단하는 것은 도 7 내지 10을 함께 참조하여 설명하도록 한다.
도 7 내지 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량의 주행 경로 판단을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 7을 참조하면, 운용 바운더리(100) 내에 임의의 두 공정 영역인 A 공정과 B 공정이 형성된 상황을 가정한다. 그리고, A 공정과 B 공정 사이에는 두 공정을 연결하는 복수의 가상 차선(L1, L2)이 형성될 수 있다. 맵 관리부(148)는 복수의 가상 차선(L1, L2) 각각에 대하여 미션 상황별 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 가상 차선(L1)에는 공급 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 3, 회수 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 6 및 단순 이동 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 5가 부여될 수 있다. 그리고, 제2 가상 차선(L2)에는 공급 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 5, 회수 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 2 및 단순 이동 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 6이 부여될 수 있다.
경로 선정부(149)는 수집된 공정 정보를 기반으로 A 공정에서 B 공정으로의 자재 공급이 필요한 경우, 스마트 물류 차량(110)이 A 공정에서 B 공정으로의 공급 미션을 수행하도록 미션 상황을 결정하여 확인할 수 있다. 그리고, 경로 선정부(149)는 맵 관리부(148)에서 제공된 맵 정보를 기반으로 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 미션 상황이 A 공정에서 B 공정으로의 공급 미션인 경우, 경로 선정부(149)는 맵 정보를 기반으로 복수의 가상 차선(L1, L2) 각각에 대하여 공급 미션에 대응되도록 부여된 경로 선정 기반 점수를 판단할 수 있다. 앞서, 제1 가상 차선(L1)에 부여된 공급 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 3이고, 제2 가상 차선(L2)에 부여된 공급 미션에 대한 경로 선정 기반 점수는 5이다. 경로 선정부(149)는 두 경로 선정 기반 점수를 기반으로 스마트 물류 차량(110)이 낮은 점수를 가진 제1 가상 차선(L1)을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단할 수 있다.
그리고, 경로 선정부(149)는 확인된 미션 상황에 대응되는 운용 바운더리(100) 내의 출발지 및 목적지를 선정하고, 맵 정보를 기반으로 선정된 출발지 및 목적지를 연결하는 주행 경로를 판단할 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 운용 바운더리(100) 내에는 복수의 가상 차선이 형성될 수 있으며, 맵 관리부(148)에 의해 복수의 가상 차선 각각에는 미션 상황별 특히, 공급 미션 및 회수 미션에 따른 경로 선정 기반 점수가 부여될 수 있다. 예컨대, 공급 목적 가상 차선은 공급 미션에 따른 경로 선정 기반 점수가 낮게 부여된 가상 차선을 의미할 수 있고, 회수 목적 가상 차선은 회수 미션에 따른 경로 선정 기반 점수가 낮게 부여된 가상 차선을 의미할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로, 반드시 이에 한정되지 않음은 물론이다. 맵 관리부(148)는 이와 같이 설정된 맵 정보를 경로 선정부(149)에 제공할 수 있다.
그리고, 도 8을 참조하면, 경로 선정부(149)는 확인된 미션 상황에 대응되는 운용 바운더리(100) 내의 출발지 및 목적지를 선정할 수 있다. 예를 들어, 운용 바운더리(100) 내에 복수의 공정(A 공정, B 공정 및 C 공정)이 형성될 수 있고, 확인된 미션 상황이 C 공정에서의 부품 요청으로 인한 부품 공급 미션일 경우, 경로 선정부(149)는 운용 바운더리(100) 내에 마련된 복수의 공급 포트(SP1, SP2, SP3) 중 어느 하나의 공급 포트(예컨대, SP2)를 출발지로 선정하고, C 공정을 목적지로 선정할 수 있다.
출발지 및 목적지가 선정되면, 경로 선정부(149)는 맵 정보를 기반으로 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 출발지 및 목적지를 연결하는 주행 경로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 경로 선정부(149)는 부품 공급 미션을 수행할 제1 스마트 물류 차량(110-1)에 대한 부품 공급 미션에 따른 경로 선정 기반 점수가 낮게 부여된 공급 목적 가상 차선을 따라 출발지인 공급 포트(SP2)와 목적지인 C 공정을 연결하는 주행 경로를 판단할 수 있다.
반면, 확인된 미션 상황이 C 공정에서의 빈 팔레트 회수 요청으로 인한 회수 미션일 경우, 경로 선정부(149)는 C 공정을 출발지로 선정하고, 운용 바운더리(100) 내에 마련된 복수의 회수 포트(CP1, CP2, CP3) 중 어느 하나의 회수 포트(예컨대, CP3)를 목적지로 선정할 수 있다. 출발지 및 목적지가 선정되면, 경로 선정부(149)는 맵 정보를 기반으로 확인된 미션 상황인 회수 미션에 따른 경로 선정 기반 점수가 낮게 부여된 회수 목적 가상 차선을 따라 이동하도록 회수 미션을 수행할 제2 스마트 물류 차량(110-2)에 대한 출발지인 C 공정과 목적지인 회수 포트(CP3)를 연결하는 주행 경로를 판단할 수 있다.
또한, 경로 선정부(149)는 선정된 출발지 및 목적지 각각의 상태 정보를 더 고려하여 출발지 및 목적지를 연결하는 주행 경로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 경로 선정부(149)는 복수의 공급 포트(SP1, SP2, SP3) 각각의 상태 정보, 복수의 회수 포트(CP1, CP2, CP3) 각각의 상태 정보 및 복수의 공정(A 공정, B 공정, C 공정) 각각의 상태 정보를 더 고려하여 출발지 및 목적지를 연결하는 주행 경로를 판단할 수 있다.
이처럼, 스마트 물류 차량(110)이 수행할 미션 상황에 따른 주행 경로를 판단함으로써 공급 미션을 수행하는 제1 스마트 물류 차량(110-1)과 회수 미션을 수행하는 제2 스마트 물류 차량(110-2)이 공존할 경우, 제1 스마트 물류 차량(110-1)의 주행 경로와 제2 스마트 물류 차량(110-2)의 주행 경로가 중첩되거나 교차되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 경로 선정부(149)는 맵 정보에 적어도 일부 가상 차선의 미션 상황별 활성화 여부에 대한 정보가 더 반영된 맵 정보를 기반으로 주행 경로를 판단할 수도 있다.
도 9를 참조하면, 운용 바운더리(100) 내에 존재하는 임의의 공정 영역(예컨대, B 공정) 주변으로 복수의 가상 차선이 형성될 수 있으며, 맵 관리부(148)에 의해 복수의 가상 차선 각각에는 미션 상황별 특히, 공급 미션 및 회수 미션에 따른 경로 선정 기반 점수가 부여될 수 있다. 도 9에서는 실시예에 따라 B 공정 주변으로 형성된 복수의 가상 차선이 회수 미션에 대응되는 경로 선정 기반 점수가 공급 미션에 대응되는 경로 선정 기반 점수보다 낮게 부여된 회수 목적 가상 차선인 것을 가정한다.
상술한 바에 따르면, 맵 관리부(148)는 운용 바운더리(100) 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 제공할 수 있다. 이때, 적어도 일부 가상 차선에는 미션 상황별로 주행 경로 또는 이동 시간의 단축을 위해 활성화 여부가 설정될 수 있다. 맵 관리부(148)는 기존 맵 정보에서 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별 활성화 여부에 대한 정보가 더 반영되도록 맵 정보를 업데이트하고, 업데이트된 맵 정보를 제공할 수 있다. 그리고, 경로 선정부(149)는 업데이트된 맵 정보를 기반으로 미션 상황별 주행 경로를 판단할 수 있다.
예를 들어, 맵 관리부(148)에서 제공된 초기 맵 정보에 가상 차선인 L3의 활성화에 대한 정보가 포함되어 있을 경우, 경로 선정부(149)는 초기 맵 정보를 기반으로 스마트 물류 차량(110)의 B 공정에서 회수 포트(CP2)까지의 회수 미션인 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 활성화된 가상 차선(L3)를 포함하는 초기 주행 경로를 판단할 수 있다. 경로 선정부(149)에서 판단된 초기 주행 경로를 기반으로 스마트 물류 차량(110)이 주행하도록 할 수 있지만, 미션 수행 시간 단축을 위해 맵 관리부(148)는 확인된 미션 상황에 대응되면서 사용하고 있지 않는 다른 가상 차선의 활성화 여부에 대한 정보를 더 수집할 수 있다. 예컨대, 맵 관리부(148)는 경로 선정부(149)에서 확인된 회수 미션에 대응되면서 임시 활성화가 가능한 가상 차선 L4에 대한 정보가 더 반영되도록 맵 정보를 업데이트하고, 업데이트된 맵 정보를 경로 선정부(149)에 제공할 수 있다.
경로 선정부(149)는 가상 차선 L4의 임시 활성화에 대한 정보가 업데이트된 맵 정보를 기반으로 B 공정에서부터 회수 포트(CP2)까지의 초기 주행 경로와는 상이한 변경된 주행 경로를 판단할 수 있다. 경로 선정부(149)는 적어도 일부 가상 차선의 활성화 여부에 대한 정보가 더 반영된 맵 정보를 기반으로 초기 주행 경로보다 경로가 단축된 변경된 주행 경로를 판단할 수 있다. 다만, 상술한 바에 따르면 주행 경로 또는 이동 시간의 단축을 위해 가상 차선의 활성화 여부를 설정하는 것으로 설명하고 있으나 이는 예시적인 것으로, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 가상 차선의 활성화 여부는 미션 상황을 고려하여 주행 경로 판단시 중첩 또는 교차를 방지하기 위해 설정될 수도 있으며, 생산 장치(120)에서 제공되는 공정 정보를 기반으로 가상 차선의 현재 상태를 판단하여 주행 가능 여부에 따른 활성화 여부를 설정할 수도 있다.
한편, 도 10을 참조하면, 운용 바운더리(100) 내 형성된 A 공정과 B 공정 사이를 연결하는 서로 이웃한 두 가상 차선(L5, L6)이 존재하는 경우, 이웃한 두 가상 차선에 대한 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수는 고정적으로 적용될 수 있다. 예를 들어, A 공정과 B 공정을 왕복 이동하는 미션 상황에 대해, 경로 선정부(149)는 A 공정을 출발지로 하고, B 공정을 목적지로 하는 미션 상황에 대응되면서 가상 차선인 L5를 포함하는 주행 경로를 우선 판단할 수 있다. 그리고, 경로 선정부(149)는 B 공정을 출발지로 하고, A 공정을 목적지로 하는 미션 상황에 대응되면서 가상 차선인 L5를 포함하는 주행 경로를 판단할 수 있다. 그러나, 이 경우 다시 가상 차선인 L5를 주행 경로에 포함하기 위해서는 가상 차선인 L5에 부여된 경로 선정 기반 점수를 변경해야되는 번거로움이 있을 수 있다. 따라서, 두 공정(A 공정, B 공정)을 연결하는 서로 이웃한 가상 차선(L5, L6)이 존재하는 경우, 맵 관리부(148)는 이웃한 두 가상 차선에 대한 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수를 고정적으로 적용할 수 있다. 이로 인해, 경로 선정부(149)는 주행 경로 판단시 A 공정에서 B 공정으로 이동할 때에는 가상 차선 L5 만을 주행 경로로 포함하도록 하고, B 공정에서 A 공정으로 이동할 때에는 가상 차선 L6 만을 주행 경로로 포함하도록 할 수 있다. 즉, 맵 관리부(148)는 적어도 일부 가상 차선에 대하여 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황별로 경로 선정 기반 점수를 고정적으로 부여할 수 있고, 경로 선정부(149)는 이를 바탕으로 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황별 가상 차선이 구분되도록 주행 경로를 판단할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 경로 선정부(149)에서 주행 경로가 판단되면, 경로 선정부(149)는 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 확인된 미션 상황을 수행하는 스마트 물류 차량(110)에 전달할 수 있다. 특히, 경로 선정부(149)는 판단된 주행 경로를 기반으로 주행 경로에 대응되는 복수의 웨이포인트(way-point)를 선정하고, 선정된 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 경로 정보를 스마트 물류 차량(110)에 전달할 수 있다. 이때, 경로 선정부(149)는 경로 정보를 통신부(146)에 전달하고, 통신부(146)를 통해 스마트 물류 차량(110)에 전달할 수 있다. 경로 선정부(149)에서 확인된 미션 상황을 수행하는 스마트 물류 차량(110)은 통신부(114)를 통해 경로 선정부(149)에서 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 제공받을 수 있다.
경로 선정부(149)가 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 경로 정보를 스마트 물류 차량(110)에 전달함으로써, 스마트 물류 차량(110)이 경로 정보를 기반으로 웨이포인트 사이에 형성된 적어도 하나의 가상 차선에 부여된 경로 선정 기반 점수를 판단하여 웨이포인트 사이를 이동하도록 할 수 있다. 이는 도 11을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 정보를 기반으로 주행하는 스마트 물류 차량을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 경로 선정부(149)는 판단된 주행 경로에 대응되는 복수의 웨이포인트(WP1, WP2, WP3, WP4)를 선정할 수 있으며, 복수의 웨이포인트(WP1, WP2, WP3, WP4)는 어느 하나의 가상 차선 상에 존재할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로, 설명의 편의를 위해 하나의 가상 차선 상에 존재하는 것으로 도시되었을 뿐, 반드시 이에 한정되지 않음은 물론이다. 예컨대, 복수의 웨이포인트(WP1, WP2, WP3, WP4)는 복수의 가상 차선 상에 존재할 수도 있다.
경로 선정부(149)는 선정된 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 경로 정보를 스마트 물류 차량(110)에 전달할 수 있고, 스마트 물류 차량(110)은 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 경로 정보를 기반으로 미션 상황에 따른 주행을 할 수 있다. 다만, 스마트 물류 차량(110)이 주행함에 있어서, 스마트 물류 차량(110)은 별도 구비된 센싱부(112)를 통해 현재 주행 중인 가상 차선의 상태를 실시간 업데이트하면서 주행할 수 있다. 이에, 경로 선정부(149)에서 복수의 웨이포인트(WP1, WP2, WP3, WP4)를 연결하는 글로벌 경로를 주행 경로로써 스마트 물류 차량(110)에 제공하여도, 스마트 물류 차량(110)은 센싱부(112)의 실시간 센싱을 통해 글로벌 경로가 아닌 웨이포인트 사이 구간에서 로컬 경로를 형성하도록 주행할 수 있다. 또한, 복수의 웨이포인트(WP1, WP2, WP3, WP4) 사이에 적어도 하나의 가상 차선이 형성되면, 적어도 하나의 가상 차선에 부여된 경로 선정 기반 점수를 스마트 물류 차량(110)이 직접 판단하여 현재 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수를 가진 가상 차선을 따라 웨이포인트 사이를 이동할 수도 있다.
이하에서는 도 6에서 상술한 관제 장치(140)의 구성을 바탕으로, 본 발명의 실시예에 따른 스마트 물류 차량 관제 방법에 대해 도 12를 참조하여 설명하도록 한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 물류 차량 관제 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 맵 관리부(148)는 운용 바운더리(100) 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 생성할 수 있다(S1210). 그리고, 맵 관리부(148)는 생성된 맵 정보를 경로 선정부(149)로 제공할 수 있다(S1220). 다만, S1210 단계는 실시예들에 따라 생략될 수 있으며, 생략될 경우 맵 관리부(148)는 사전 설정된 맵 정보를 경로 선정부(149)로 제공할 수도 있다.
그리고, 경로 선정부(149)는 생산 장치(120)로부터 운용 바운더리(100)의 공정 정보를 제공받아 수집할 수 있다(S1230). 경로 선정부(149)는 수집된 공정 정보를 기반으로 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황을 확인할 수 있으며(S1240), 맵 관리부(148)에서 제공된 맵 정보를 기반으로 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하는 주행 경로를 판단할 수 있다(S1250). 주행 경로를 판단하는 과정은 도 6 및 도 7 내지 10을 통해 구체적으로 상술하였으므로 더 이상의 설명은 생략하기로 한다.
경로 선정부(149)는 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 생성할 수 있으며, 생성된 경로 정보를 스마트 물류 차량(110)의 통신부(114)에 전달할 수 있다(S1260-1). 스마트 물류 차량(110)의 통신부(114)는 경로 선정부(149)로부터 전달받은 경로 정보를 제어부(115)에 전달할 수 있고(S1260-2), 제어부(115)는 전달받은 경로 정보를 기반으로 스마트 물류 차량(110)의 미션 상황에 따른 주행을 하도록 제어할 수 있다(S1270).
상술한 바에 따르면, 본 발명의 스마트 물류 차량 관제 방법 및 관제 장치는, 스마트 물류 차량이 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단함으로써 주행 경로가 교차되거나 중첩되는 것을 방지하여 스마트 물류 차량의 이동성을 향상시킬 수 있다.
또한, 스마트 물류 차량의 미션 상황별 주행 경로를 판단함으로써 운용 바운더리 내 물류의 흐름을 용이하게 파악할 수도 있다.
본 발명의 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
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 : 운용 바운더리
110 : 스마트 물류 차량
120 : 생산 장치
130 : 감시 장치
140 : 관제 장치

Claims (18)

  1. 스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하는 단계;
    운용 바운더리 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 기반으로, 상기 스마트 물류 차량이 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 단계;를 포함하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 미션 상황은
    상기 스마트 물류 차량이 수행할 미션에 대한 정보, 상기 스마트 물류 차량의 적재 상태에 대한 정보 및 상기 스마트 물류 차량의 종류 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 적재 상태 정보는
    상기 스마트 물류 차량의 적재 여부에 대한 정보 및 상기 스마트 물류 차량에 적재된 적재 물품에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 경로 선정 기반 점수는
    상기 운용 바운더리 내의 단위 구간 또는 단위 셀마다 미션 상황별로 부여된 코스트(Cost)를 의미하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 확인하는 단계는
    상기 운용 바운더리의 공정 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 공정 정보를 기반으로 결정된 상기 스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 공정 정보는
    상기 운용 바운더리의 공정 상태 정보 및 물류 요청 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 확인된 미션 상황에 대응되는 상기 운용 바운더리 내의 출발지 및 목적지를 선정하는 단계; 및
    상기 맵 정보를 기반으로 상기 선정된 출발지 및 목적지를 연결하는 상기 주행 경로를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 선정된 출발지 및 목적지 각각의 상태 정보를 더 고려하여 상기 출발지 및 목적지를 연결하는 상기 주행 경로를 판단하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 맵 정보에 상기 적어도 일부 가상 차선의 미션 상황별 활성화 여부에 대한 정보가 더 반영된 맵 정보를 기반으로 상기 주행 경로를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 전달하는 단계는
    상기 판단된 주행 경로를 기반으로 상기 주행 경로에 대응되는 복수의 웨이포인트를 선정하는 단계; 및
    상기 선정된 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 전달하는 단계는
    상기 스마트 물류 차량이 상기 경로 정보를 기반으로 웨이포인트 사이에 형성된 적어도 하나의 가상 차선에 부여된 경로 선정 기반 점수를 판단하여 상기 웨이포인트 사이를 이동하도록 상기 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 상기 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 물류 차량 관제 방법.
  12. 운용 바운더리 내의 적어도 일부 가상 차선에 미션 상황별로 서로 다른 경로 선정 기반 점수가 부여된 맵 정보를 제공하는 맵 관리부; 및
    스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하고, 상기 맵 관리부에서 제공된 맵 정보를 기반으로, 상기 스마트 물류 차량이 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 경로 선정 기반 점수에 기반하여 상기 확인된 미션 상황에 대응되는 가상 차선을 따라 이동하도록 주행 경로를 판단하고, 상기 판단된 주행 경로에 대응되는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 경로 선정부;를 포함하는 관제 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 경로 선정부는
    상기 운용 바운더리의 공정 정보를 수집하고, 상기 수집된 공정 정보를 기반으로 결정된 상기 스마트 물류 차량의 미션 상황을 확인하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 경로 선정부는
    상기 확인된 미션 상황에 대응되는 상기 운용 바운더리 내의 출발지 및 목적지를 선정하고, 상기 맵 정보를 기반으로 상기 선정된 출발지 및 목적지를 연결하는 상기 주행 경로를 판단하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 경로 선정부는
    상기 선정된 출발지 및 목적지 각각의 상태 정보를 더 고려하여 상기 출발지 및 목적지를 연결하는 상기 주행 경로를 판단하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
  16. 청구항 12에 있어서,
    상기 경로 선정부는
    상기 맵 정보에 상기 적어도 일부 가상 차선의 미션 상황별 활성화 여부에 대한 정보가 더 반영된 맵 정보를 기반으로 상기 주행 경로를 판단하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
  17. 청구항 12에 있어서,
    상기 경로 선정부는
    상기 판단된 주행 경로를 기반으로 상기 주행 경로에 대응되는 복수의 웨이포인트를 선정하고, 상기 선정된 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 경로 선정부는
    상기 스마트 물류 차량이 상기 경로 정보를 기반으로 웨이포인트 사이에 형성된 적어도 하나의 가상 차선에 부여된 경로 선정 기반 점수를 판단하여 상기 웨이포인트 사이를 이동하도록 상기 복수의 웨이포인트에 대한 정보를 포함하는 상기 경로 정보를 상기 스마트 물류 차량에 전달하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
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