건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.
건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.
The development of construction automation systems is proposed as a potent solution to the difficulties encountered by the construction industry and the preparation for the rapidly changing construction environment. A research concerning an intelligent excavation system has taken place since 2006. T...
The development of construction automation systems is proposed as a potent solution to the difficulties encountered by the construction industry and the preparation for the rapidly changing construction environment. A research concerning an intelligent excavation system has taken place since 2006. The intelligent excavation system has several functions for environment sensing, 3D site modeling, work planning, work path generation, unmaned control, and information management. This paper presents a space information model and a work path simulator for work planning and work path generation which is one of key technologies required to apply the earthwork system to the real world. A data structure for an earthwork site is suggested. It overcomes the limitations of previous data structures such as Quadtree and Octree. The work path simulator can generate an effective work path with considering information on work environment, equipment and operator's heuristic. The work path generated by the simulator is compared with that suggested by human operators.
The development of construction automation systems is proposed as a potent solution to the difficulties encountered by the construction industry and the preparation for the rapidly changing construction environment. A research concerning an intelligent excavation system has taken place since 2006. The intelligent excavation system has several functions for environment sensing, 3D site modeling, work planning, work path generation, unmaned control, and information management. This paper presents a space information model and a work path simulator for work planning and work path generation which is one of key technologies required to apply the earthwork system to the real world. A data structure for an earthwork site is suggested. It overcomes the limitations of previous data structures such as Quadtree and Octree. The work path simulator can generate an effective work path with considering information on work environment, equipment and operator's heuristic. The work path generated by the simulator is compared with that suggested by human operators.
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문제 정의
시뮬레이터의 효용성 검증과 주어진 조건에 따른 적절한 작업경로가 생성이 되는지를 확인하기 위하여 Case study를 수행하였다. Case study는 그림 13과 같이 장애물을 포함하는 작업영역 내부의 장애물 Type과 배치 형태를 변화시켜 봄으로써 변화 인자들이 굴삭기의 토공작업에 미치는 영향을 분석하기 위하여 실시하였다. 각 Case별로 붉은 색 실선으로 표시된 부분이 굴삭기 플랫폼 이동을 위한 작업경로이다.
Quadtree에서와 마찬가지로 필요에 따라서 노드를 특정 종료조건을 만족할 때까지 재귀적으로 8개의 세부 공간으로 구분하여 서브노드로 구성하는 작업을 계속하게 된다. 또한 각 노드는 Quadtree의 노드가 갖게 되는 동일한 정보를 포함하고 있으며 이것을 바탕으로 효과적인 3차원 토공현장 모델링 및 토공 작업관리를 위한 목적으로 사용된다. 상기에 언급된 바와 같이 여러 레이어로 나누어 굴삭작업을 수행해야 하는 경우에 특정 작업대상 레이어의 시공현황 파악과 건설장비의 이동계획을 수립하는데 레이어별로 정보를 파악하는데 Octree가 비효율적인 측면이 있다.
본 연구는 지능형 굴삭시스템 구축을 위한 요소기술을 개발하는 것으로, 토공현장의 여건과 토공작업자의 휴리스틱스를 고려하여 효과적인 굴삭기의 작업경로를 생성하기 위한 정보모델과 시뮬레이터를 개발하고 테스트하는 것을 목적으로 하고 있다.
국내에서 건설자동화 연구가 시작된 이래에 자동화 가능성이 가장 높을 것이라고 판단된 토공에 대한 시스템 개발이 많이 이루어져 왔다. 본 연구도 그러한 노력의 일환으로 지능형 굴삭시스템을 개발하기 위한 요소기술을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 기존의 연구가 다양한 최적화 기법을 적용하여 주어진 문제에 대한 해결책을 제시하는 것이었다면, 본 연구는 선행연구에서 제시되었던 아이디어를 현장에 적용할 수 있도록 개선하고 작업자의 휴리스틱이 결과물에 반영이 되도록 노력하였다.
국내에서는 2006년부터 자동화된 토공작업을 위한 지능형 굴삭시스템 개발이 진행되고 있다. 토공작업에 주로 많이 사용되는 굴삭기를 지능화하기 위한 요소기술을 개발하는데 중점을 두고 있다. 설계정보, 지반의 형상정보, 장비의 위치정보 및 장비 주위의 로컬환경 센싱정보에 근거하여 자동화된 토공작업 계획수립기능과 굴삭기의 직감형 원격제어 및 자율제어 기능을 개발하고 있다.
제안 방법
2. 기존에 개발된 지능형 굴삭과 관련한 알고리즘을 실질적으로 현장에 적용할 수 있도록 개선하고, 다양한 현장조건에 따른 작업경로를 실시간으로 생성할 수 있는 시뮬레이터를 개발한다.
3. 다양한 시나리오에 대하여 시뮬레이터를 구동하여 결과를 비교하여 보고, 생성된 작업경로를 설문조사 및 현장조사를 통하여 수집된 숙련된 굴삭기 운전자의 작업패턴과 비교하여 본다.
4. 시뮬레이터를 포함하는 지능형 굴삭시스템의 프로토타입을 구성하여 현장테스트를 실시한다.
5년간에 걸친 지능형 굴삭시스템 개발은 초기에 하드웨어 개발과 소프트웨어 개발이 별도로 진행되었고, 중기 이후부터 개발된 하드웨어 및 소프트웨어를 통합하는 연구를 진행하였으며, 후반부에 최종 프로토타입을 완성하였고 그림18의 사진에서 보는 바와같이 현장테스트를 진행하였다. 현장테스트는 경기도 안산시 상록구 사동에 위치한 장애물이 없는 토공현장을 대상으로 하였다.
5.1 시뮬레이터 개요
개발한 시뮬레이터는 지능형 굴삭시스템을 구성하기 위한 모듈로써, 숙련된 굴삭기 운전자들의 작업형태를 분석하여 도출한 휴리스틱스를 반영하여 토공작업을 위한 작업경로를 자동으로 생성하도록 하였다.
본 연구에서 개발한 시뮬레이터와 운전자의 휴리스틱스와의 유사성 검사를 위하여 시뮬레이터에 의해 생성된 이동경로 패턴과 6명 굴삭기 운전자들에 의해 생성된 이동경로 패턴을 비교·분석하였다. 굴삭기 운전자들의 패턴 연구를 위하여 설문조사를 실시하였으며 작업 대상 영역의 조건은 Case Study에 사용한 작업조건과 동일한 방법으로 실시하였다.
본 연구에서 기존에 제안되었던 2가지 Type의 작업셀을 특성에 따라 4가지 Type의 작업셀로 세분하였다(그림 5). 굴삭기의 이동과 안착이 모두 가능한 자유영역 셀은 기본단위 자유영역 셀과 장애물 셀에 인접한 셀로 구분하였다. 기본단위 작업영역 셀은 자유영역 셀과 그 속성이 같으나, 장애물 셀에 인접한 셀의 경우에는 기존의 자유영역 셀의 속성 이외에 인접한 장애물 영역 셀의 토공작업을 수행하기 위한 특수 플랫폼이 배열되므로 셀 종류를 구분하였다.
작업경로계획은 선행 연구에서 제시되었던 기본적인 틀은 동일하지만 장애물이 포함된 영역이 작업구역에서 제외되거나 포함이 되더라도 굴삭기의 플랫폼 위치가 장애물 구역 내에 위치하게 되는 문제는 보완하여 인접한 장애물이 없는 자유영역에서 플랫폼을 위치시키고 작업을 할 수 있고, 작업자의 휴리스틱스를 반영한 작업경로 계획법을 제시하였다. 그리고 다양한 현장조건에 따라서 작업경로를 미리 생성해 볼 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였다. 동일한 현장 및 환경조건에 대하여 시뮬레이터가 제시한 경로와 숙력된 작업자가 제시하는 경로를 비교하여 작업자의 휴리스틱스가 절적히 반영이 되었는지 확인하였다.
공간정보에 관한 각종 자료구조를 파악하고 장단점을 파악한다. 그리고 본 연구에 적합한 공간정보 모델을 제시한다.
그리고 다양한 현장조건에 따라서 작업경로를 미리 생성해 볼 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였다. 동일한 현장 및 환경조건에 대하여 시뮬레이터가 제시한 경로와 숙력된 작업자가 제시하는 경로를 비교하여 작업자의 휴리스틱스가 절적히 반영이 되었는지 확인하였다. 시뮬레이터는 작업경로 이외에 전체 이동거리, 경유 플랫폼 수와 플랫폼 위치에 관한 정보를 제공하며, 이것은 무인 굴삭기를 움직이기 위한 기본 정보로 사용된다.
두 패턴의 비교방법은 굴삭기 운전자들에 의해 제시된 이동경로를 별도의 레이어로 구성한 후, 레이어별로 경로의 중복이 많은 구간들을 추출하여 평균 패턴으로 설정하였다. 시뮬레이터가 생성한 이동경로를 레이어로 구성한 후에 굴삭기 운전자들에 의해 제시된 평균경로와 비교하여 이동경로의 유사성을 판단하였다.
토공현장의 정보모델링을 위한 Quadtree, Octree 등과 같은 자료구조들이 사용되고 있는데 현장의 3D 지형모델을 생성하는데 문제는 없으나 토공작업이 진행되면서 수시로 변화하게 되는 정보를 관리하는데 불편함이 따른다. 따라서 기존의 자료구조를 확장한 Layed-Quad Tree를 제시하고 이것을 이용하여 작업경로 생성과 토공작업의 공정관리를 위한 정보를 담을 수 있도록 하였다.
그림 16에서와 같이 추출된 평균패턴은 시뮬레이터에 의해 생성된 이동경로 패턴과 같이 배수방향(작업영역 우측에서 좌측)에 유리한 작업방향(작업영역 좌측에서 우측방향)으로 생성되는 형태를 보이며 특히 작업영역 Case(i)의 경우에서는 두 패턴이 거의 일치하였다. 또한 이동경로 패턴의 효율성 분석을 위하여 두 패턴의 총 이동길이와 경유플랫폼 수를 비교해 보았다. 총 이동거리와 경유 플랫폼 수 모두 굴삭기운전자들이 생성한 이동경로가 적은 수치를 보이는데, 이러한 결과는 시뮬레이터가 생성한 경로의 경우에는 최소 이동비용에 기반을 둔 원칙에서 벗어나지 않는 경로를 생성하기 위하여 세부영역과 세부영역 사이에 작업을 하지 않고 이동만 하는 순수 이동경로를 추가로 생성하지만, 굴삭기 운전자의 경우에는 이동원칙에 어긋나더라도 작업상황에 따라 가변적으로 경로를 생성하기 때문에 생기는 차이로 분석되었다.
특히 장애물의 속성을 정확하게 파악할 수 없는 무인굴삭기의 경우에는 굴삭기의 안전이 확보되지 않은 셀에 진입하여 토공 작업을 수행하는 것 보다 장애물이 없는 자유영역 셀에 진입하여 장애물이 있는 작업대상 셀의 토사를 굴착하는 방법이 안전성과 효율성을 확보할 수 있는 방법이다. 본 시뮬레이터는 토공작업을 위하여 굴삭기의 플랫폼 위치는 모두 자유영역 셀 내부에 위치하도록 하고, 이동경로의 효율성을 고려하여 플랫폼간의 방문 우선순위를 결정하게 함으로써 주어진 레이어상의 자유영역 셀과 장애물을 포함하는 셀에 있는 토사를 모두 굴착할 수 있도록 하는 작업경로를 자동으로 생성한다.
본 연구에서 개발한 시뮬레이터와 운전자의 휴리스틱스와의 유사성 검사를 위하여 시뮬레이터에 의해 생성된 이동경로 패턴과 6명 굴삭기 운전자들에 의해 생성된 이동경로 패턴을 비교·분석하였다.
본 연구에서 기존에 제안되었던 2가지 Type의 작업셀을 특성에 따라 4가지 Type의 작업셀로 세분하였다(그림 5). 굴삭기의 이동과 안착이 모두 가능한 자유영역 셀은 기본단위 자유영역 셀과 장애물 셀에 인접한 셀로 구분하였다.
두 패턴의 비교방법은 굴삭기 운전자들에 의해 제시된 이동경로를 별도의 레이어로 구성한 후, 레이어별로 경로의 중복이 많은 구간들을 추출하여 평균 패턴으로 설정하였다. 시뮬레이터가 생성한 이동경로를 레이어로 구성한 후에 굴삭기 운전자들에 의해 제시된 평균경로와 비교하여 이동경로의 유사성을 판단하였다.
시뮬레이터의 효용성 검증과 주어진 조건에 따른 적절한 작업경로가 생성이 되는지를 확인하기 위하여 Case study를 수행하였다. Case study는 그림 13과 같이 장애물을 포함하는 작업영역 내부의 장애물 Type과 배치 형태를 변화시켜 봄으로써 변화 인자들이 굴삭기의 토공작업에 미치는 영향을 분석하기 위하여 실시하였다.
작업경로계획은 선행 연구에서 제시되었던 기본적인 틀은 동일하지만 장애물이 포함된 영역이 작업구역에서 제외되거나 포함이 되더라도 굴삭기의 플랫폼 위치가 장애물 구역 내에 위치하게 되는 문제는 보완하여 인접한 장애물이 없는 자유영역에서 플랫폼을 위치시키고 작업을 할 수 있고, 작업자의 휴리스틱스를 반영한 작업경로 계획법을 제시하였다. 그리고 다양한 현장조건에 따라서 작업경로를 미리 생성해 볼 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였다.
작업영역은 장애물을 기준으로 세부영역으로 분할되었으며 장애물을 포함하는 셀의 토공작업 수행을 위하여 장애물 인접 플랫폼이 장애물을 포함하는 셀 주변으로 배열되었고, 굴삭기의 작업경로는 해당 플랫폼들을 모두 경유하고 있는 것으로 보아 시뮬레이터 구동 요소들의 적정한 반영 여부를 확인할 수 있다. 작업영역 내에 동일한 면적의 장애물 2개를 배치하고 배수방향을 작업영역의 우측에서 좌측으로 흐르게 설정 한 후 시뮬레이션을 수행하였다.
작업진행 현황과 지능형 굴삭장비의 현황을 실시간으로 파악하고 컨트롤하기 위한 원격조정 스테이션을 구축하여 현장에 배치하였다. 그림 19는 원격조정 스테이션 내부에 설치된 작업경로정보를 제공하는 가상현실기반 Task Planning System(TPS)을 보여주고 있다.
작업현장의 지반을 스캐닝하여 지형 3D 모델을 획득하고 이것을 기반으로 작업경로를 생성하고, 작업경로에 따라 굴삭기가 안착해야 하는 플랫폼 정보가 생성되며, 작업자가 탑승하지 않은 무인굴삭기가 작업경로를 따라서 움직일 수 있는 테스트를 진행하였고 정해진 플랫폼에 안착하여 무인으로 굴삭을 실시하고 측면에 위치한 트럭에 상차를 하는 테스트를 실시하였다(그림 18).
최종 경로를 생성하기 위한 셀간 굴삭기의 이동에 관한 기존의 네트워크 구성방법에서는 작업영역 내부의 셀 중 장애물을 포함하는 셀을 네트워크 구성에서 제외시켰으나, 본 연구에서 제시하는 알고리즘에서는 장애물을 포함하는 셀을 네트워크 구성에 반영하여 작업영역 내의 모든 영역을 네트워크 구성에 포함하도록 보완하였다.
대상 데이터
본 연구의 적용대상 작업은 택지개발과 같은 평면토공 현장에서 굴착공을 실시하는 경우에 한정하며, 주어진 설계정보, 환경정보 및 숙련 작업자의 휴리스틱스에 근거하여 굴삭기가 효과적으로 작업을 하기 위한 이동경로를 작업자의 인위적인 개입 없이 생성하기 위한 정보모델의 제시와 경로계획 시뮬레이터 개발 및 테스트에 한정한다.
5년간에 걸친 지능형 굴삭시스템 개발은 초기에 하드웨어 개발과 소프트웨어 개발이 별도로 진행되었고, 중기 이후부터 개발된 하드웨어 및 소프트웨어를 통합하는 연구를 진행하였으며, 후반부에 최종 프로토타입을 완성하였고 그림18의 사진에서 보는 바와같이 현장테스트를 진행하였다. 현장테스트는 경기도 안산시 상록구 사동에 위치한 장애물이 없는 토공현장을 대상으로 하였다.
이론/모형
이동경로 알고리즘은 세 가지 정보를 통합하여 굴삭기의 이동경로를 생성한다. 가장먼저 작업영역분할 알고리즘에 의하여 생성된 세부영역에 대하여 작업을 수행할 순서를 TSP 알고리즘을 적용하여 결정한다. 전체 이동경로가 가장 짧게 되는 옵션을 선택하게 된다.
전체 이동경로가 가장 짧게 되는 옵션을 선택하게 된다. 그리고 가장 먼저 작업이 수행되어야하는 세부영역 내에서 이동비용 모델(김성근 외, 2010)을 적용하여 계산된 비용이 낮은 순서로 셀간 이동순서를 부여한다. 이후에 셀 내부의 플랫폼 우선순위에 따라 플랫폼 이동순서까지 확정한 후 위의 순서에 따라 각 플랫폼들을 연결하면 굴삭기의 최종 이동경로가 생성된다.
나누어진 세부영역간의 작업 순차를 정하기 위해서는 TPS(Traveling Salesman Problem) 알고리즘을 적용한다. TSP 알고리즘은 여러 개의 노드와 노드 사이의 이동비용이 주어졌을 때, 모든 노드를 경유하는 최소의 이동비용을 구하는 알고리즘이다.
본 연구에서는 작업자의 인위적인 개입없이 굴삭기 운전자의 작업패턴과 유사한 작업경로를 자동으로 생성하기 위하여 작업영역분할 알고리즘과 이동경로 생성 알고리즘을 활용하였다.
성능/효과
작업영역은 장애물을 기준으로 세부영역으로 분할되었으며 장애물을 포함하는 셀의 토공작업 수행을 위하여 장애물 인접 플랫폼이 장애물을 포함하는 셀 주변으로 배열되었고, 굴삭기의 작업경로는 해당 플랫폼들을 모두 경유하고 있는 것으로 보아 시뮬레이터 구동 요소들의 적정한 반영 여부를 확인할 수 있다. 작업영역 내에 동일한 면적의 장애물 2개를 배치하고 배수방향을 작업영역의 우측에서 좌측으로 흐르게 설정 한 후 시뮬레이션을 수행하였다.
또한 이동경로 패턴의 효율성 분석을 위하여 두 패턴의 총 이동길이와 경유플랫폼 수를 비교해 보았다. 총 이동거리와 경유 플랫폼 수 모두 굴삭기운전자들이 생성한 이동경로가 적은 수치를 보이는데, 이러한 결과는 시뮬레이터가 생성한 경로의 경우에는 최소 이동비용에 기반을 둔 원칙에서 벗어나지 않는 경로를 생성하기 위하여 세부영역과 세부영역 사이에 작업을 하지 않고 이동만 하는 순수 이동경로를 추가로 생성하지만, 굴삭기 운전자의 경우에는 이동원칙에 어긋나더라도 작업상황에 따라 가변적으로 경로를 생성하기 때문에 생기는 차이로 분석되었다.
토공현장을 스캐닝한 지형 데이터에서 노이즈가 제거된 이후에는 정상적으로 작업경로가 생성되며, 무인 굴삭기가 작업을 하기 위한 플랫폼 위치정보가 제공된다. 현장 테스트 결과 연구에서 의도했던 기능은 구현이 되었으며 만족할 만한 결과가 도출되었다. 하지만 자동화 시스템을 개발하는 중요한 목적 중의 하나가 생산성 향상인데 개발된 프로토타입은 사람이 직접 작업을 실시하는 경우와 비교하여 작업속도가 느린 문제점을 갖고 있다.
현장 테스트를 위하여 관련 하드웨어와 소프트웨어가 통합된 토공 자동화 시스템의 프로토타입을 사용하였으며, 몇 가지 문제점이 도출되었으나 전반적으로 계획된 기능들이 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 작업경로 계획은 토공현장에서 발생할 수 있는 불확실한 상황들을 실시간으로 판단하여 작업에 반영하게 되므로, 현장상황의 반영정도를 실시간으로 유지할 수 있는 데이터 집합 기술이 발전할 것으로 예상되며.
후속연구
작업경로 계획은 토공현장에서 발생할 수 있는 불확실한 상황들을 실시간으로 판단하여 작업에 반영하게 되므로, 현장상황의 반영정도를 실시간으로 유지할 수 있는 데이터 집합 기술이 발전할 것으로 예상되며. 가상현실기반 Task Planning System에 의해 제시되는 작업경로 기능은 향후 다른 건설기계에 적용되거나 타 기계·생산 분야에서도 적용되어 사용될 수 있는 정형화된 모델의 개발이 가능할 것으로 예상된다.
왜냐하면 굴삭기에 장착된 GPS 시스템 자체의 오차와 굴삭기가 움직이거나 작업을 진행함에 따라서 발생하는 지반에 세세한 변화 때문에 생성된 작업경로를 정확히 따라가는 것은 불가능하며 계획된 경로와 실시간으로 측정되는 굴삭기의 위치정보를 일치시키기 위한 지속적인 수정 움직임으로 인하여 문제가 발생하기 때문이다. 추후 연구에서는 이동이나 작업 중에 안전사고가 나지 않을 범위를 고려하여 계획된 작업경로와 실제 굴삭기의 위치 및 경로에 관한 허용오차를 지정하여 경로를 수정하기 위한 움직임을 최소한으로 해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
건설자동화 시스템 개발은 어떤 해결책으로 제안되고 있는가?
건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다.
지능형 굴삭시스템 구축 연구의 방법은?
1. 공간정보에 관한 각종 자료구조를 파악하고 장단점을 파악한다. 그리고 본 연구에 적합한 공간정보 모델을 제시한다.
2. 기존에 개발된 지능형 굴삭과 관련한 알고리즘을 실질적으로 현장에 적용할 수 있도록 개선하고, 다양한 현장조건에 따른 작업경로를 실시간으로 생성할 수 있는 시뮬레이터를 개발한다.
3. 다양한 시나리오에 대하여 시뮬레이터를 구동하여 결과를 비교하여 보고, 생성된 작업경로를 설문조사 및 현장조사를 통하여 수집된 숙련된 굴삭기 운전자의 작업패턴과 비교하여 본다.
4. 시뮬레이터를 포함하는 지능형 굴삭시스템의 프로토타입을 구성하여 현장테스트를 실시한다.
지능형 굴삭시스템의 기능은?
2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다.
참고문헌 (7)
김성근(2004) 원격조정 토공시스템을 위한 GPS 기반의 장비 진로계획법, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, Vol. 24 No. 1D, pp. 59-66.
김성근, 옥종호(2007) 지능형 굴삭기를 위한 플랫폼 이동 모델, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, Vol. 27 No. 6D, pp. 767-774.
김성근, 구본상(2010) 운전자의 작업행태를 고려한 지능형 굴삭기의 이동경로 생성 방법, 대한토목학회논문집, Vol. 30 No. 4D, pp. 433-442.
이철규, 김성근, 성영준. (2003). 2차원적인 토공 계획법에 관한 연구, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, Vol. 23 No. 3, pp. 349-357
Acar, E. U., Choset, H., Zhang, Y., Schervish, M. (2003). Path planning for robotics demining: robust sensor-based coverage of unstructured environments and probabilistic methods. The International Journal of Robotics Research, Vol. 22 No. 7, pp. 441-466.
Kim, S. K. and Russell, J. S. (2003). Framework for an intelligent earthwork system: Part II Task identification/scheduling and resource allocation methodology. Automation in Construction, Vol. 12 No. 1, pp. 15-27.
Kim, S. K., Seo, J. W., and Russell, J. S. (2012). Intelligent Navigation Strategies for an Automated Earthwork System. Automation in Construction, Vol. 21 No. 1, pp. 132-147.
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