AGV의 내비게이션 및 안내는 AGV가 경로 오프셋을 기반으로 속도와 조향 각도를 제어하여 AGV가 목표 지점의 위치와 방향으로 정확하게 이동하도록 하는 프로세스를 말합니다. 주로 세 가지 주요 기술 사항이 포함됩니다.
1. 포지셔닝
포지셔닝은 AGV 내비게이션 및 안내에서 가장 기본적인 단계로, 작업 환경에서 전역 좌표를 기준으로 AGV의 위치와 방향을 결정합니다.
2. 환경 인식 및 모델링
AGV의 자율주행을 위해서는 도로 경계, 지면상태, 장애물 등 다양한 센서를 기반으로 다양한 환경정보를 파악하는 것이 필요하다. 환경에서의 상대 위치를 파악하고 동적 장애물의 움직임을 예측하여 로컬 경로 계획의 기반을 제공합니다.
3. 경로 계획
AGV가 환경정보를 마스터하는 정도에 따라 알려진 환경정보를 기반으로 한 전역경로계획과 센서정보를 기반으로 한 지역경로계획으로 나눌 수 있다. 후자의 환경은 알 수 없거나 부분적으로 알 수 없는 것, 즉 센서를 통해 장애물의 크기, 모양 및 위치를 파악해야 합니다.
AGV 내비게이션 방식 비교
초기 AGV는 원칙이 간단하고 기술이 성숙하며 비용이 저렴한 자기 테이프 또는 전자기 내비게이션을 주로 사용했습니다. 그러나 경로를 변경하거나 확장하고 이후의 유지 관리가 더 번거로웠고 AGV는 고정된 경로만 따라갈 수 있었고 지능형 회피 또는 제어 시스템을 통한 실시간 작업 변경을 달성할 수 없었습니다.
현재 AGV의 주류 내비게이션 방법은 QR 코드와 관성 내비게이션으로 비교적 사용이 유연하고 경로를 설정하거나 변경하기 쉽습니다. 그러나 경로는 정기적인 유지 관리가 필요합니다. 사이트가 복잡하면 QR코드를 자주 교체해야 합니다. 또한 자이로스코프의 정확도와 서비스 수명에 대한 엄격한 요구 사항이 적용됩니다.
SLAM 알고리즘의 개발로 SLAM은 많은 AGV 제조업체에서 선호하는 고급 내비게이션 방법이 되었습니다. SLAM은 다른 포지셔닝 설비가 필요하지 않으며 형태와 경로가 유연하여 다양한 현장 환경에 적응할 수 있습니다. 알고리즘의 성숙과 하드웨어 비용의 압축으로 SLAM은 의심할 여지 없이 미래 AGV의 주류 내비게이션 방법이 될 것이라고 믿습니다.
SLAM은 크게 레이저 SLAM(2D 또는 3D)과 시각적 SLAM의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
Visual SLAM은 현재 추가 개발 및 응용 시나리오 확장 단계에 있습니다. Visual SLAM은 많은 양의 정보와 폭넓은 적용 가능성이라는 장점으로 인해 많은 주목을 받고 있습니다. 그러나 알고리즘에는 일반적으로 데스크톱 수준 CPU 또는 GPU가 필요한 높은 프로세서 요구 사항이 필요합니다. 그러나 AGV는 대부분 임베디드 프로세서를 사용하기 때문에 단기간에 소형 AGV 기기에 대규모로 적용하기 어렵다.
Laser SLAM은 Visual SLAM보다 먼저 시작되었으며 그 이론과 기술은 비교적 성숙했습니다. 안정성과 신뢰성이 검증되었으며 프로세서에 대한 성능 요구 사항은 시각적 SLAM보다 훨씬 낮습니다. 예를 들어 주류 레이저 SLAM은 일반 ARM CPU에서 실시간으로 실행할 수 있습니다. 현재 일부 AGV 제조업체는 레이저 SLAM 내비게이션을 기반으로 한 제품을 출시했습니다. 의심할 여지 없이 레이저 SLAM은 일정 기간 동안 여전히 주류 SLAM 솔루션이 될 것입니다.
AGV 내비게이션 및 안내 기술은 더 높은 유연성, 더 높은 정확도 및 더 강력한 적응성을 향해 발전하고 있으며 보조 내비게이션 마커에 대한 의존도는 점점 낮아지고 있습니다. SLAM과 같은 실시간 포지셔닝 및 지도 구축의 자유 경로 탐색 방법은 의심할 여지 없이 미래의 발전 추세입니다. 가까운 미래에 5G, AI, 클라우드 컴퓨팅, IoT, 지능형 로봇과 같은 기술의 통합은 AGV 산업에 지반을 뒤흔드는 변화를 가져올 것이며 더 높은 유연성, 정확성 및 적응성을 갖춘 SLAM 내비게이션 방법은 또한 복잡하고 끊임없이 변화하는 동적 작업 환경에 더 잘 적응할 수 있습니다. 여러 분야의 공동 개발 후 미래에는 확실히 더 많은 고급 AGV 내비게이션 기술이 있을 것입니다.