지난 10년 동안 기술의 발전은 세상에 혁명을 가져왔고 자동화된 차량도 예외는 아닙니다. 흔히 말하는 자율주행자동차자동 가이드 차량(AGV), 운송 산업을 변화시킬 잠재력으로 대중의 관심을 끌었습니다. 이러한 차량은 센서, 카메라, LiDAR 및 LiDAR 유사 시스템의 조합을 사용하여 환경을 감지하고 대응합니다. 이번 글에서는 AGV가 주변 환경을 알 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.
자동 가이드 차량이란 무엇입니까?
An 자동안내차량사람의 도움 없이 자재를 한 위치에서 다른 위치로 이동하도록 프로그래밍된 일종의 산업용 로봇입니다. AGV는 창고, 제조 공장 및 기타 산업 환경에서 원자재, 완제품 및 그 사이의 모든 것을 운송하는 데 사용됩니다. 장애물을 감지하고 우회할 수 있는 센서와 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 작동합니다. AGV는 소형 팔레트 트럭부터 전체 창고 상당의 상품을 이동할 수 있는 대형 자율 트럭에 이르기까지 다양한 형태와 크기로 제공됩니다.
자동안내차량에 사용되는 센서의 종류
AGV에는 주변을 탐색하는 데 도움이 되는 일련의 센서가 장착되어 있습니다. 이 센서는 벽과 장애물부터 도로 위의 다른 차량 위치까지 모든 것을 감지할 수 있습니다. AGV에 사용되는 가장 일반적인 유형의 센서를 자세히 살펴보겠습니다.
1. LiDAR 센서
LiDAR는 빛 감지 및 범위 지정을 나타냅니다. 물체에서 튕겨져 센서로 돌아오는 레이저 빔을 방출하여 센서가 주변 환경의 3D 지도를 생성할 수 있도록 합니다. LiDAR 센서는 다른 차량, 보행자, 나무나 건물과 같은 물체를 감지할 수 있습니다. 이는 자율주행차에서 흔히 발견되며 언젠가 완전 자율주행차를 만드는 데 핵심이 될 수 있습니다.
2. GPS 센서
GPS 센서는 AGV의 위치를 파악하는 데 사용됩니다. 그들은 지구 궤도를 도는 위성을 사용하여 정확한 위치를 제공합니다. GPS 기술은 새로운 것은 아니지만 AGV의 탐색을 위한 중요한 도구입니다.
3. 카메라
카메라는 주변 환경의 이미지를 캡처한 다음 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 이를 해석합니다. 카메라는 종종 차선 표시와 교통 표지판을 감지하는 데 사용되므로 차량이 자신있게 도로를 탐색할 수 있습니다.
4. 관성 측정 장치
관성 측정 장치(IMU)는 공간에서 AGV의 방향을 결정하는 데 사용됩니다. AGV 환경에 대한 전체 그림을 제공하기 위해 종종 LiDAR와 같은 다른 센서와 함께 사용됩니다.
자동 가이드 차량은 센서와 소프트웨어 알고리즘의 조합을 사용하여 환경을 탐색합니다. 첫 번째 단계는 AGV가 작동 중인 환경의 지도를 생성하는 것입니다. 이 지도는 AGV가 환경을 탐색하기 위한 참조점으로 사용됩니다. 지도가 생성되면 AGV는 센서를 사용하여 지도와 관련된 위치를 감지합니다. 그런 다음 지도와 교통량, 장애물 등의 기타 요소를 기반으로 가장 최적의 경로를 계산합니다.
AGV의 소프트웨어 알고리즘은 최적의 경로를 결정할 때 많은 요소를 고려합니다. 예를 들어, 알고리즘은 두 지점 사이의 최단 거리, 한 지점에서 다음 지점으로 이동하는 데 걸리는 시간, 길을 가로막는 잠재적인 장애물을 고려합니다. 이 데이터를 사용하여 AGV는 취할 수 있는 최상의 경로를 결정할 수 있습니다.
AGV는 변화하는 환경에 적응하는 능력도 갖추고 있습니다. 예를 들어, AGV가 처음 환경을 매핑할 때 존재하지 않았던 새로운 장애물이 나타나면 센서를 사용하여 장애물을 감지하고 경로를 다시 계산합니다. 이러한 실시간 적응은 AGV가 창고 및 제조 공장과 같은 동적 환경에서 안전하게 작동하는 데 중요합니다.
자동 가이드 차량은 운송 산업에 혁명을 일으키고 있으며 환경을 탐색하는 방식은 성공에 매우 중요합니다. 센서와 소프트웨어 알고리즘의 조합을 사용하여 AGV는 실시간으로 환경을 감지하고 대응할 수 있습니다. AGV가 주류가 되기 전에 극복해야 할 과제는 여전히 남아 있지만, 기술 혁신을 통해 우리는 운송의 완전 자율주행 미래에 더 가까워졌습니다. 지속적인 발전과 테스트를 통해 우리는 AGV가 앞으로 몇 년 동안 운송 산업을 어떻게 변화시키는지 곧 알게 될 것입니다.
게시 시간: 2024년 8월 16일
