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로봇의 단위 커버리지 영역을 나타내는 셀에 대응하는 방문 위치(LTV(Location to visit))들이 설정된 작업 공간에 대해, 동일 시간 동안 복수의 로봇이 작업을 완료하도록 LTV를 할당하는 방법에 있어서, 상기 작업 공간에 대응하는 노면의 상태, 노면의 마찰력, 노면의 경사도, 노면의 곡선반경 및 날씨를 입력으로 하는 인공신경망 모델에 기반하여 최적 주행 속도를 산출하는 단계;상기 최적 주행 속도와 이웃하는 LTV 간 거리에 기초하여 LTV간의 거리지표를 산출하는 단계;각 로봇의 성능정보에 기초하여 각 로봇의 성능지표 비율을 산출하는 단계; 및각 로봇의 현재 위치에 해당하는 LTV를 기준으로 거리지표의 합이 성능지표 비율에 비례하도록 각 로봇에 LTV를 할당하는 단계;를 포함하고,상기 LTV간의 거리 지표를 산출하는 단계는, 상기 최적 주행 속도와 로봇의 정격 주행 속도의 비를 이웃하는 LTV 간 실제 거리에 곱하여 체감되는 LTV 간 거리를 각각 산출하는 단계;상기 산출된 LTV 간 거리들 중에서 최소값을 기준 최소단위 거리로 설정하는 단계; 및상기 각 LTV 간 거리를 상기 기준 최소단위 거리로 환산하여 각 LTV간 거리지표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지 방법
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제1항에 있어서, 상기 LTV간 거리 지표()는 아래 수학식을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지 방법[수학식]여기서, q는 양의 정수, 는 j번째 LTV와 k번째 LTV간의 거리, 은 기준 최소단위 거리를 의미함
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제1항에 있어서,상기 각 로봇의 성능지표 비율을 산출하는 단계는, 각 로봇의 성능정보, 기준 최소단위 거리를 이용하여 각 로봇의 성능지표를 산출하는 단계;전체 로봇의 성능지표 중에서 성능지표 최대값을 선택하는 단계; 및상기 성능지표 최대값과 각 로봇의 성능지표에 기초하여, 각 로봇의 성능지표 비율을 각각 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지 방법
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제5항에 있어서, 상기 각 로봇의 성능지표는 아래 수학식을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지 방법[수학식]여기서, 는 i번째 로봇의 성능지표, 는 i번째 로봇의 최대 가속도, 는 i번재 로봇의 최대속도를 의미함
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제5항에 있어서, 상기 성능지표 비율은 각 로봇의 성능 지표와 성능지표 최대값의 비에 대한 정수부인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지 방법
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제1항에 있어서, 상기 각 로봇에 할당된 LTV의 경로 트리는 아래 수학식을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지 방법[수학식]여기서, oi는 는 i번째 로봇이 가지는 경로 트리, 는 i번째 로봇에 할당된 LTV의 집합 경로 트리, ηi는 i번째 로봇의 성능지표의 비율을 의미함
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로봇의 단위 커버리지 영역을 나타내는 셀에 대응하는 방문 위치(LTV(Location to visit))들이 설정된 작업 공간에 대해, 동일 시간 동안 복수의 로봇이 작업을 완료하도록 LTV를 할당하는 장치에 있어서, 상기 작업 공간에 대응하는 노면의 상태, 노면의 마찰력, 노면의 경사도, 노면의 곡선반경 및 날씨를 입력으로 하는 인공신경망 모델에 기반하여 최적 주행 속도를 산출하는 최적 속도 모듈; 및상기 최적 주행 속도와 로봇의 정격 주행 속도의 비를 이웃하는 LTV간 실제 거리에 곱하여 체감되는 LTV 간 거리를 각각 산출하고, 상기 산출된 LTV 간 거리들 중에서 최소값을 기준 최소단위 거리로 설정하며, 상기 각 LTV 간 거리를 상기 기준 최소단위 거리로 환산하여 각 LTV 간 거리 지표를 산출하고, 각 로봇의 성능정보에 기초하여 각 로봇의 성능지표 비율을 산출하며, 각 로봇의 현재 위치에 해당하는 LTV를 기준으로 거리지표의 합이 성능지표 비율에 비례하도록 각 로봇에 LTV을 할당하는 행위 계획 모듈을 포함하는 인공지능 기반 환경 적응형 시간 동기화 로봇 커버리지를 위한 장치
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