Automatic Traffic Control Based on Node Network Model using Tree-type Data Analysis
Daekeon Ha, Eun Kyeong Kim, Jin Yong Kim, Baekcheon Kim, Sungshin Kim · Journal of Korean institute of intelligent systems · 2021
다수의 AGV를 고정 경로계획으로 운용할 때 충돌 방지를 위해 구역제한 기법을 통한 제어를 일반적으로 사용한다. 이러한 운용 방식은 실시간으로 최적화된 경로를 탐색할 필요가 없으며, 발생할 수 있는 트래픽 상황이 한정되어 있기 때문에 연산량이 적고, 알고리즘이 간단하며 직관적이다. 하지만 동시에 운용되는 AGV 수가 증가하고, 작업 공간의 크기가 커짐에 비례하여, 트래픽 상황에 대한 경우의 수가 기하급수적으로 늘어난다. 수많은 트래픽 경우의 수를 전문가의 경험적인 노하우에 의존하는 것에는 한계가 있으며, 신뢰성과 안전성이 낮아진다. 따라서 본 논문은 작업 환경을 구성하는 맵 데이터를 기반으로 트리 자료구조로 데이터 전처리를 실행하고, 자료구조 탐색을 통한 트래픽 규칙 생성 자동화 방안을 고안하였다. 성능 검증을 위해 생성된 트래픽 규칙을 시뮬레이션 프로그램에 등록하여 실험하였으며, 실험 결과 제안하는 방법을 통해 운반 횟수 증가, 차량별 대기 시간 감소 등 성능이 개선됨을 확인하였다.