IoT (Internet of Things) 및 스마트 제조와 관련된 전자 기술로 인해 무인 자율 주행 자동차 기술이 빠르게 발전하고 있다. 그러므로 산업체의 중요이동기기 중의 하나인 크레인의 무인 자율화도 가능하게 되었다. 그러나 크레인의 무인화 가운데 비정형 분말 원료를 사용하는 야드 크레인의 무인화는 매우 어려운 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 비정형 분말 원료를 다루는 야드의 환경은 근로자의 건강과 환경오염에 매우 나쁘기도 하여 시급히 무인 자동화가 이루어져야 하는 분야이기도 하다. 이런 환경의 야드에서야말로 무인 자율 크레인이 반드시 필요하나 관련 인프라와 시스템의 연구는 많이 진행 되어 있지 않다. 본 연구는 69GHz 레이더 웨이브로 ...
IoT (Internet of Things) 및 스마트 제조와 관련된 전자 기술로 인해 무인 자율 주행 자동차 기술이 빠르게 발전하고 있다. 그러므로 산업체의 중요이동기기 중의 하나인 크레인의 무인 자율화도 가능하게 되었다. 그러나 크레인의 무인화 가운데 비정형 분말 원료를 사용하는 야드 크레인의 무인화는 매우 어려운 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 비정형 분말 원료를 다루는 야드의 환경은 근로자의 건강과 환경오염에 매우 나쁘기도 하여 시급히 무인 자동화가 이루어져야 하는 분야이기도 하다. 이런 환경의 야드에서야말로 무인 자율 크레인이 반드시 필요하나 관련 인프라와 시스템의 연구는 많이 진행 되어 있지 않다. 본 연구는 69GHz 레이더 웨이브로 3D 볼륨 야드 지도를 만들고 이를 기반한 무인 자율 크레인을 효과적으로 개발하는 방법을 제시한다. 그러므로 무인 자율 기술의 효과적인 사용을 위한 분석과 방법 및 프로세스의 개발이 매우 중요하다. 일반적으로 레이더 파는 거리 측정 및 물체 감지에 사용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 3차원 스캐너로 사용되어 야드 측정을 하고 데이터를 분석하여 입체 지도를 만든다. 그리고 이 연구를 바탕으로 무인 자율 크레인의 개발 방법과 프로세스를 제안 하였다. 본 연구의 결과로 비정형분말원료 분야의 크레인 무인화가 상당히 진척 되었다. 그러나 아직까지 극복하지 몇 가지 문제는 과제로 남아 있다. 제어 기기나 계측 분야의 발전으로 크레인 자체의 무인화는 안정화 단계에서 실용화 단계로 넘어가는 수준까지 도달 하였다. 그러나 일부 센서는 아직 이러한 환경에 맞지 않으며 하드웨어의 발전이 필요 하다고 판단된다. 이 연구를 바탕으로 빅데이터와 인공지능 같은 기술들이 결합되어 더욱 수준 높은 결과가 나오길 기대 한다.
IoT (Internet of Things) 및 스마트 제조와 관련된 전자 기술로 인해 무인 자율 주행 자동차 기술이 빠르게 발전하고 있다. 그러므로 산업체의 중요이동기기 중의 하나인 크레인의 무인 자율화도 가능하게 되었다. 그러나 크레인의 무인화 가운데 비정형 분말 원료를 사용하는 야드 크레인의 무인화는 매우 어려운 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 비정형 분말 원료를 다루는 야드의 환경은 근로자의 건강과 환경오염에 매우 나쁘기도 하여 시급히 무인 자동화가 이루어져야 하는 분야이기도 하다. 이런 환경의 야드에서야말로 무인 자율 크레인이 반드시 필요하나 관련 인프라와 시스템의 연구는 많이 진행 되어 있지 않다. 본 연구는 69GHz 레이더 웨이브로 3D 볼륨 야드 지도를 만들고 이를 기반한 무인 자율 크레인을 효과적으로 개발하는 방법을 제시한다. 그러므로 무인 자율 기술의 효과적인 사용을 위한 분석과 방법 및 프로세스의 개발이 매우 중요하다. 일반적으로 레이더 파는 거리 측정 및 물체 감지에 사용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 3차원 스캐너로 사용되어 야드 측정을 하고 데이터를 분석하여 입체 지도를 만든다. 그리고 이 연구를 바탕으로 무인 자율 크레인의 개발 방법과 프로세스를 제안 하였다. 본 연구의 결과로 비정형분말원료 분야의 크레인 무인화가 상당히 진척 되었다. 그러나 아직까지 극복하지 몇 가지 문제는 과제로 남아 있다. 제어 기기나 계측 분야의 발전으로 크레인 자체의 무인화는 안정화 단계에서 실용화 단계로 넘어가는 수준까지 도달 하였다. 그러나 일부 센서는 아직 이러한 환경에 맞지 않으며 하드웨어의 발전이 필요 하다고 판단된다. 이 연구를 바탕으로 빅데이터와 인공지능 같은 기술들이 결합되어 더욱 수준 높은 결과가 나오길 기대 한다.
Unmanned autonomous car technology is getting upgraded rapidly because of IoT(Internet of Things) and electronic technology which is related to Smart Manufacturing. Therefore, unmanned autonomy of the crane, one of the important mobile devices of the industry, was also possible. However, unmanning o...
Unmanned autonomous car technology is getting upgraded rapidly because of IoT(Internet of Things) and electronic technology which is related to Smart Manufacturing. Therefore, unmanned autonomy of the crane, one of the important mobile devices of the industry, was also possible. However, unmanning of yard cranes using atypical powder raw materials is very difficult. Nevertheless, the environment of yards dealing with atypical powder raw materials is very bad for workers' health and environmental pollution, and it is also an area where urgent autonomous automation should be made. Unmanned autonomous cranes are necessary in the yards of this environment, but the research on related infrastructure and systems is not carried out much. This study presents a 3D volume yard map with 69 GHz radar wave and shows how to effectively develop an unmanned autonomous crane based on it. Therefore, the development of analysis, methods and processes for the effective use of unmanned autonomous technologies is very important. In general, radar waves have been used for distance measurement and object detection. In this study, however, it is used as a 3D scanner to measure yards and analyze data to create a stereo map. Based on this study, we proposed the development method and process of autonomous crane. As a result of this study, the unmanning of cranes in the field of atypical powder raw materials has been advanced significantly. However, some problems that have not yet been overcome remain a challenge. With the development of control equipment and measurement fields, the unmanned crane itself has reached the level from stabilization to practical use. However, some sensors are not yet suitable for this environment, and hardware development is needed. Based on this research, we expect that the combination of technologies such as big data and artificial intelligence will produce higher quality results.
Unmanned autonomous car technology is getting upgraded rapidly because of IoT(Internet of Things) and electronic technology which is related to Smart Manufacturing. Therefore, unmanned autonomy of the crane, one of the important mobile devices of the industry, was also possible. However, unmanning of yard cranes using atypical powder raw materials is very difficult. Nevertheless, the environment of yards dealing with atypical powder raw materials is very bad for workers' health and environmental pollution, and it is also an area where urgent autonomous automation should be made. Unmanned autonomous cranes are necessary in the yards of this environment, but the research on related infrastructure and systems is not carried out much. This study presents a 3D volume yard map with 69 GHz radar wave and shows how to effectively develop an unmanned autonomous crane based on it. Therefore, the development of analysis, methods and processes for the effective use of unmanned autonomous technologies is very important. In general, radar waves have been used for distance measurement and object detection. In this study, however, it is used as a 3D scanner to measure yards and analyze data to create a stereo map. Based on this study, we proposed the development method and process of autonomous crane. As a result of this study, the unmanning of cranes in the field of atypical powder raw materials has been advanced significantly. However, some problems that have not yet been overcome remain a challenge. With the development of control equipment and measurement fields, the unmanned crane itself has reached the level from stabilization to practical use. However, some sensors are not yet suitable for this environment, and hardware development is needed. Based on this research, we expect that the combination of technologies such as big data and artificial intelligence will produce higher quality results.
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