동시 현지화 및 매핑 (SLAM) 기술은 자율 모바일 로봇 (AMR)의 운영에 중추적 인 역할을합니다. 주요 슬램 AMR 공급 업체로서, 우리는 AMR이 환경에서 움직이는 물체를 어떻게 처리하는지에 대한 연구, 개발 및 개선에 지속적으로 참여하고 있습니다. 이 블로그에서는 AMR 기능의 중요한 측면과 관련된 도전, 기술 및 솔루션을 탐구 할 것입니다.
AMR 환경에서 객체를 움직이는 과제
AMR은 창고, 공장 및 물류 센터와 같은 다양한 환경을 통해 자율적으로 탐색하도록 설계되었습니다. 이 설정에서 이동 객체는 일반적으로 발생합니다. 여기에는 인간 노동자, 지게차, 기타 AMR 및 이동 컨베이어가 포함될 수 있습니다. 움직이는 물체의 존재는 슬램 기반 AMR에 몇 가지 과제를 제기합니다.
첫째, 움직이는 물체는 매핑 프로세스를 방해 할 수 있습니다. 슬램 알고리즘은 일반적으로 시간이 지남에 따라 센서 데이터를 분석하여 환경 맵을 구축합니다. 움직이는 객체가 있으면 센서 판독 값에 동적 요소를 소개 할 수 있으므로 알고리즘이 정적 기능과 동적 특징을 구별하기가 어렵습니다. 이로 인해 부정확 한 맵과 현지화 오류가 발생할 수 있습니다.
둘째, 움직이는 물체는 안전 위험을 초래할 수 있습니다. AMR은 실시간으로 이동 객체와의 충돌을 감지하고 피할 수 있어야합니다. 그렇게하지 않으면 로봇, 움직이는 물체 또는 주변 인프라가 손상 될 수 있습니다. 또한 충돌은 워크 플로를 중단하고 잠재적으로 인간 근로자를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
마지막으로 이동 객체는 AMR 작업의 효율에 영향을 줄 수 있습니다. AMR이 움직이는 물체를 피하기 위해 지속적으로 중지하거나 경로를 변경 해야하는 경우 지연과 생산성을 줄일 수 있습니다. 따라서 AMRS는 작업에 대한 혼란을 최소화하는 방식으로 움직이는 물체를 처리 할 수 있어야합니다.
슬램에서 움직이는 물체를 처리하는 기술
객체를 움직이는 문제를 해결하기 위해 슬램 AMR에 다양한 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 탐지, 추적 및 예측의 세 가지 주요 접근법으로 광범위하게 분류 될 수 있습니다.
발각
움직이는 물체를 처리하는 첫 번째 단계는 환경에서의 존재를 감지하는 것입니다. 우리의 AMR에는 움직이는 물체를 감지하는 데 사용되는 레이저, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 다양한 센서가 장착되어 있습니다. 이 센서는 물체의 위치, 속도 및 크기에 대한 실시간 데이터를 제공합니다.
객체 감지를 움직이는 가장 일반적으로 사용되는 센서 중 하나는 레이저 스캐너입니다. 레이저 스캐너는 레이저 빔을 방출하고 빔이 환경의 물체를 반사하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 반사 된 레이저 빔을 분석하여 스캐너는 환경의 2D 또는 3D 맵을 생성하고 움직이는 물체의 존재를 감지 할 수 있습니다.
카메라는 또한 객체 감지를 움직이는 데 널리 사용됩니다. 카메라는 환경에 대한 시각적 정보를 제공 할 수 있으며, 이는 움직이는 물체를 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 카메라 이미지를 분석하고 모양, 색상 및 모션에 따라 물체의 존재를 감지하는 데 사용됩니다.
추적
움직이는 물체가 감지되면 다음 단계는 시간이 지남에 따라 움직임을 추적하는 것입니다. 추적을 통해 AMR은 물체의 미래 위치를 예측하고 그에 따라 경로를 계획 할 수 있습니다. 당사의 SLAM AMR은 센서 데이터와 필터링 알고리즘의 조합을 사용하여 움직이는 객체를 추적합니다.
가장 일반적으로 사용되는 추적 알고리즘 중 하나는 Kalman 필터입니다. Kalman 필터는 시간이 지남에 따라 일련의 측정을 사용하여 시스템 상태를 추정하는 수학적 알고리즘입니다. 이동 객체 추적의 맥락에서 Kalman 필터는 센서 데이터를 기반으로 움직이는 물체의 위치, 속도 및 가속도를 추정하는 데 사용될 수 있습니다.
AMRS에서 일반적으로 사용되는 또 다른 추적 알고리즘은 입자 필터입니다. 입자 필터는 시스템의 가능한 상태를 나타 내기 위해 입자 세트를 사용하는 확률 적 알고리즘입니다. 각 입자는 움직이는 물체의 가능한 위치와 속도를 나타내며, 필터는 센서 데이터를 기반으로 입자를 업데이트하여 물체의 상태를 가장 많이 추정합니다.
예측
움직이는 물체를 감지하고 추적하는 것 외에도 슬램 AMR은 이러한 물체의 향후 움직임을 예측할 수 있습니다. 예측을 통해 AMR은 미리 경로를 계획하고 움직이는 물체와의 충돌을 피할 수 있습니다. 우리의 AMR은 역사적 데이터와 기계 학습 알고리즘의 조합을 사용하여 미래의 움직이는 물체의 움직임을 예측합니다.
가장 일반적으로 사용되는 예측 알고리즘 중 하나는 Markov 모델입니다. Markov 모델은 시스템의 현재 상태를 사용하여 미래 상태를 예측하는 확률 론적 모델입니다. 움직이는 물체 예측의 맥락에서, Markov 모델은 현재 위치와 속도에 따라 움직이는 물체의 미래 위치와 속도를 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
신경망과 같은 기계 학습 알고리즘도 객체 예측을 움직이는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 신경망은 과거 데이터에서 배우고 움직이는 물체의 움직임에서 패턴을 식별 할 수 있습니다. 이러한 패턴을 분석함으로써 신경망은 높은 수준의 정확도로 물체의 미래 이동을 예측할 수 있습니다.
AMR 작업에서 이동 객체를 처리하기위한 솔루션
위에서 설명한 기술 외에도 AMR 작업에서 이동 객체를 처리하기위한 다양한 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 슬램 AMR의 안전성, 효율성 및 신뢰성을 향상 시키도록 설계되었습니다.
충돌 회피 시스템
당사의 SLAM AMR에는 움직이는 물체와의 충돌을 피하기 위해 위에서 설명한 감지, 추적 및 예측 기술을 사용하는 고급 충돌 회피 시스템이 장착되어 있습니다. 이 시스템은 움직이는 물체의 존재에 대한 환경을 지속적으로 모니터링하고 충돌을 피하기 위해 AMR의 경로를 실시간으로 조정합니다.
충돌 회피 시스템은 센서와 알고리즘의 조합을 사용하여 움직이는 물체를 감지하고 추적합니다. 움직이는 물체가 감지되면 시스템은 AMR과 물체 사이의 거리와 상대 속도를 계산합니다. 시스템이 충돌이 임박했다고 판단하면 운영자에게 경고를 발행하고 충돌을 피하기 위해 적절한 조치를 취합니다.
교통 관리 시스템
충돌 회피 시스템 외에도 슬램 AMR을위한 트래픽 관리 시스템도 제공합니다. 이 시스템은 환경에서 트래픽의 흐름을 최적화하고 AMRS와 다른 움직이는 물체 간의 충돌 가능성을 줄이기 위해 설계되었습니다.
트래픽 관리 시스템은 센서, 알고리즘 및 통신 기술의 조합을 사용하여 환경에서 AMR 및 기타 이동 객체의 이동을 모니터링합니다. 시스템은 작업에 따라 다른 AMR에 우선 순위를 부여하고 충돌을 피하기 위해 경로를 조정할 수 있습니다. 또한이 시스템은 환경의 모든 AMR의 위치 및 상태에 대한 실시간 정보를 제공 할 수 있으며, 이는 전체 운영의 효율성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
인간-로봇 협력
마지막으로, 우리는 많은 AMR 응용 프로그램에서 인간-로봇 협력의 중요성을 인식합니다. 우리의 슬램 AMR은 인간 근로자와 함께 안전하고 효과적으로 작동하도록 설계되었습니다. 우리는 고급 안전 기능 및 직관적 인 사용자 인터페이스를 포함하여 휴먼 로봇 협업을위한 다양한 솔루션을 제공합니다.
우리의 AMR에는 환경에서 인간 근로자의 존재를 감지하고 그에 따라 행동을 조정할 수있는 센서와 알고리즘이 장착되어 있습니다. 예를 들어, AMR은 충돌을 피하기 위해 인간 근로자가 근처에있을 때 속도가 느려지거나 멈출 수 있습니다. 또한, 우리의 AMR은 특정 안전 프로토콜을 따르고 안전하고 예측 가능한 방식으로 인간 근로자와 상호 작용하도록 프로그래밍 할 수 있습니다.
결론
AMR 환경에서 움직이는 물체를 처리하는 것은 복잡하고 도전적인 작업입니다. 그러나 주요 SLAM AMR 공급 업체로서 우리는 이러한 과제를 해결하기위한 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 충돌 회피 및 트래픽 관리 시스템뿐만 아니라 고급 감지, 추적 및 예측 기술을 사용함으로써 SLAM AMRS는 움직이는 객체가있는 환경에서 안전하고 효율적으로 작동 할 수 있습니다.
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참조
- Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). 확률 로봇 공학. MIT 프레스.
- Siegwart, R., Nourbakhsh, IR 및 Scaramuzza, D. (2011). 자율 모바일 로봇 소개. MIT 프레스.
- Leonard, JJ, & Durrant-Whyte, HF (1991). 자율 모바일 로봇을위한 동시지도 구축 및 현지화. 로봇 공학 및 자동화에 관한 IEEE 국제 회의 절차에서.