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RFID/IMU/Encoder/근접센서를 활용한 무인지게차의 복합센서 시스템 연구
Technology Development for Composite Sensor System of Automatic Guided Vehicle(AGV) Using RFID/IMU/Encoder/Proximity Sensor 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.37 no.3, 2013년, pp.309 - 313  

신희영 (한국해양대학교 기계.에너지 시스템 공학과 대학원) ,  최형식 (한국해양대학교 기계.에너지 시스템 공학과) ,  김환성 (한국해양대학교 물류시스템 공학과) ,  정성훈 (한국해양대학교 산업기술연구소)

초록
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본 연구는 복합센서를 활용한 무인지게차의 주행 시스템에 대한 것이다. 무인지게차가 화물 이 적재를 위해 랙에 진입할 시 필요한 주행기술로 무인지게차의 위치 및 방향을 정확하게 파악하기 위해 RFID, IMU센서 및 근접센서로 구성된 복합센서 시스템을 이용하였고, 각 센서의 성능실험을 통해 특성을 파악한다. 이를 직접 설계/제작한 실험용 차량에 부착하여 복합센서 시스템을 적용하는 실험을 수행하고 이를 통해 개발된 시스템의 성능을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper is about a complex sensor system of an automatic guided vehicle(AGV) for loading and unloading payloads. For the AGV to approach to the target rack for loading and unloading the payload, a way to identify the position and orientation was studied. To identify the position and orientation o...

주제어

#복합센서 시스템   #IMU 센서   #근접센서   #무인지게차  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • (Lee, 2011) 기후변화협약을 기점으로 물류시설의 자동화 기술, 물류 IT의 지능화, 물류시스템 운영기술, 인터모달 기술 등 첨단 물류기술분야에서의 R&D 개발에 노력하며, 주요 물류 기업에서는 글로벌화 및 녹색물류로의 전환 등으로 새로운 패러다임으로 전환을 시도 중이다.(Lee, 2010; KIPO, 2011) 본 연구에서는 교통체계효율화 사업을 통해 물류센터내의 주된 작업시간과 비용이 요구되는 화물 하역 및 이송 처리 시 요구되는 자동화기술에 대한 연구개발로 랙에 화물 이 적재를 위해 진입할 시에 필요한 무인지게차의 복합센서에 관해 연구한다.
  • 본 논문에서는 AGV가 화물 이 적재를 위해 랙과 랙 사이에 진입할 때 가장 효율적인 주행 센서인 RFID, IMU 및 근접센서를 활용한 복합센서를 설계하고 실험을 통해 이를 확인한다.
  • 이러한 차량의 위치정보는 IMU 센서와 AGV 구동모터에 설치된 엔코더를 이용해 얻을 수 있다. 본 연구에서는 IMU 센서(자이로센서)와 엔코더 값을 이용해 목표점까지의 이동 위치 및 방향을 파악한다. 하지만 이러한 IMU센서는 외부 영향에 의한 누적 오차가 발생되고 이의 정도를 파악하기 위한 특성파악이 필요하다.
  • 본 연구에서는 RFID/IMU/근접센서로 구성된 복합센서의 융합을 통해 물류창고에서 AGV가 랙에 진입 시 필요한 주행기술을 구현하였다. 실제 자동화 창고에서 운행되는 AGV의 주행기술과는 차이가 있으므로 랙에 진입할 경우를 타깃으로 하여 복합센서 시스템을 구현하였다.
  • RFID를 이용해 목표 랙을 찾게 되면 tag의 가장 가까운 인식 시점부터 정해진 거리만큼 이동하여 이 적재 명령이 할당된 목표 랙 위치에 정확하게 도달하게 된다. 본 연구에서는 이러한 복합센서 시스템을 구성하고 주행실험을 통해 이를 검증한다. 본 실험에 앞서 각 센서의 특성을 파악하기 위한 실험이 선행된다.
  • 너무 광범위한 영역을 인식하는 경우에는 정확한 tag의 위치파악에 혼잡을 야기하고 인식범위가 좁다면 원하는 정보를 얻지 못하기 때문이다. 이에 RFID 리더기의 출력 주파수대역에 따른 인식범위를 파악하는 실험을 수행한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
위성항법(GPS) 기반의 주행방법의 장점과 단점은? 무인지게차(이하 AGV)를 이용한 공장 물류자동화 시스템에서 운반차의 이동경로를 설정하는 방법은 운반차에 대한 경로할당 추종방식이 주로 사용되나 돌발장애물 또는 다른 차량과의 조우 시 회피동작에 제약을 받아 운송이 어려워진다는 단점이 있다.(Jung, 2010a, b, c) 위성항법(GPS) 기반의 주행방법(Yun, 2007)은 지상 시설의 설치 없이 위성항법 기반의 위치 정보를 이용하여 주행경로를 설정하므로 기존에 비해 효율적이나 주변 여건에 따라 위성항법 정보에 오차가 발생하거나 실내에서는 사용이 불가능한 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 부가적인 센서를 이용할 경우 시스템이 복잡해지고 비용을 증가시키는 단점이 있다.
물류창고의 랙을 인식하는 방법에 포함되는 RTLS기법이 상용화되기 어려운 이유는? 물류창고의 랙을 인식하는 방법으로 물체 위치추적 기술인 RTLS(Real Time Location System)와 송수신기를 이용한 방법 등이 있다.(Choi, 2009) 하지만 RTLS기법은 높은 설비비용과 전파방해에 약한 점들로 인해 상용화에 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 저가의 비용으로 설치가 단순하면서 랙 정보의 파악이 용이한 RFID module을 이용한다.
무인지게차를 이용한 공장 물류자동화 시스템의 단점은? 무인지게차(이하 AGV)를 이용한 공장 물류자동화 시스템에서 운반차의 이동경로를 설정하는 방법은 운반차에 대한 경로할당 추종방식이 주로 사용되나 돌발장애물 또는 다른 차량과의 조우 시 회피동작에 제약을 받아 운송이 어려워진다는 단점이 있다.(Jung, 2010a, b, c) 위성항법(GPS) 기반의 주행방법(Yun, 2007)은 지상 시설의 설치 없이 위성항법 기반의 위치 정보를 이용하여 주행경로를 설정하므로 기존에 비해 효율적이나 주변 여건에 따라 위성항법 정보에 오차가 발생하거나 실내에서는 사용이 불가능한 단점이 있다.
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참고문헌 (8)

  1. Lee, M. Y.(2011), The Implications Based on Review to Foreign Green Logistics Industry, KRIHS, pp. 5-103. 

  2. Lee, S. Y., Kim. G. S. and Song, J. M.(2010), A Study on Advancement of Logistics Industry in Korea, Korea Maritime Institute, pp. 21-111. 

  3. Korean Intellectual Property Office(2011), Patent Survey Report for Development of Loading & Unloading and Transfer System Technology for Intelligent Logistics Center, pp. 39-45. 

  4. Jung, K. H.(2010a), Kim, J. M., Do, J. C. and Kim, S. S., "Sensor Fusion of AGV using Extended Kalman Filter", Proceedings of KIIS Fall Conference, Vol. 20, No. 2, pp. 287-288. 

  5. Jung, K. H.(2010b), Kim. J. M., Park, J. J., Kim, S. S. and Bae, S. I., "Line Tracking Method of AGV using Sensor Fusion", KIIS, Vol. 20, No. 1, pp. 54-59. 

    원문보기 상세보기 crossref

  6. Jung, K. H.(2010c), Kim. J. M., Kim, S. D. and Kim, S. S., "Traffic Control Method for AGVs using Path Tracking", Proceedings of KIIS spring conference, Vol. 20, No. 1, pp. 391-393. 

  7. Yun, D. S.(2007) and Yu, H. S., "Extended Kalman Filter Design for Autonomous Navigation with GPS and INS Sensor System Fusion", J. of the Korean Sensors Society, Vol. 16, No. 4, pp. 294-300. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Choi, M. K.(2009), Kim, G. H. and Hong, B. H., "Location Identification Technique for Freight in Warehouse Environment Based on RFID Tag" Proceedings of Korea computer congress, Vol. 36, No. 1, pp. 91-95. 

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