자율주행로봇의 정체 회피를 위한 기계학습 기반의 경로선정

Path Selection Based on Machine Learning for Congestion Avoidance of Autonomous Mobile Robot
  • 김백현
  • 김재윤
  • 강민정
  • 이상민
  • 임대은
  • 외 1명

초록

최근 제조, 서비스 등의 다양한 분야에서 자율주행로봇(autonomous mobile robot; AMR)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 특히 스마트 공장에서 AMR을 활용한 자재 취급 자동화에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 본 연구는 다수의 AMR을 운영하는 job shop 제조시스템에서 AMR의 이동시간을 최소화하기 위한 경로 선정(path selection) 문제를 다루며, 정체를 회피하기 위한 기계학습(machine learning) 기반의 경로선정 방법을 제안한다. 다양한 이진 분류(binary classification) 및 이상탐지(anomaly detection) 알고리즘들의 성능을 비교하였고, 제안한 방법으로 운반지연 비율을 개선하였다. 성능 분석을 통해 추후 개선 연구를 위한 보완점 및 연구 가이드라인을 제시한다.

키워드

자율 이동 로봇기계학습물류자동화시스템시뮬레이션Autonomous Mobile RobotMachine LearningAutomated Material Handling SystemSimulation
제목
자율주행로봇의 정체 회피를 위한 기계학습 기반의 경로선정
제목 (타언어)
Path Selection Based on Machine Learning for Congestion Avoidance of Autonomous Mobile Robot
저자
김백현김재윤강민정이상민임대은김해중
DOI
10.7838/jsebs.2023.28.1.015
발행일
2023-02
유형
Y
저널명
한국전자거래학회지
28
1
페이지
15 ~ 28