KR20000017080A

KR20000017080A - 무인반송차 시스템과 무인반송차의 유도방법

Info

Publication number: KR20000017080A
Application number: KR1019990031980A
Authority: KR
Inventors: 호리키쿠오
Original assignee: 무라타 기카이 가부시키가이샤
Priority date: 1998-08-06
Filing date: 1999-08-04
Publication date: 2000-03-25
Also published as: JP2000056829A; SG83708A1; US6246930B1; CN1253109A; JP3316842B2; TW436454B

Abstract

주행경로에 여러개의 반사판을 배치하고, 레이저스캐너가 4장 이상의 반사판을 인식할 수 있는 위치에서 무인반송차를 기동해서 반사판의 각도와 거리의 데이터를 얻는다. 1장째의 반사판을 인식하면 반사판의 특정가설은 N과 같고, 2장째의 반사판을 인식하면 1장째와의 거리가 합리적이라는 점에서 가설은 kN과 같고(k는 10이하), 3장째의 반사판을 인식하면 3장의 반사판이 이루는 삼각형이 맵에 일치한다라는 점에서 가설은 mN과 같이(m＜1) 되고, mN과 같은 가설에 대해서 현재위치를 구한다. 4장째의 반사판을 인식해서 정합성을 체크하고, 현재위치를 특정한다. 오차율은 각도분해능／360°×거리분해능／반사판간의 거리의 표준편차정도로 된다. 초기위치의 데이터없이 무인반송차를 주행시킬 수 있다.

Description

무인반송차 시스템과 무인반송차의 유도방법{AUTOMATED TRANSPORT VEHICLE SYSTEM AND NAVIGATING METHOD OF AUTOMATED TRANSPORT VEHICLE}

본 발명은 무인반송차의 유도시스템과 이것을 이용한 무인반송차의 유도방법에 관한 것으로, 특히 무인반송차의 초기위치를 가정하지 않고 임의의 위치에서 현재위치를 인식할 수 있도록 한 시스템과 방법에 관한 것이다.

주행경로를 따라 여러개의 반사판을 배치하고, 무인반송차의 레이저스캐너에서 반사판을 인식해서 현재위치를 산출하는 시스템이 알려져 있다. 3장의 반사판을 인식할 수 있으면, 삼각측량의 원리에 의해 현재위치를 인식할 수 있으므로, 문제는 인식한 반사판이 반사판 맵상의 어느 반사판인가를 특정하는 것이 된다. 여기서 반사판에 바코드 등의 식별데이터를 부여할 수 있으면 간단하지만, 이러한 반사판은 값이 비싸며, 설치하는데 드는 수고로움도 크다. 그래서 일반적으로는 반사판은 모두 같은 종류로 한다.

반사판자체에 식별데이터를 부여하지 않고 반사판을 특정하기 위해, 무인반송차의 기동위치를 무인반송차에 입력한다. 그래서 최초로, 기지의 위치에서 무인반송차를 기동하는 것을 전제로 해서, 기동시에 인식한 반사판을 특정한다. 이후의 인식에서는 현재위치를 전회의 인식위치에서 추정하고, 그 위치에 대해서 인식할 수 있는 반사판을 인식하고 있는 것으로서 반사판을 특정한다.

그러나, 이러한 방법에서는 일단 반사판의 인식을 잘못하면 정확한 위치인식은 불가능하게 되고, 무인반송차는 제어불능이 된다. 또 기동시에 현재위치를 입력하는 것은 상당한 수고를 필요로 하는 작업으로, 예를 들면 무인반송차를 특정의 리셋트위치에서 기동하는 것을 전제로서, 그 위치로 무인반송차를 매뉴얼로 운전해서 기동하거나, 혹은 각 위치에서 매뉴얼로 현재위치를 입력하는 등의 작업이 필요하게 된다. 이러한 작업은 모두 수고를 필요로 하는 것이다.

본 발명의 과제는 무인반송차를 초기위치의 데이터없이 자립주행으로 기동시키는 것에 있다. (청구항 1∼3)

청구항 2의 발명의 추가의 과제는 무인반송차의 초기위치인식의 오차율을 실질상 무시할 수 있을 정도로까지 저하시키는 데에 있다.

청구항 3의 발명의 추가의 과제는 무인반송차의 초기위치를 매우 낮은 오차율로 구하기 위한 구체적 수법을 제공하는 데에 있다.

청구항 1의 발명은 주행경로를 따라 다수의 반사판을 배치하고, 무인반송차에는 반사판의 방위와 거리를 구하는 레이저스캐너와, 반사판의 맵과, 인식한 3장의 반사판에 대해서 거리의 인식값을 반사판 맵과 비교해서 상기 3장의 반사판을 임의로 특정하기 위한 수단과, 상기 임시 특정에 기초해서 무인반송차의 현재위치를 구하기 위한 수단을 설치한 무인반송차 시스템에 있다.

바람직하게는 4장째 이후의 반사판의 인식값에서 상기의 임의의 특정의 정합성을 체크하기 위한 수단을 설치한다.

청구항 3의 발명은, 주행경로를 따라 여러개의 반사판을 배치해서 무인반송차의 레이저스캐너에서 적어도 3장의 반사판의 방위와 거리를 인식하고, 인식한 거리를 반사판의 맵과 비교해서 상기 반사판을 임의로 특정하고, 임의로 특정한 반사란을 기초로 무인반송차의 현재위치를 임의로 구하고, 4장째 이후의 반사판의 인식값에서 임의로 구한 현재위치를 확인해서 현재위치를 구하는 무인반송차의 유도방법에 있다.

본 발명의 무인반송차 시스템에서는 무인반송차의 레이저스캐너에서 확인한 3장의 반사판에 대해서, 반사판과 레이저스캐너와의 거리의 정보에서 반사판 맵상에서 가능한 반사판의 조합을 임의로 특정한다. 다음에 4장째 이후의 반사판을 확인할 수 있는 경우에는, 그 정보를 이용해서 반사판을 완전하게 특정한다. 3장의 판사판만을 확인한 경우라도, 이 이외에 무인반송차의 초기위치에 대해서 개략의 정보가 부여되고 있는 경우에는 그 정보를 이용해서, 또 각 반사판이 무인반송차의 주행경로의 좌우 어느쪽에 있는가 등의 정보가 부여되고 있는 경우에는 그 정보를 이용해서, 임의로 구한 무인반송차의 현재위치를 확인한다. 이 때문에 무인반송차의 초기위치의 정보없이 무인반송차를 기동시킬 수 있다.

여기서 4장째 이후의 반사판을 인식할 수 있는 경우, 이것에 의해 얻어지는 추가의 정보는 그 방향과 거리이고, 레이저스캐니는 일반적으로 각도분해능이 매우 높으므로, 오차를 거의 없앨 수 있다. 그리고 4장째의 반사판의 거리의 정보를 이용하면, 더욱 확실하게 현재위치를 인식할 수 있다. 또 4장째 이후의 반사판을 인식할 수 있는 경우, 4장째 이후의 반사판에 대해서, 각도와 거리의 양쪽의 정보를 이용하는 대신에, 각도의 정보만을 이용해도 현재위치를 인식할 수 있다. 또 「3장의 반사판」이란 용어나 「4장째 이후의 반사판」이란 용어는 최초에 인식한 3장의 반사판을 임의의 위치인식에 이용하고, 4장째 이후에 인식한 반사판을 정합성의 확인에 이용하는 것에 한정하는 것은 아니다. 예를 들면 4장의 반사판을 인식한 경우에, 2장째의 반사판을 정합성의 확인에 이용하고, 1장째, 3장째, 4장째의 반사판에서 현재위치를 임의로 특정해도 좋다.

본 발명에서는 초기위치의 정보없이 무인반송차를 자립주행으로 주행시킬 수 있고, 또 자립주행의 개시후에 무인반송차의 현재위치에 대해서 문제가 생긴 경우, 다시 무인반송차의 위치를 정확하게 구할 수 있다. 이 때문에 특정의 점에서밖에 무인반송차의 기동을 할 수 없거나, 혹은 무인반송차에 초기위치를 정확하게 입력하지 않으면 안되는 등의 수고가 불필요하게 된다.

도 1은 실시예에서 이용한 무인반송차의 측면도이다.

도 2는 실시예에서 이용한 무인반송차의 제어계를 나타낸 블록도이다.

도 3은 실시예에서의 반사판의 특정과정을 나타낸 특성도이다.

도 4는 실시예에서의 반사판의 특정과정을 나타낸 특성도이다.

도 5는 실시예에서의 반사판의 배치를 나타낸 도이다.

도 6은 실시예에서의 현재위치의 인식과정을 나타낸 플로우 챠트이다.

(부호의 설명)

2…무인반송차 4…차체

6…리프터 8…가대(架臺)

10…레이저스캐너 12…주행제어부

14…현재위치인식부 16…반사판

18…반사판 맵 20…현재위치산출부

도 1∼도 6에 실시예를 나타낸다. 도 1에 무인반송차(2)의 구조를 나타내면, 도면부호 (4)는 그 차체이고, (6)은 물품을 적재해서 승강하기 위한 리프터, (8)은 레이저스캐너(10)를 적재하기 위한 가대, (12)는 주행제어부, (14)는 현재위치인식부이다. 그리고 레이저스캐너(10)는 예를 들면 10Hz로 회전하고, 반사판(16)으로부터의 반사광을 검출하는 것에 의해, 반사판(16)까지의 거리와 방위를 구한다. 반사판(16)의 방위(각도)의 분해능은 0.1°이하, 또는 거리의 분해능은 1m정도이다.

도 2는 무인반송차(2)의 제어계를 나타내면, 현재위치인식부(14)는 레이저스캐너(10)에서 인식한 반사판에 대한 각도와 거리의 정보를 받고, 이것으로부터 무인반송차(2)의 현재위치와 그 방위를 산출한다. 현재위치인식부(14)의 서브시스템으로서, 주행경로를 따라 반사판의 위치를 기억한 반사판 맵(18)과, 맵(18)의 데이터와 레이저스캐너(10)의 데이터를 기초로 현재위치를 산출하기 위한 현재위치산출부(20)가 있다. 또 현재위치산출부(20)는 단지 현재위치를 산출하는 것뿐만 아니라, 그 정합성을 체크하고, 또 레이저스캐너(10)가 인식한 반사판이 맵(18)상의 어느 반사판인가를 특정하는 기능을 갖는다.

도 3에, 3장의 반사판(16-1∼16-3)을 이 순서로 인식했을 때의 반사판의 임의의 특정을 나타낸다. 1장째의 반사판(16-1)과의 거리가 a이고, 2장째의 반사판(16-2)의 거리를 b라고 하고, 이들 사이의 각도를 θ라고 하면, 코사인정리에 의해 반사판(16-1)과 (16-2)의 거리는 (a)와 (b) 및 각도(θ)에 의해 구할 수 있다. 그리고 거리(a, b)의 분해능은 1m정도이므로, 2장의 반사판(16-1)과 (16-2)의 거리의 정밀도는 1.4m정도로 된다. 다음에 3장째의 반사판(16-3)을 인식하면, 3장의 반사판(16-1∼16-3)이 이루는 삼각형의 각 변의 길이가 정해지고, 이 삼각형의 형상이 완전히 정해지게 된다.

도 4에 예를 들면, 4장의 반사판을 인식했을 때의 반사판의 특정과 무인반송차(2)의 현재위치의 인식알고리즘을 나타낸다. 예를 들면 주행경로를 따라 N장의 반사판이 존재한다고 한다. 무인반송차(2)의 초기위치를 가정하지 않으므로, 1장째의 반사판(16-1)을 인식한 시점에서는, 이 반사판에 대해서는 N과 같은 할당이 가능하다. 다음으로 2장째의 반사판(16-2)을 인식하면, 2장째의 반사판은 1장째의 반사판에서 소정의 거리에 존재하지 않으면 안되고, 그 분해능은 1.4m정도로 된다. 예를 들면 반사판이 평균간격으로 10m마다 배치되고, 반사판간의 거리의 표준편차를 5m라고 하면, 표준편차의 범위에서 반사판이 거의 똑같이 분포한다라고 가정해서, 1장째의 반사판과 2장째의 반사판의 거리를 1.4m정도로 인식할 수 있으면, 2장째의 반사판은 1장째의 반사판의 최근방의 반사판중에서 7장에 1장의 확률정도까지 후보를 좁힐 수 있다. 이 시점에서 인식한 2장의 반사판의 특정에 관한 가설은 kN과 같고(k는 1이상 10이하이고, 실제에 1에 가깝다)로 된다.

다음에 3장째의 반사판(16-3)을 인식하면, 3장의 반사판(16-1∼16-3)이 이루는 삼각형이 반사판 맵(18)상의 어느 하나의 삼각형과 일치하지 않으면 안된다. 이 시점에서 3장의 반사판의 후보의 조합은 감소하고, 그 가능성은 mN과 같이(m＜1) 되고, 후보를 대폭 좁힐 수 있다. 그리고 예를 들면 mN과 같은 후보에 대해서, 무인반송차(2)의 현재위치를 공지의 삼각측량의 원리에 근거해서 구한다. 또 3장의 반사판에 대한 각도의 정보가 있으면, 무인반송차(2)의 위치와 방향을 결정할 수 있는 것은 공지이다. 그리고 필요하면 mN과 같이 구한 무인반송차의 현재위치에 대해서, 3장의 반사판(16-1∼16-3)과의 거리를 연산하고, 레이저스캔(10)에서의 인식값과 비교하여 3장의 반사판을 특정하는 가설을 더욱 좁힌다.

예를 들면 전체 반사판의 매수가 적은 경우, 혹은 무인반송차(2)에 초기위치의 개략값이 입력되어 있는 경우, (예를 들면 주행경로를 10블록정도로 분할한 경우의 블록번호), 혹은 각 반사판이 주행경로전방의 우측에 보이는지, 좌측에 보이는지 등의 부가적인 정보가 입력되어 있는 경우, 이 시점에서 3장의 반사판을 거의 완전하게 특정할 수 있다. 예를 들면 반사판간의 거리의 분해능이 1.4m정도이고, 반사판간의 간격의 표준편차를 5m정도라고 하면, 2장째의 반사판을 인식한 시점에서 k의 값은 1정도이고, 3장째의 반사판을 인식한 시점에서 m의 값은 예를 들면 1/10정도로 되고, 여기에 덧붙여서 현재위치의 산출후의 무인반송차(2)와 각 반사판과의 거리의 체크를 행하면 m의 값은 1/100정도로 된다. 여기에 무인반송차(2)의 초기위치의 개략데이터나, 각 반사판에 대해서 주행경로의 우측에 보이는 것과 좌측에 보이는 것의 구별 등의 부가적 데이터가 있으면, m의 값은 1/100보다 작게 되고, 소규모인 무인반송차 시스템에서는, 3장의 반사판을 맵(18)상에서 거의 특정할 수 있게 된다.

그리고 반사판의 매수를 30%정도 증가시키면, 3점의 반사판을 인식가능한 상태에서, 4점이상의 반사판을 인식가능한 상태로 변화시킬 수 있다. 4장째의 반사판을 인식한 경우, 먼저 각도의 분해능의 점에서 그때까지의 반사판의 특정이 바른지 어떤지의 정합성을 체크할 수 있다. 상기와 같이 각도의 분해능은 0.1°이하이고, 4장째의 반사판이 우발적으로 이 범위내에 존재할 확율은 1/1000이하로 거의 확실하게 정합성을 체크할 수 있다. 또 4장째의 반사판과의 사이의 거리분해능은 상기와 같이 1m정도이고, 이것에 의해 다시 정합성을 체크할 수 있다. 따라서 4장째의 반사판을 인식한 시점에서, 실용상 거의 확실하게 반사판을 특정할 수 있다.

도 5, 도 6에 실시예에서의 현재위치의 인식과정을 나타낸다. 도 5에 주행경로와 반사판(○로 표시)의 배치를 나타낸다. 예를 들면 3장의 반사판을 인식한 시점에서, 이들의 반사판이 이루는 삼각형이 도 5에서의 반사판(16-1∼16-3)과 거의 일치했다라고 한다. 이것과 거의 합동인 삼각형은 도 5에는 존재하지 않는다. 여기에 다시 4점째의 반사판이 추가된 경우, 이들 4점이 이루는 사변형과 합동인 사변형은 도 5에는 존재하지 않는다. 이렇게 3점이상의 반사판을 이용하고, 이들과 레이저스캐너(10)와의 거리의 정보가 있으면, 거의 반사판을 특정할 수 있는 것이 명백하다.

도 6에 반사판특정의 과정을 나타낸다. 무인반송차(2)는 주행경로를 따라 임의의 위치에서 기동할 수 있는 것으로 하고, 또는 4장이상의 반사판을 인식할 수 있는 위치를 주행경로를 따라 여러곳에 설치하고, 이들 중 어느 한 곳에서 기동하는 것으로 한다. 그리고 최초 1장의 반사판을 인식한 시점에서 주행경로에 있는 반사판(16)의 전체 수를 N으로서 반사판의 특정에 관한 가설은 N과 같다. 다음에 2장째의 반사판을 인식하면, 1장째의 반사판과 2장째의 반사판의 거리가 도 3의 방법으로 구한 거리와 거의 일치하는 것을 선택한다. 이 시점에서 1장째의 반사판과 2장째의 반사판의 조합에 관한 가설은 kN이 되고, k는 1이상 10이하이고, 실제로는 거의 1에 가까운 수가 된다. 계속해서 3장째의 반사판을 인식하면, 이들 3장의 반사판이 이루는 삼각형의 형상이 정해지고, 도 5의 반사판 맵에서 이것과 거의 똑같은 형상의 삼각형만이 반사판의 특정에 관한 가설로서 남게 된다. 이 결과 반사판의 특정에 관한 가설은 더욱 좁혀지게 된다.

이렇게 해서 반사판의 특정에 관한 가설을 연산상 부담이 되지 않을 정도로 까지 좁히고, 남은 가설에 대해서 무인반송차(2)의 현재위치와 방위를 산출한다. 예를 들면 10과 같은 가설이 존재하고 있으면, 무인반송차(2)의 현재위치와 방위를 10과 같이 구하게 된다. 여기서 필요하다면, 레이저스캐너(10)와 각 반사판과의 거리의 인식값을 각 가설마다 구한 거리의 산출값과 비교하여 불합리한 것을 제거하게 된다. 따라서 이 시점에서 무인반송차(2)의 현재위치나 방위로서 유효한 가설은 mN과 같이 되고, m은 1보다 충분히 작은 수가 된다.

여기서 4장째 이후의 반사판을 다시 인식하고, 그 인식각도와 거리에서, mN과 같은 가설의 정합성을 체크한다. 이 오차율은 레이저스캐너(10)의 각도분해능과 360°의 비에, 레이저스캐너(10)의 거리분해능과 반사판간의 거리의 표준편차의 비를 곱셈한 것으로 대략 정해지고, 이 값은 1/1000보다 충분히 작다. 따라서 예를 들면 4장의 반사판을 인식할 수 있으면, 반사판의 특정을 잘못할 확율은 1/1000이하가 된다. 임의로 5장째이후의 반사판을 인식할 수 있는 경우, 정합성의 체크를 다시 진행하고, 예를 들면 5장의 반사판에 대해서 각도와 거리로 구한 현재위치의 최소 2곱셈 오차가 소정의 범위내인지 아닌지로, 정합성을 체크한다. 그리고 정합성이 불충분한 경우, 예를 들면 무인반송차(2)의 위치를 바꾸어 재시도한다. 그리고 정합성이 있으면, 이하 자립주행으로 옮긴다. 자립주행에서는 상기와 같이 해서 구한 현재위치를 초기위치로 하고, 여기서 특정한 반사판을 최초에 보인 반사판으로 하고, 이후는 이 정보를 기초로 반사판의 특정을 반복한다. 즉 레이저스캐너(10)는 10Hz정도로 스킨하고, 이 동안의 무인반송차(2)의 주행거리는 1m보다 충분히 작으므로, 실제상 연속해서 각 반사판을 보고 있는 것과 똑같은 것이 된다. 그 결과, 전회 인식한 반사판의 조합에 대해서, 다음 회의 인식에서는 전회의 데이터에서 소정의 각도내에서 소정의 거리내에 있는 반사판을 전회와 같은 반사판으로서 특정한다. 새롭게 나타낸 반사판이 있으면, 반사판 맵(18)을 참조해서 구하고, 이렇게 해서 반사판을 특정하면 이것에 근거해서 현재위치를 인식한다.

Claims

주행경로를 따라 여러개의 반사판을 배치하고, 무인반송차에는 반사판의 방위와 거리를 구하는 레이저스캐너와, 반사판의 맵과 인식한 3장의 반사판에 대해서 거리의 인식값을 반사판 맵과 비교해서 상기 3장의 반사판을 임의로 특정하기 위한 수단과, 상기 임의의 특정에 근거해서 무인반송차의 현재위치를 구하기 위한 수단을 설치한 무인반송차 시스템.
제1항에 있어서, 4장째 이후의 반사판의 인식값에서 상기 임의의 특정의 정합성을 체크하기 위한 수단을 설치한 것을 특징으로 하는 무인반송차 시스템.
주행경로를 따라 여러개의 반사판을 배치하고, 무인반송차의 레이저스캐너에서 적어도 3장의 반사판의 방위와 거리를 인식하고, 인식한 거리를 반사판의 맵과 비교해서 상기 반사판을 임의로 특정하고, 임의로 특정한 반사판을 기초로 무인반송차의 현재 위치를 임의로 구하고, 4장째 이후의 반사판의 인식값에서 임의로 구한 현재 위치를 확인해서 현재 위치를 구하는 것을 특징으로 하는 무인반송차의 유도방법.