AGV 지게차는 경로 계획을 어떻게 수행합니까?

현대 물류 및 산업 자동화 분야에서 무인운반차(AGV)는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이러한 자율 주행 차량은 자재 취급 프로세스를 간소화하고 효율성을 개선하며 인적 오류를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 사람의 개입 없이 자재 취급 작업을 완료할 수 있으며, 이를 뒷받침하는 핵심 기술 중 하나가 경로 계획입니다. 그렇다면 AGV 지게차는 어떻게 경로 계획을 달성할 수 있을까요?

AGV 경로 계획이란 무엇입니까?

간단히 말해서 경로 계획은 장애물(선반, 워크스테이션, 다른 AGV)이 있는 작업 환경에서 AGV가 출발점(A 지점)에서 목적지(B 지점)까지 이동하기 위한 최적의 또는 충돌 없는 경로를 찾는 것입니다. 효과적인 경로 계획은 AGV가 주변 환경과 조화롭게 작동하여 처리량을 극대화하고 가동 중단 시간을 최소화할 수 있도록 보장합니다.

그 중요성은 자명합니다:

• 효율성 향상: 최적의 경로는 작업 시간 단축과 처리량 증가를 의미합니다.
• 안전 보장: AGV 간, AGV와 사람 또는 장비 간 충돌을 방지하고 사람, 기계, 물품의 안전을 보장합니다.
• 비용 절감: 불필요한 주행 거리를 줄이고, 에너지를 절약하며, 장비 수명을 연장하세요.
• 시스템 조정: 전체 시스템의 원활한 작동을 위해 여러 대의 AGV가 전체적으로 함께 작동할 수 있도록 합니다.

AGV 경로 계획의 주요 방법

경로 계획은 한 단계로 이루어지는 프로세스가 아니라 일반적으로 다층적이고 역동적인 의사 결정 프로세스입니다.

1. 고정 트랙 경로 계획

내비게이션에는 마그네틱 띠, QR코드 또는 전자기 트랙이 사용됩니다.

장점: 안정적이고 신뢰할 수 있어 레이아웃이 고정된 공장 및 창고에 적합합니다.

단점: 유연성 부족; 경로를 변경할 때 트랙을 다시 깔아야 합니다.

2. 지도 기반 내비게이션 경로 계획

라이다 및 시각적 SLAM과 같은 기술을 통해 AGV는 주변 환경 지도를 구축하고 실시간으로 자신의 위치를 파악할 수 있습니다.

장점: 높은 유연성, 동적 환경에 적응할 수 있으며 트랙리스 탐색이 가능합니다.

단점: 컴퓨팅 성능 및 센서 정확도에 대한 높은 요구 사항과 상대적으로 높은 비용.

3. 글로벌 경로 계획

이것은 작업을 시작하기 전에 수행되는 최상위 설계입니다. 시스템은 알려진 정적 글로벌 맵(모든 고정 장애물 영역 포함)을 기반으로 AGV의 이론적 최적 경로를 계산합니다. 전체 공장 또는 창고 맵에서 AGV 시스템은 시작 지점부터 종점까지의 글로벌 최적 경로를 미리 계산합니다.

일반적인 알고리즘: A-Star 알고리즘, 디크스트라 알고리즘, 급속 확장 랜덤 트리 알고리즘(RRT)

특징: 기능: 대규모 작업 할당에 적합한 최적의 경로 계획.

4. 로컬 경로 계획

갑작스러운 장애물이나 동적 교란을 피하기 위해 작동 중에 실시간 조정이 이루어집니다.

실제 작업에서는 갑자기 나타난 작업자, 임시로 배치된 팔레트 또는 기타 움직이는 AGV와 같이 글로벌 맵에 없는 동적 장애물이 필연적으로 발생하게 됩니다. 이러한 경우 로컬 계획이 필요합니다.

일반적인 방법: 인공 전위장 방법, 동적 창 방법.  

특징: 안전성과 적응성이 향상되지만 경로가 전 세계적으로 최적이 아닐 수 있습니다.

AGV 경로 계획을 위한 구현 단계

전체 경로 계획 프로세스는 일반적으로 다음과 같은 구체적인 단계와 함께 글로벌 및 로컬 계획을 결합합니다:

1. 요구사항 분석: WMS/MES는 작업을 발행하여 시작점, 끝점, 부하 용량 등을 결정합니다.

2. 환경 모델링: SLAM 기술을 사용하여 작업 환경의 2차원 또는 3차원 지도를 구성하고 장애물 구역, 주행 가능 구역, 충전소, 작업대 등의 주요 지점을 지도에 표시합니다.

3. 글로벌 경로 계산: 스케줄링 시스템은 알고리즘을 사용하여 지도에서 AGV에 대한 이론적으로 최적의 경로를 계산합니다.

4. 트래픽 관리: 시스템은 경로가 다른 AGV의 계획된 경로와 충돌하는지 여부를 확인합니다. 필요한 경우 조정(예: 노드에서 AGV를 잠시 대기하게 하는 등)하거나 경로를 다시 계획합니다.

5. 경로 배포: 계획된 경로가 AGV에 배포됩니다.

6. 로컬 실시간 장애물 회피: 센서가 지속적으로 환경을 스캔하는 동안 AGV는 경로를 따라 이동합니다. 장애물을 감지하면 즉시 장애물 회피 또는 경로 변경을 수행합니다.

7. 작업 실행 및 피드백: AGV가 목표 지점에 도달하여 작업을 완료하고 그 상태를 시스템에 피드백합니다.

경로 계획에 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?

• 환경적 복잡성: 창고 선반, 통로 폭, 지게차 픽업 지점 위치가 모두 경로에 영향을 미칩니다.
• 작업 스케줄링: 여러 대의 AGV가 동시에 작동하는 경우 혼잡을 피해야 합니다.
• 안전: 인간과 기계가 함께 작업하는 영역에서는 인간과 기계가 공존하는 환경에서 안전한 작업을 보장하기 위해 안전을 최우선으로 고려해야 합니다.
• 효율성 최적화: 빈 가동률과 에너지 소비를 최소화하여 전반적인 물류 효율성을 개선합니다.

적용 사례

AGV 경로 계획 기술은 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어, 에이텐 로보틱스의 무인 지게차는 레이저 SLAM 내비게이션과 AI 지능형 알고리즘을 사용하여 자동차 부품 및 식품 가공과 같은 시나리오에서 유연한 운송을 실현합니다. 이 시스템은 최적의 경로를 자동으로 선택할 수 있을 뿐만 아니라 여러 대의 차량이 운행 중일 때 지능형 회피 및 경로 최적화를 수행하여 창고 및 생산 효율성을 크게 향상시킵니다.

제조 공장에서 AGV는 일반적으로 원자재, 진행 중인 작업, 완제품을 여러 워크스테이션 간에 운송하는 데 사용됩니다. AGV는 고급 경로 계획 알고리즘을 사용하여 복잡한 공장 레이아웃을 탐색하고 장애물이나 다른 AGV를 피하며 자재와 제품을 신속하고 효율적으로 배송할 수 있습니다.

물류 및 창고 산업에서 AGV는 재고 관리, 주문 처리 및 운송에 중요한 역할을 합니다. AGV는 창고 내에서 화물 팔레트를 탐색, 픽업, 운송하고 심지어 상품을 적재 및 하역하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 경로 계획을 최적화하면 AGV가 창고 내에서 효율적으로 이동하여 불필요한 이동을 줄이고 주문 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

결론

AGV의 경로 계획은 고정 궤적에서 지능형 내비게이션, 글로벌 계획에서 실시간 장애물 회피에 이르기까지 물류 자동화의 핵심 구성 요소입니다. 다양한 기술 선택에 따라 시스템의 적용 가능한 시나리오와 효율성 수준이 결정됩니다. 인공 지능과 센서 기술의 지속적인 발전으로 AGV 경로 계획은 점점 더 지능화되어 공장과 물류창고의 자동화 업그레이드를 위한 견고한 기반을 제공할 것입니다.

적절한 경로 계획 솔루션을 선택하려면 비즈니스 시나리오의 유연성 요구 사항, 환경 복잡성, 투자 예산 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 기본 원칙을 이해하면 기업이 AGV 시스템을 더 잘 설계하고 구현하여 지능형 물류의 잠재력을 진정으로 실현하는 데 도움이 됩니다.

아이텐 로보틱스 소개

지능형 물류 솔루션 전문 기업인 AiTEN Robotics는 지속적으로 '스마트 팩토리' 시나리오에 집중하여 기술 혁신과 산업 요구 사항을 심층적으로 통합해 왔습니다. 전 세계 200개 이상의 제조 고객에게 포괄적인 서비스를 제공하고 있습니다: 다양한 자재 취급 시나리오를 포괄하는 광범위한 자재 취급 로봇 제품 포트폴리오를 활용하여 여러 장치 간의 효율적인 협업을 가능하게 하는 업계 수준의 지능형 스케줄링 시스템을 개발했습니다. 판매 전 계획, 배포 및 구현에서 운영 최적화에 이르는 포괄적인 라이프사이클 서비스 시스템을 통해 기업이 물류 인텔리전스 혁신을 달성하여 제조 산업의 디지털 업그레이드와 고품질 개발을 지속적으로 추진할 수 있도록 지원합니다.

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