무인 운반차 경로

전역 경로 계획은 무인 운반차가 출발점에서 목표점까지 이동하기 위한 전체적인 경로를 사전에 계산하는 과정이다. 이는 주로 고정된 지도 정보와 알려진 정적 장애물을 기반으로 수행되며, 작업 시작 전 또는 초기 설정 단계에서 이루어진다. 전역 경로 계획의 핵심 목표는 주어진 제약 조건 내에서 최적 또는 실용 가능한 경로를 생성하는 것이다.

주요 알고리즘으로는 다익스트라 알고리즘, A* 알고리즘, D* 알고리즘, RRT 등이 널리 사용된다. 이들 알고리즘은 환경을 그리드 맵 또는 위상 지도 등의 형태로 모델링하여 탐색을 수행한다. 각 알고리즘은 계산 효율성, 경로 최적성, 실시간 적용 가능성 등에서 서로 다른 특징을 지닌다.

전역 경로 계획은 완벽한 환경 정보를 가정하기 때문에, 실제 운행 중 발생하는 동적 장애물에는 대응하지 못하는 한계가 있다. 따라서 이는 종종 국부 경로 계획과 결합되어 사용된다. 전역 계획으로 큰 그림을 제공하고, 국부 계획이 실시간 장애물을 회피하며 세부 경로를 조정하는 하이브리드 방식이 일반적이다.

국부 경로 계획은 무인 운반차가 실시간 센서 데이터를 기반으로 즉각적인 주변 환경 내에서 최적의 경로를 생성하는 기법이다. 이는 사전에 알려지지 않은 동적 장애물, 예를 들어 갑자기 나타나는 사람, 다른 차량, 또는 떨어진 물체 등에 대응하기 위해 사용된다. 전역 경로 계획이 전체 지도와 목표점을 바탕으로 대략적인 경로를 제공한다면, 국부 경로 계획은 이 대략적 경로를 따라가면서 발생하는 실시간 장애물을 회피하는 세부적인 움직임을 책임진다.

주요 알고리즘으로는 벡터장 히스토그램, 동적 윈도우 접근법, 가상 장력법 등이 널리 사용된다. 벡터장 히스토그램은 센서 데이터를 격자 지도로 변환하고 각 방향의 장애물 밀도를 계산하여 가장 안전한 방향을 선택한다. 동적 윈도우 접근법은 차량의 현재 속도와 가속도 제한 내에서 수많은 가능한 궤적을 시뮬레이션하고, 목표점 접근도, 장애물 거리, 속도를 평가하여 최적의 단기 궤적을 선택한다.

이러한 알고리즘의 성능은 센서의 정확도와 처리 속도에 크게 의존한다. 라이다, 초음파 센서, 카메라 등으로부터 수집된 데이터를 빠르게 처리하여 장애물의 위치, 크기, 속도를 추정해야 한다. 또한, 국부 경로 계획은 지나치게 보수적이어서 효율성이 떨어지거나, 너무 공격적이어서 안전성을 해치는 문제를 내포할 수 있다. 따라서 안전성과 진행 효율성 사이의 균형을 맞추는 것이 핵심 과제이다.

국부 경로 계획은 궁극적으로 전역 경로 계획과 연동되어 작동한다. 국부 회피 동작으로 인해 원래 경로에서 벗어나게 되면, 전역 계획기는 이를 감지하고 필요시 새로운 전역 경로를 재생성하거나, 국부 계획기가 다시 원래 경로로 복귀할 수 있도록 유도한다. 이렇게 계층적 구조를 통해 무인 운반차는 예측 가능성과 실시간 적응성을 동시에 확보한다.

하이브리드 경로 계획은 전역 경로 계획과 국부 경로 계획의 장점을 결합한 접근법이다. 이 방식은 먼저 전체 맵 정보를 바탕으로 최적의 대략적인 경로를 생성한 후, 실시간 센서 데이터를 활용해 국부적으로 발생하는 동적 장애물을 회피하도록 경로를 보정한다. 이를 통해 계산 효율성과 실시간 대응 능력을 동시에 확보하는 것이 핵심 목표이다.

일반적인 구현 방식은 두 단계로 구성된다. 첫 단계에서는 A* 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘과 같은 전역 알고리즘을 사용해 출발지에서 목적지까지의 최적 경로를 생성한다. 이 경로는 정적 장애물을 모두 고려한 것이지만, 동적으로 나타나는 장애물은 반영하지 못한다. 두 번째 단계에서는 국부 경로 계획 알고리즘, 예를 들어 동적 윈도우 접근법(DWA)이나 가상 힘장(VFF) 기법을 적용한다. 무인 운반차는 전역 경로를 따라 이동하면서 라이더나 초음파 센서로 주변을 지속적으로 탐지하고, 감지된 동적 장애물에 대해 실시간으로 경로를 미세 조정한다.

이 접근법의 주요 장점과 고려사항은 다음과 같이 정리할 수 있다.

따라서 하이브리드 방식은 복잡하고 변화하는 실 작업 환경에서 무인 운반차의 신뢰성 있는 운행을 구현하는 데 효과적인 표준 방법론으로 자리 잡았다.

이동 시간은 무인 운반차의 작업 효율성을 결정하는 핵심 요소이다. 경로 계획 시 최단 거리 경로를 선택하는 것이 일반적이지만, 실제 이동 시간은 차량의 가속/감속 성능, 회전 반경, 교차로에서의 대기 시간, 그리고 주행 표면의 상태 등 다양한 변수에 의해 영향을 받는다. 따라서 단순한 유클리드 거리나 맨해튼 거리 계산보다는 차량의 동역학적 모델을 반영한 시간 기반의 경로 최적화가 필요하다.

효율적인 이동 시간 관리를 위해 다음과 같은 기법들이 활용된다.

• 시간 창 관리: 작업 지점에 도착해야 하는 시간대를 지정하여, 불필요한 대기나 지연을 방지한다.

• 속도 프로파일 최적화: 직선 구간에서는 최고 속도로 주행하고, 곡선 구간이나 교차로 근처에서는 미리 속도를 줄여 정지 없이 안정적으로 통과하도록 경로를 설계한다.

• 교통 흐름 분석: 다중 차량 시스템에서 특정 구간의 혼잡을 예측하고, 이를 회피하는 대체 경로를 할당하여 전체 시스템의 정체 시간을 최소화한다.

이동 시간을 최소화하는 경로는 종종 에너지 소비나 장비 마모와 같은 다른 요소와 상충 관계에 있다[3]. 따라서 실제 시스템에서는 이동 시간, 에너지 효율, 안전성 등을 종합적으로 고려한 다목적 최적화 접근법이 사용된다. 최종 목표는 단일 차량의 최소 이동 시간이 아니라, 전체 물류 시스템의 처리량을 극대화하고 작업 완료 시간을 단축하는 것이다.

무인 운반차의 에너지 효율은 배터리 수명, 운영 비용, 지속 가능성에 직접적인 영향을 미치는 핵심 최적화 요소이다. 효율적인 경로 계획은 불필요한 이동을 최소화하고 에너지 소비를 줄여 운영 효율성을 극대화한다.

에너지 소비에 영향을 주는 주요 요인은 다음과 같다.

경로 계획 알고리즘은 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 소비를 모델링하고 최소화하는 경로를 생성한다. 예를 들어, 완만한 가속도를 유지하고 급정지를 피하는 스무스 경로를 생성하거나, 경사로를 회피하거나 하중이 적은 상태에서 경사로를 통과하도록 스케줄링한다. 또한, 배터리 잔량을 고려하여 충전이 필요한 시점에 무선 충전 구역을 경유하도록 경로를 계획하기도 한다. 이러한 최적화는 단일 차량의 운행 시간을 늘리고, 전체 플릿의 충전 인프라에 대한 부하를 균형 있게 분산시키는 효과를 가져온다.

충돌 회피는 무인 운반차가 정적 또는 동적 장애물과의 충돌 없이 안전하게 목표 지점에 도달하도록 보장하는 핵심 기능이다. 이는 단순히 장애물을 피하는 것을 넘어, 주변 환경을 실시간으로 인지하고 예측하여 사고 가능성을 사전에 제거하는 능동적인 안전 메커니즘이다. 충돌 회피 시스템은 일반적으로 라이다, 초음파 센서, 카메라 등의 센서를 통해 주변 정보를 수집하고, 이 데이터를 기반으로 즉각적인 회피 동작을 생성한다.

주요 충돌 회피 알고리즘으로는 가상 힘장 법, 동적 창 접근법, 벡터장 히스토그램 등이 널리 사용된다. 가상 히스토그램은 장애물을 반발력의 원천으로, 목표 지점을 인력의 원천으로 모델링하여 합력 방향으로 차량을 유도하는 방법이다. 동적 창 접근법은 현재 속도에서 실현 가능한 모든 궤적을 생성한 후, 장애물과의 충돌 위험이 없고 목표에 부합하는 최적의 궤적을 선택한다. 이러한 알고리즘들은 계산 효율성이 높고 실시간 응답이 가능하도록 설계되었다.

동적 환경에서의 효과적인 충돌 회피를 위해서는 장애물의 운동 상태를 예측하는 것이 중요하다. 특히 다른 이동체(예: 작업자, 다른 무인 운반차)와의 상호작용을 고려할 때, 상대의 속도와 진행 방향을 추정하여 미래 충돌 지점을 계산하고 선제적으로 회피 경로를 수정한다. 이를 위해 칼만 필터나 입자 필터와 같은 추정 기법이 종종 활용된다.

충돌 회피 전략은 안전성과 효율성 사이의 균형을 유지해야 한다. 지나치게 보수적인 회피는 불필요한 정지나 우회로로 인해 시스템 전체의 처리량을 저하시킬 수 있다. 따라서 최신 시스템은 장애물의 종류(고정형/이동형, 예측 가능/불가능)와 위험도를 분류하고, 상황에 따라 다른 회피 정책을 적용하는 계층적 접근법을 채택한다. 예를 들어, 예측 가능한 이동 장애물에 대해서는 속도 조절로 회피하고, 갑작스럽게 나타난 장애물에 대해서는 긴급 정지 또는 급격한 경로 변경을 수행한다.

무인 운반차가 동적 환경에서 안전하게 운행되기 위해서는 주변 환경을 지속적으로 인식하고 예상치 못한 장애물을 탐지하는 능력이 필수적이다. 실시간 장애물 감지는 센서 퓨전 기술을 기반으로 하여, 다양한 센서 데이터를 통합 분석함으로써 정확하고 신뢰성 높은 환경 정보를 생성한다.

주요 감지 센서로는 라이다, 초음파 센서, 카메라 등이 사용된다. 라이다는 정밀한 거리 및 형태 정보를 제공하고, 카메라는 색상 및 텍스처 정보를 활용하여 물체를 식별한다. 초음파 센서는 저가로 근거리 장애물을 감지하는 데 유용하다. 이들 센서 데이터는 상호 보완적으로 활용되어, 단일 센서의 한계(예: 라이다의 반사율 문제, 카메라의 조도 영향)를 극복하고 감지 정확도를 높인다.

실시간 처리를 위해 감지 시스템은 일반적으로 다단계 프로세스를 거친다. 첫째, 센서 데이터로부터 점군 또는 이미지 형태의 원시 데이터를 획득한다. 둘째, 필터링 및 분할 알고리즘을 적용하여 배경과 장애물을 분리한다. 셋째, 분리된 객체의 위치, 속도, 크기, 이동 방향 등을 추정하고 추적한다. 이 과정에서 머신 러닝 기반 객체 인식 기술이 점차 중요해지고 있다[4].

감지된 장애물 정보는 즉시 경로 재계획 모듈로 전달된다. 시스템은 장애물의 정적/동적 특성, 예측 궤적 등을 평가하여, 정지, 우회, 속도 조절 등의 적절한 대응 명령을 생성한다. 이를 통해 무인 운반차는 고정된 경로에만 의존하지 않고, 변화하는 작업 환경에 유연하게 대응할 수 있다.

무인 운반차가 사전에 계획된 경로를 따라 이동하는 도중, 예상치 못한 동적 장애물이 감지되거나 작업 지시가 변경되는 경우, 새로운 경로를 실시간으로 생성하는 과정을 경로 재계획이라고 한다. 이는 동적 환경에서 무인 운반차의 자율성과 작업 효율을 유지하는 핵심 기능이다.

경로 재계획은 일반적으로 실시간 장애물 감지 시스템과 긴밀하게 연동되어 작동한다. 라이다, 초음파 센서, 카메라 등으로부터 수집된 데이터를 바탕으로 원래 경로 상에 장애물이 존재함을 인지하면, 시스템은 즉시 재계획 절차를 시작한다. 재계획 알고리즘은 기존의 전역 경로 계획 알고리즘과 유사하지만, 계산 시간에 대한 제약이 훨씬 엄격하다. 따라서 D* 알고리즘, RRT*(Rapidly-exploring Random Tree Star)와 같이 빠르게 근사 최적 경로를 찾을 수 있는 알고리즘이 자주 활용된다.

재계획된 경로는 안전성과 실현 가능성을 검증받아야 한다. 시스템은 새 경로가 정적 장애물과는 물론, 다른 이동 중인 차량이나 작업자와의 충돌 위험을 배제하는지 확인한다. 또한, 재계획으로 인한 임무 지연을 최소화하기 위해, 원래 목적지까지의 총 예상 이동 시간을 평가한다. 성공적인 재계획 후, 무인 운반차는 부드러운 궤적 제어를 통해 새로운 경로로 전환하며 작업을 계속한다.

물류 창고는 무인 운반차가 가장 광범위하게 활용되는 분야 중 하나이다. 창고 내부의 재고 이동, 피킹, 포장 라인 간 운송 등 다양한 작업을 자동화하여 운영 효율을 극대화한다.

물류 창고 환경에서의 경로 계획은 일반적으로 고정된 선반 배열과 통로 구조를 기반으로 한다. 전역 경로 계획 알고리즘을 통해 전체 창고 지도를 생성하고, 각 무인 운반차에 최적의 임무 경로를 할당한다. 주요 목표는 전체 시스템의 처리량을 최대화하고 차량 간 충돌 또는 정체를 방지하는 것이다. 이를 위해 종종 다중 차량 협력 경로 계획 기법이 적용되어, 중앙 제어 시스템이 실시간으로 모든 차량의 위치와 목적지를 모니터링하며 경로를 조정한다.

동적 환경 대응 능력도 중요하다. 창고 내에는 인간 작업자나 다른 이동 장애물이 존재할 수 있으므로, 라이다나 카메라를 활용한 실시간 장애물 감지와 함께 국부 경로 계획 알고리즘이 즉각적인 회피 동작을 수행한다. 또한 주문 패턴 변화에 따라 핫 존(활발한 이동 영역)이 변하면, 시스템은 경로 재계획을 통해 차량의 이동 흐름을 재배치하여 평균 이동 시간을 단축한다.

이러한 자동화 시스템은 24시간 운용이 가능하며, 인간 작업자의 피로나 오류를 줄이고 공간 활용도를 높여 창고 운영의 생산성과 정확성을 혁신적으로 향상시킨다.

제조 공장에서 무인 운반차는 생산 라인 간 부품 공급, 완제품 이송, 자재 창고 관리 등 핵심 물류 흐름을 담당한다. 고정된 레일 시스템에 비해 유연한 경로 변경이 가능하여 혼류 생산이나 소량 다품종 생산에 적합하다. 특히 자동차 조립 공장이나 반도체 제조 라인처럼 정밀한 타이밍과 위치 정확도가 요구되는 환경에서 효율성을 극대화한다.

주요 적용 분야는 조립 라인 옆의 순차 공급, 공정 간 반제품 운반, 폐기물 수거 등이다. 예를 들어, 자동차 공장에서는 무인 운반차가 차체에 맞는 엔진, 시트, 도어 등을 정확한 순서와 시간에 조립 지점까지 운반한다. 이 과정에서 경로 계획은 다른 차량, 작업자, 고정 장비와의 충돌을 회피하면서 전체 생산 속도에 지연을 주지 않도록 최적화되어야 한다.

제조 환경의 경로 계획은 예측 가능한 고정 장애물(기계, 선반)과 예측 불가능한 동적 장애물(작업자, 다른 차량, 임시로 놓인 팔레트)이 혼재한다는 특징이 있다. 따라서 실시간 센서 데이터(예: 라이더, 초음파 센서)를 기반으로 한 국부 경로 재계획이 빈번히 발생한다. 또한, 공장 내 특정 구역(예: 도장 공정 구역)은 차량의 진입이 제한될 수 있어, 이러한 지리적 제약 조건이 경로 계획 알고리즘에 반영되어야 한다.

효율적인 경로 계획은 생산 라인의 가동 중단 시간을 줄이고, 재고 수준을 낮추며, 전체적인 설비 종합 효율(OEE) 향상에 기여한다. 최근에는 디지털 트윈 기술을 이용해 가상 공장에서 경로 시뮬레이션을 먼저 수행하여 실제 도입 전에 효율성을 검증하는 사례가 늘고 있다.

의료 시설에서 무인 운반차는 환자 이동, 의약품 배송, 의료 폐기물 처리, 수술실 및 병동 간 장비 운반 등 다양한 임무를 수행한다. 이 환경은 일반 물류 창고나 제조 공장과 달리 높은 수준의 안전성, 신뢰성, 정확성이 요구되며, 긴급 상황 대응과 동적 환경에 대한 적응이 필수적이다.

주요 적용 분야는 다음과 같다. 병원 내에서 환자를 병실에서 검사실이나 수술실로 안전하게 운반하는 임무는 경로의 부드러움과 안정성이 가장 중요하다. 의약품 및 검체 배송에서는 정해진 시간 내에 정확한 위치로의 배달이 요구되며, 특히 냉장이 필요한 항암제나 백신 같은 경우 온도 제어가 가능한 운반차가 사용된다. 또한, 사용된 주사기나 배양 접시 같은 감염성 폐기물의 자동 수거 및 운반은 병원 내 교차 감염 위험을 줄이는 데 기여한다.

의료 시설 경로 계획의 핵심 요구사항은 다음과 같다.

이러한 요구사항을 충족시키기 위해 국부 경로 계획 알고리즘은 매우 보수적으로 설계되어, 갑작스러운 장애물에 대해 즉각 정지하거나 대체 경로를 탐색한다. 또한, 다중 차량 협력 경로 계획을 통해 응급 상황 발생 시 해당 구역의 다른 운반차들이 경로를 비워주는 협의 메커니즘이 구현된다. 향후 발전 방향으로는 실시간 위치 추적 시스템과의 연동을 강화하여 환자 이송 상태를 실시간으로 모니터링하거나, 인공지능을 이용해 시간대별 병동 간 이동 수요를 예측하여 경로를 사전에 최적화하는 연구가 진행되고 있다.