AGV 팔레트 핸들링 픽 앤 플레이스 경로 계획 기술 분석

AGV의 정밀한 팔레트 피킹 및 배치는 첨단 경로 계획 기술에 의존합니다. 이 작업에는 충돌 없는 경로뿐만 아니라 팔레트에 접근할 때 고정밀 자세와 부드러운 궤적이 필요합니다. 이 문서에서는 하이브리드 A 및 베지어 곡선의 조화로운 적용과 같은 이 목표를 달성하기 위한 핵심 기술을 분석합니다.

팔레트 취급에 특별한 경로 계획이 필요한 이유는 무엇입니까?

과제: 도전 과제

• 높은 정밀도: 포크는 센티미터/밀리미터 정밀도로 팔레트 포크 구멍에 정렬되어야 하며 엄격한 주차 방향 요건을 충족해야 합니다.
• 강력한 이동 제약: 특히 좁은 공간에서 AGV 치수, 최소 회전 반경 및 비완전 제약(측면 이동 금지)을 엄격하게 준수해야 합니다.
• 경로 부드러움: 화물의 안정성과 운행 안전을 보장하기 위해 급가속, 감속 또는 선회를 피하세요.
• 거의 정밀한 장애물 회피: 팔레트에 접근할 때 알 수 없는 장애물이나 위치 오류를 해결하기 위해 고정밀 센싱이 필요합니다.

기술적 분석

1. 글로벌 경로 계획

기술: Dijkstra, 표준 A*

기능: 시작점에서 글로벌 그리드 맵의 트레이 영역까지 일반 경로(연결된, 저렴한 비용)를 빠르게 생성합니다.

특징: 빠른 속도, 운동학적 디테일을 무시합니다.

2. 엔드포인트 미세 경로 계획

핵심 기술: 하이브리드 A**

장점: 연속 상태 공간(x, y, θ)에서 검색하고 차량 운동학 모델(예: 자전거 모델)을 직접 임베드합니다.

효과: 효과: 정확한 목표 자세(x, y, θ)에 도달하고 회전 반경과 같은 제약 조건을 준수하는 실현 가능한 경로를 생성하여 '마지막 미터'에서 복잡한 회전 문제를 해결합니다.

3. 경로 평활화 및 최적화

핵심 기술 베지어 곡선

장점: 제어점을 통해 부드럽고 연속적인 커브를 생성하여 시작/끝 위치 및 방향(접선)을 제어할 수 있습니다.

애플리케이션: 검색으로 생성된 경로(종종 각도 포함)를 평활화하여 연속적인 곡률을 보장하고, 경로 세그먼트를 연결하고, 연속적인 속도 궤적을 생성합니다.

대체 기술: B-스플라인, NURBS.

 4. 실시간 장애물 회피 및 경로 조정

기술: 동적 윈도우 알고리즘(DWA), 시간 탄력 밴드(TEB), 빠른 리플래닝.

기능: 센서 데이터를 기반으로 경로/속도를 로컬로 조정하여 동적 장애물을 피하면서 원래의 최적화된 경로에 최대한 가깝게 유지합니다.

기술 융합

AGV 팔레트 피킹 및 배치 경로 계획 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 글로벌 계획(A*): 그리드 맵에서 시작점에서 팔레트 영역 근처까지 대략적인 경로를 계획합니다.

2. 터미널 계획 스위치: AGV가 팔레트 영역에 접근하면 세부 계획을 트리거합니다.

3. 정밀 도킹(하이브리드 A*): 목표 포즈(x, y, θ)에 대한 운동학을 준수하는 경로를 계획합니다.

4. 경로 평활화(베지어/스플라인): 스티치된 경로를 평활화하여 기하학적으로 연속적인 최종 경로를 생성합니다.

5. 궤적 생성: 컨트롤러가 실행할 평활화된 경로를 기반으로 속도/가속도 제약 조건이 있는 궤적을 생성합니다.

6. 실시간 장애물 회피: 전체 프로세스를 모니터링하고 장애물을 피하기 위해 경로/속도를 동적으로 조정합니다.

도전 과제

기존 기술로 이미 AGV 팔레트 피킹 및 배치 문제를 어느 정도 해결할 수 있지만, 여전히 지속적인 도전과 개발 기회가 있습니다:

• 효율성과 정확성의 균형: 더 자세한 계획은 종종 더 높은 컴퓨팅 비용을 의미합니다. 정확성을 보장하면서 계획 속도를 개선하는 방법은 지속적인 최적화가 필요한 영역입니다.
• 역동적인 환경에 대한 적응력: 움직이는 장애물, 팔레트 위치 또는 자세 변경을 보다 안정적으로 처리하는 방법.
• 센서 융합 및 위치 정확도: 고정밀 경로 실행은 고정밀 실시간 위치 및 환경 인식에 의존합니다.
• 다중 AGV 협업 작업: 인구 밀도가 높은 피킹 및 배치 영역에서 여러 대의 AGV를 효율적이고 안전하게 조율하여 작업하는 방법.
• 학습 기반 방법: 강화 학습 및 기타 방법을 사용하여 AGV가 최적의 피킹 및 배치 전략과 경로를 자율적으로 학습할 수 있도록 하는 방법을 살펴봅니다.

결론

AGV를 통한 정확한 팔레트 피킹 및 배치는 자동화 분야에서 복잡하고 정밀한 작업입니다. 이 작업은 하나의 '은총' 기술에 의존하는 것이 아니라 여러 경로 계획 및 최적화 기술의 현명한 조합과 조정을 통해 이루어집니다.

글로벌 경로 안내부터 Hybrid A*를 통한 운동 인식 기반 종점 계획, 베지어 곡선 같은 기술을 통한 부드러운 궤적에 이르기까지 이러한 기술은 AGV가 안전하고 정확하며 효율적으로 작동할 수 있는 '스마트 경로'를 종합적으로 제시하여 최신 자동화 물류 및 생산에 강력한 추진력을 불어넣고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 미래의 AGV는 팔레트 취급 작업에서 훨씬 더 뛰어난 지능과 유연성을 발휘할 것이라고 믿을 만한 모든 이유가 있습니다.

중국 쑤저우에 본사를 둔 아이텐 로보틱스는 자율주행 산업용 차량(AMR/AGV) 및 물류 자동화 솔루션 분야의 글로벌 리더입니다. 아이텐 로보틱스는 풀스택 자재 취급 시나리오의 요구 사항을 충족하기 위해 10가지 제품 시리즈를 개발했습니다. 아이텐 로보틱스는 30개 이상의 국가 및 지역에서 200개 이상의 프로젝트를 구축했으며 자동차, 식음료, 화학, 제약, 제조 및 제3자 물류와 같은 산업 전반에서 수많은 포춘 500대 기업의 신뢰를 받으며 운영 안전, 효율성 및 미래 대비를 향상시키고 있습니다.