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학술저널
저자정보
엄동희 (Sungkyunkwan University) 조동욱 (Sungkyunkwan University) 김성주 (Sungkyunkwan University) 박상현 (Sungkyunkwan University) 황성호 (Sungkyunkwan University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.21 No.1
발행연도
2024.2
수록면
46 - 52 (7page)

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The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
#Smart Factory(스마트 팩토리) #Mobility Route Optimization(모빌리티 경로 최적화) #Path Planning(경로 계획) #Energy Efficiency(에너지 효율) #Weight Distribution Optimization(무게 분배 최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 최적 경로 계획
3. 알고리즘 검증
4. 결론
References

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