선반 화물운송용 물류이송로봇의 개선된 주행알고리즘 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 선반 화물운송용 물류이송로봇의 가중치 기반 우선순위 충돌회피 알고리즘과 SLAM 기반의 개선된 주행알고리즘을 제안한다. 물류센터 내에서의 다개체 물류이송로봇들은 개별 주행알고리즘을 기반으로 주행을 한다. 일반적으로 알려진 D*Lite 주행알고리즘에서는 여러 대의 물류이송로봇들이 있을 경우 다른 로봇들을 동적장애물로 인식하여 충돌을 피하기 위하여 다른 경로를 생성하여 주행한다. 또한 충돌이 예상되는 다른 로봇도 같은 방법으로 초기 주행경로를 수정하여 목적지로 주행을 한다. 그러나 빠르고 효율적인 물류처리를 위하여 보다 정확하고 효과적인 주행 알고리즘이 필요하다. 제안된 알고리즘은 주문순서와 처리 시간을 기반으로 우선순위를 선정하여 주행 효율성을 높였으며, SLAM 기술을 적용하여 주행 중 발생되는 오차를 최소로 하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 두 대의 선반이송용 물류이송로봇을 사용하였으며, 실험실 규모의 작업공간에서 주행 및 충돌회피 실험을 수행하였다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존 주행 알고리즘에 비하여 정확성 및 효율성이 우수함을 확인 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose a collision avoidance algorithm using weighted priority and an advanced traveling algorithm based on SLAM algorithm for logistics transportation robots that can transport the shelf. Multi-logistics transportation robots in a logistics center run on the basis of individual traveling algorithms. Generally, when several transportation robots exist, other robots are recognized as dynamic obstacles and D* Lite traveling algorithm generate different routes to avoid collision. Also, the robot, which is expected to collide, modify the initial moving route in the same way and travel to the destination. However, more accurate and effective traveling algorithm is needed for fast and efficient logistics processing. The proposed algorithm increases the traveling efficiency by selecting priorities based on the order number and processing time and minimizes the error that occurs during driving by applying SLAM technology. In order to verify the performance of the proposed algorithm, two transportation robots are used for transporting the goods and a traveling and collision avoidance experiment was performed in a laboratory size workspace. Experimental results show that the proposed algorithm shows better performance in accuracy and efficiency than the conventional algorithm.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 선반위 화물운송 가능한 물류이송로봇
• 3. SLAM 기반 물류이송로봇의 주행제어
• 4. 시뮬레이션 및 실험 결과
• 5. 결론 및 향후 연구
• References

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