[논문]다중 AGV의 이동시간과 작업시간을 고려한 고정 경로에서 충돌 회피 알고리즘

류강수

doi:10.9717/kmms.2018.21.11.1327

다중 AGV의 이동시간과 작업시간을 고려한 고정 경로에서 충돌 회피 알고리즘
Collision Avoidance Algorithms of Multiple AGV Running on the Fixed Runway Considering Running and Working Time 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.21 no.11, 2018년, pp.1327 - 1332

류강수 (Dept. of Electronics & Computers Engineering, Gumi University)

Abstract ▼ AI-Helper

An AGV(Automated Guided Vehicle) where is running on production automated system is related efficiency of production system similarly. On previous study proposed a path collision avoidance algorithms using shortest path of AGV. Running time about loading and unloading with shortest path of AGV is important factor to decide the production system efficiency. In this paper, we propose a method of shortest path and shortest time. Also propose the decision making method of collision avoidance position for setup a shortest runway for next command. To do verify the proposed method consist a simulation for AGV. Finally, we compare and analyse the proposed system between the existing system and show that our system can effectively the performance.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. AGV control System.
표 Table 1. Experimental variables
그림 Fig 2. Algorithms for collision avoidance.
그림 Fig 3. Test environments.
표 Table 2. Experimental variables
표 Table 3. Result 1 of experiment
표 Table 4. Result 2 of experiment

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 다중 무인 반송차량의 이동시간과 작업시간을 고려한 고정 경로에서 충돌 회피 알고리즘을 제안하였다. 이전 연구에서는 최단 경로 탐색을 중심으로 최적의 경로에 대하여 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 다중 무인 반송차량의 이동시간과 작업시간을 고려한 고정 경로에서 충돌 회피 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 최단 경로 탐색과 동작중인 무인 반송 차량의 작업시간과 운반 시간 등을 고려한 최소 작업 시간을 이용하여 다수의 무인 반송 차량을 효율적으로 운영할 수 있는 방안을 제시한다.
본 절에서는 작업 우선 순위 (shortest job first, SJF)와 최단경로(shortest path, SP)를 이용한 방안을 기술한다. Table 1은 경로를 선택하기 위한 변수들을 정의 한다.
또 다른 연구에서는 AGV의 이동경로에 대한 연구가 이루어졌다[9]. 이 연구에서는 분산 제어방식의 AGV 제어에서 AGV의 이동경로에 대한 문제와 충돌감지에 대한 해결이 중요한 문제로 지적되었다. 충돌 회피 문제를 해결하기 위해 AGV에 기계학습을 적용한 사례와 에이전트(agent) 기술을 사용하여 분산제어 시스템에 적용한 에이전트 구조 등이 있으나 구체적인 충돌 감지에 대한 알고리즘 연구가 부족한 것으로 판단되어 다중 에이전트(multi-agent) 기술로 AGV의 충돌 감지와 해결방법을 제안하고 있다.
현재의 연구에서는 무인 반송차량과 이를 제어하기 위한 시스템에 국한하여 연구를 수행하였다. 향후 생산 설비에서 운영되는 시간, 즉 설비의 요청 시간을 예측할 수 있는 연구가 병행된다면, 보다 효율적인 무인 반송 차량 연구가 진행될 것으로 판단된다.

제안 방법

에서의 충돌 회피 알고리즘이다. AGV_j에서 인식된 작업 경로 상에 AGV_i가 존재하는지 우선 판단하여 충돌 여부를 결정한다. 이후 충돌이 판단될 경우 AGV_j에서 최적의 경로를 계산하여 작업 경로를 배정한다.
이 방안은 주행 관리 기능에 중점을 두고 있었으며, 먼저 AGV들이 주행 가능한 공간을 관리의 기본이 될 단위 영역으로 나누도록 하였다. 기존의 단위 영역으로 존(zone) 또는 그리드(grid)를 사용하여 주행 공간에 단위 영역들이 정적으로 사전에 정의되었다고 가정하였으나, 제안하는 부분에서는 동적으로 단위 영역들을 생성하도록 하였고 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하는 방식이다. 하지만 이 연구에서 제안한 방안은 AGV간의 교착상태와 충돌에 대한 문제를 해결하기 위한 방안만을 제시하였으며 주행 중에 지연되는 시간이나 전체적으로 소요 시간이 짧은 경로일 경우에는 고려하지 않은 단점이 있다.
제안한 알고리즘은 최단 경로 탐색과 동작중인 무인 반송 차량의 작업시간과 운반 시간 등을 고려한 최소 작업 시간을 이용하여 다수의 무인 반송 차량을 효율적으로 운영할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제안 방법에서는 주행공간을 동적 단위영역으로 생성하도록 하였으며 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하도록 하였다. 그 결과 동작중인 차량의 잔여 작업시간을 최적 경로 탐색에 포함함으로써 생산 효율성을 높일 수 있도록 하였으며, 충돌 회피 시 다음 명령에 대한 작업에 효율적으로 대응함을 확인하였다.
본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 L사의 2차 전지 생산 라인을 모델링하여 실험하였다. Fig.
이 경우 동작중인 무인 반송차량의 남은 작업시간에 대한 상황을 고려하지 않을 경우 실험 결과에서와 같이 충돌이 발생하거나, 비효율적인 최적 경로가 탐색될 경우가 발생하였다. 본 논문에서는 동작중인 차량의 잔여 작업시간을 최적 경로 탐색에 포함함으로써 생산 효율성을 높일 수 있도록 하였으며, 충돌 회피 시 다음 명령에 대한 작업에 효율적으로 대응하도록 구성하였다. 또한 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하는 동적으로 단위 영역들을 생성하는 방식이다.
,17}은 생산 설비가 동작중인 위치이다. 운영 효율을 위하여 무인 반송 차량 위치 추적을 위한 w₁, w₂, w₃, w₄, w₅를 구성하고, 이를 충돌 회피 지점으로 운영한다.
AGV 운영 시스템에서 충돌방지 및 교착 상태 해결방법은 두 AGV 간 충돌과 교착을 예측하여 회피하는 방안과 셋 이상의 AGV간의 교착이 발생 후 이를 감지하여 해결하는 방안이 있다[7]. 이 방안은 주행 관리 기능에 중점을 두고 있었으며, 먼저 AGV들이 주행 가능한 공간을 관리의 기본이 될 단위 영역으로 나누도록 하였다. 기존의 단위 영역으로 존(zone) 또는 그리드(grid)를 사용하여 주행 공간에 단위 영역들이 정적으로 사전에 정의되었다고 가정하였으나, 제안하는 부분에서는 동적으로 단위 영역들을 생성하도록 하였고 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하는 방식이다.
Table 3과 Table 4의 실험결과는 최소 경로를 추적하는 알고리즘에서 충돌 예측이 추가되어 동작한 결과를 알 수 있다. 제안하는 알고리즘으로 최적의경로 탐색에 의하여 발생할 수 있는 충돌 문제를 사전에 예측함으로써 무인반송차량의 대기시간을 줄일 수 있도록 하였다. 단순한 충돌회피 방법이 아닌 최적경로와 이동경로를 계산함으로써, 다수의 무인 반송차에 대한 운용효율을 높일 수 있었다.
제안하는 알고리즘은 로딩/언로딩 포인트 및 근접위치에서 작업중인 AGV_i를 기준으로 다음 경로 설정을 위한 AGV_j에서의 충돌 회피 알고리즘이다. AGV_j에서 인식된 작업 경로 상에 AGV_i가 존재하는지 우선 판단하여 충돌 여부를 결정한다.
본 논문에서는 다중 무인 반송차량의 이동시간과 작업시간을 고려한 고정 경로에서 충돌 회피 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 최단 경로 탐색과 동작중인 무인 반송 차량의 작업시간과 운반 시간 등을 고려한 최소 작업 시간을 이용하여 다수의 무인 반송 차량을 효율적으로 운영할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제안 방법에서는 주행공간을 동적 단위영역으로 생성하도록 하였으며 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하도록 하였다.
기존의 단위 영역으로 존(zone) 또는 그리드(grid)를 사용하여 주행 공간에 단위 영역들이 정적으로 사전에 정의되었다고 가정하였으나, 제안하는 부분에서는 동적으로 단위 영역들을 생성하도록 하였고 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하는 방식이다. 하지만 이 연구에서 제안한 방안은 AGV간의 교착상태와 충돌에 대한 문제를 해결하기 위한 방안만을 제시하였으며 주행 중에 지연되는 시간이나 전체적으로 소요 시간이 짧은 경로일 경우에는 고려하지 않은 단점이 있다.
또한 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하는 동적으로 단위 영역들을 생성하는 방식이다. 하지만 이 연구에서 제안한 방안은 AGV간의 교착상태와 충돌에 대한 문제를 해결하기 위한 방안만을 제시하였으며, 주행 중에 지연되는 시간이나 전체적으로 소요 시간이 짧은 경로일 경우에는 고려하지 않은 단점이 있다.

성능/효과

또한 제안 방법에서는 주행공간을 동적 단위영역으로 생성하도록 하였으며 주행 공간을 보다 효율적으로 활용하도록 하였다. 그 결과 동작중인 차량의 잔여 작업시간을 최적 경로 탐색에 포함함으로써 생산 효율성을 높일 수 있도록 하였으며, 충돌 회피 시 다음 명령에 대한 작업에 효율적으로 대응함을 확인하였다. 본 논문의 구성으로 2장에서는 기존의 연구에 대해 기술하고, 3장에서는 제안하는 방안에 대하여 기술한다.
제안하는 알고리즘으로 최적의경로 탐색에 의하여 발생할 수 있는 충돌 문제를 사전에 예측함으로써 무인반송차량의 대기시간을 줄일 수 있도록 하였다. 단순한 충돌회피 방법이 아닌 최적경로와 이동경로를 계산함으로써, 다수의 무인 반송차에 대한 운용효율을 높일 수 있었다.
시스템 구성과 실험결과로 실질적 위성항법기반의 AGV가 효율적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다. 그러나 기존의 연구에서는 한 대의 AGV에 한해서만 연구결과가 나온 것으로 분석되며, n개 이상의 AGV를 운용하고 있을 때 서로 간에 충돌이 발생할 수 있는 문제가 발생하고, 이 경우에 대한 대비책을 제시하지 않았다.

후속연구

현재의 연구에서는 무인 반송차량과 이를 제어하기 위한 시스템에 국한하여 연구를 수행하였다. 향후 생산 설비에서 운영되는 시간, 즉 설비의 요청 시간을 예측할 수 있는 연구가 병행된다면, 보다 효율적인 무인 반송 차량 연구가 진행될 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	고정 경로 방식의 장점은?	이러한 개방 경로 방식은 이동 경로상의 물체를 회피하기 위한 영상 인식, 목적지까지의 최단경로 제어 등 상당히 복잡한 기술들이 접목되어야 하며, 현재까지 산업현장에서 만족할 만한 해결책이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 반면 고정 경로 방식은 무인 반송 차량이 이동해야 할 경로를 사전에 규정함으로써 보다 안정적인 운영이 가능하다는 장점이 있다[4].
	경로의 점유와 차량 간 충돌의 문제를 해결하기 위한 방법은?	다수개의 무인 반송차량이 고정식 경로를 운행할 경우 고정된 경로의 점유와 차량 간 충돌의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고정 경로를 순환하도록 구성한 후 최단 경로를 탐색하고, 정해진 경로를 주행하기 위해 배정된 작업 차량을 제외한 대기 차량은 순환 경로를 이용하여 경로의 점유와 차량간 충돌 문제를 해결하고 있다[5]. 순환 경로를 구성하기 위해서는 물리적으로 여유 공간이 필요하며 경로 순회를 위한 알고리즘이 제시되어야 한다.
	무인 반송 차량의 경로방식 구분은?	무인 반송 차량은 유도선 없이 개방된 공간을 카메라 비젼, 센서 등을 활용하여 이동하는 개방 경로 방식과 유도선과 같은 고정된 경로를 이동하는 고정경로 방식으로 구분할 수 있다[2]. 개방 경로 방식은 무인 반송 차량에 카메라, 거리 센서 등을 부착하고 이동 경로 주변에 설치된 다양한 센서 및 위치 표식을 이용하여 운영한다[3].

참고문헌 (11)

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S. Shin, I. No, T. Hwang, S. Shin, J. Shim, M. Oh, et al., "A Method of Collision Avoidance for Automnomous Mobile Robot using the antena, IR and ultrasonic," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 15, No. 10, pp. 1236-1246, 2012.
S. Byun and M. Kim, "Pallet Measurement Method for Automatic Pallet Engaging in Real-Time," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 14, No. 2, pp. 171-181, 2011.
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J. Kang, L. Choi, B. Kang, K. Ryu, and K. Kim, "Collision Avoidance and Deadlock Resolution for AGVs in an Automated Container Terminal," Journal of Intelligent Information Systems, Vol. 11, No. 3, pp. 25-43, 2005.
W. Kang, E. Lee, S. Chun, M. Heo, and G. Nam, "Obstacle Avoidance of GNSS Based AGVs Using Avoidance Vector," Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 39, No. 6, pp. 535-542, 2011.
S. Oh, E. Lee, Y. Cha, and M. Jung, "Conflict Detection and Resolution for Distributed Control of AGVS Based on Agent Technology," Proceeding of the Spring Conference of Korean Institute of Industrial Engineers, pp. 191-198, 2004.
G. Kim, H. Gho, and J. Baek, "Effective Dispatching Method for Due-date Satisfaction in Manufacturing Process Using constrained AGV," Proceeding of the Korean Institute of Industrial Engineers, pp. 500-507, 2010.
S. Bae, "The Information of Dispatching Rules for Improving Job Shop Performance," Journal of the Korea Industrial and Systems Engineering, Vol. 29, No. 4, pp. 107-112, 2006.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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