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지능형 물류/농업분야의 로봇작업지능 기술 동향
Technical Trends of Robot Task Intelligence in Intelligent Logistics/Agriculture 원문보기

전자통신동향분석 = Electronics and telecommunications trends, v.36 no.2, 2021년, pp.22 - 31  

유원필 (로봇작업지능연구실) ,  이유철 (로봇작업지능연구실) ,  김동형 (로봇작업지능연구실)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This report introduces a definition for robot task intelligence and explains the basis of the challenges associated with implementing robot task intelligence in real-world problems. Two fundamental elements of this intelligence, robot manipulation and navigation, are introduced herein. We describe t...

주제어

#로봇조작   #로봇주행   #공간지도   #전역 위치인식   #작업지능  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 사유로 비정형 디팔레타이징은 DHL, Amazon과 같이 국외 유명 물류기업뿐만 아니라 국내·외 사례가 매우 많은 반면, 비정형 팔레타이징에 대해서는 일본 Mujin, 스위스 Swisslog, 중국 Dorabot의 사례가 유일하다. 그러므로 본 고에서는 이 3가지 비정형 팔레타이징 사례를 자세히 살펴보기로 한다. 앞서 언급한 국내·외 기업의 비정형 디팔레타이징/ 팔레타이징 사례들은 개발된 기술을 자체 실험실에서 데모를 수행하거나 로봇에게 맞춰진 물류 현장에 적용한 수준으로, 대부분의 복잡한 물류 산업에서 쉽게 도입할 수 없다.
  • 그리고 최신에 확보된 3차원 라이다(LiDAR)를 활용한 기술을 간단히 소개하며 그 발전 가능성을 소개하고자 한다.
  • Ⅱ 장 1절에서 로봇조작지능을 이용한 물류자동화 적용사례를 소개하였으나 수확, 생육 등 농작업의 경우는 비정형 요소가 더욱 크기 때문에 실제 현장에 상업적 적용은 어려운 형편이다. 따라서 트랙터, 콤바인, 이앙기, 제초기, 방제기 등 주요 농기계의 주행자 동화에 적용된 로봇이동지능 기술을 중심으로 현황을 살펴본다.
  • 본 고에서는 다양한 산업현장 중 물류와 농업 자동화에 관련하여 로봇작업지능 관점에서의 산업 동향을 살펴보고, 관련 기술의 향후 전망에 대해 살펴보고자 한다. Ⅱ장에서는 물류자동화를 위한 로봇 작업지능의 적용현황과 전망에 대해 살펴본다.
  • 본 절에서는 로봇주행기능을 이용한 로봇 이동지능의 농업자동화 적용현황에 대해 살펴본다. Ⅱ 장 1절에서 로봇조작지능을 이용한 물류자동화 적용사례를 소개하였으나 수확, 생육 등 농작업의 경우는 비정형 요소가 더욱 크기 때문에 실제 현장에 상업적 적용은 어려운 형편이다.
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참고문헌 (12)

  1. I.-B. Jeong et al., "Task intelligence of robots: Neural model-based mechanism of through and online motion planning," IEEE Trans. Emerg. Topics Comput. Intell. vol. 1, no. 1, 2017. 

  2. https://youtu.be/NN2ayvXQ7bI 

  3. ACPAQ Fully automated order picking of mixedcase pallets, https://www.swisslog.com/en-us/products-systemssolutions/picking-palletizingorder-fulfillment/robot-basedrobotics-fullyautomated/mixed-case-palletizing-acpaq. 

  4. https://www.dorabot.com/solutions/robotics 

  5. 유원필 외, "노동환경 개선을 위한 로봇 작업지능 핵심기술 개발," 3연차보고서, 2020. 

  6. F. Amigoni et al., "A standard for map data representation: IEEE 1873-2015 facilitates interoperability between robots," IEEE Robot. Autom. Mag. vol. 25, no. 1, 2018. 

    상세보기

  7. 윤진일, "농업기상재해 조기경보시스템 설계," 한국농림기상학회 추계학술대회, 2014, pp. 25-48. 

  8. R. J. Keller, M. E. Nichols, and A. F. Lange, "Methods and apparatus for precision agriculture operations utilizing real time kinematic global positioning systems," U.S. patent 6,199,000, Trimble Navigation limited, Mar. 6, 2001. 

  9. 유원필 외, "노동환경 개선을 위한 로봇 작업지능 핵심기술 개발," 2연차보고서, 2019. 11. 30. 

  10. H. Durrant-Whyte et al., "Simultaneous localization and mapping: Part I," IEEE Robot. Autom. Mag. vol. 13, no. 2, 2006, pp. 99-110. 

    상세보기 crossref

  11. T. Bailey et al., "Simultaneous localization and mapping (SLAM): Part II," IEEE Robot. Autom. Mag., vol. 13, no. 3, 2006, pp. 108-117. 

    상세보기 crossref

  12. J. Lambert et al., "Performance analysis of 10 models of 3D LiDARs for automated driving," IEEE Access vol. 8, 2020, pp. 131699-131722. 

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