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문제 정의
- 하지만 그전에 선행되어져야 할 과제로써 주어진 운송시스템의 작업 환경을 모델링하고, AGV와 작업장 간의 최단 경로(Shortest path) 를 생성하는 알고리즘을 구현해야 한다. 그런 뒤 최단 경로를 바탕으로 충돌 예측을 위해 시간에 따른 각 AGV의 경로별 소요 시간을 산출해내는 것을 본 논문의 주된 목적으로 한다.
- 기술의 발전에 힘입은 FA(Factory Automation)의 가속화는 유연 생산 시스템(FMS : Flexible Manufacturing System) 및 유연 조립 시스템 (FAS: Flexible Assembly System )을 더욱 추구하게 되었으며 AGV의 운용은 제품의 단순 물류 작업에서 공정 간의 제품의 이송까지 그 범위가 확대 되었다[1, 21 특히, 작업 공정 간의 물류이동은 생산되는 제품의 공정 수에 따라 더욱 복잡해질 수 있다. 다수의 AGV를 사용하는 대규모 운송시스템에서는 복잡 다양한 물류이동을 효과적으로 처리하기 위한 알고리즘 개발을 요구하고 있으며 AGV 간의 충돌 고려, 물류운송 최단 경로 생성 및 경로 유도가 알고리즘의 주요 핵심이라 할 수 있겠다[31 따라서 본 논문 역시 대규모 운송 시스템에서 다수의 AGV를 효과적으로 운용하기 위한 알고리즘 개발에 그 초점을 두고 있다.
- 본 논문에서느 13에서 제안한 AGV의 가감속을 고려한 주행 시간 추정 방법을 바탕으로 경로간 방향 전환을 고려한 AGV의 경로 별 소요 시간 산출 방법을 제안한다.
- 따라서 장애물에 대한 효과적인 처리가 운송시스템의 효율을 높이는 최선의 방법 중 하나라고 해도 과언이 아닐 것이다. 이러한 측면에서 본 연구는 장애물을 고려한 최적의 경로 생성 및 효율적인 교착제어를 최종 목표로 하고 있다. 하지만 그전에 선행되어져야 할 과제로써 주어진 운송시스템의 작업 환경을 모델링하고, AGV와 작업장 간의 최단 경로(Shortest path) 를 생성하는 알고리즘을 구현해야 한다.
가설 설정
- 작업 환경에서 각 경로별 거리와 ID등은 표 3과 같다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 위해 10대의 AGV가 운용 중인 상태라고 가정하며, AGV에 할당된 10개의 작업 테이블은 표 4와 같다고 가정한다.
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