무인 항공기(드론)를 비롯한 자율 로봇(Robots) 개발이 활발히 진행되고 있으며, 최근에는 이를 활용한 무인 배송 시스템을 구축하는 개발도 진행 중입니다.
특히, 전술한 시스템을 구축하기 위해서는 무인항공기 등 로봇이 자율적으로 주행할 수 있어야 하므로, 로봇이 주변의 장애물과 지형을 확인하고, 이를 기반으로 이동경로를 설정할 수 있는 기술이 필요합니다.
한편, 주변 장애물이나 지형을 확인하기 위한 라이다 장치(LIDAR Apparatus: LightDetection And Ranging Apparatus)가 있다. 이러한 라이다 장치는 목표물을 향해 레이저를 발사해 목표물을 감지한다. 물체에서 반사된 빛을 받습니다. 이를 통해 물체와의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포, 농도 특성 등을 감지할 수 있습니다.
라이다(Lidar) 장치는 기상 관측, 거리 측정 등의 응용 분야에 활용되고 있으나, 최근에는 위성 기반 기상 관측, 무인 로봇 센서, 무인 자동차나 비행기, 3차원 영상 모델링 기술로 연구가 진행되고 있습니다.
특히, 모든 방향으로 배열된 물체를 감지하기 위해 레이저를 방출하는 부분이 회전하도록 설계된 회전형 라이더 장치가 개발되고 있다.
그러나, 라이다 장치의 경우 움직이는 몸체가 기울어진 상태에서 주변 장애물을 감지하거나, 라이다 장치의 회전 속도가 고르지 못한 경우, 주변 장애물의 정확한 위치를 감지하기 어려운 문제가 있습니다.
또한, 이러한 기술은 아래와 같은 내용을 통해 한번더 말씀드리겠습니다.
현재 국내외 제조업의 물류 움직임의 실태는 대기업을 중심으로 스마트화가 이루어지고 있는 상황이며, 중소기업의 경우에는 효율적이고 효율적인 구현을 위해 대규모 투자가 이루어지고 있는 상황이다. 안정적인 물류 자동화 시스템. 비용이 발생하며 적용이 불가능합니다.
최근 전자상거래, IoT, 인공지능 관련 기술의 발달로 스마트 물류 기술이 발전하고 있으나, 물류운송 로봇은 소규모 물류 운송 및 생산에 중점을 두고 있어 기술적으로 이동에 많은 제약이 따른다. 개최됩니다.
특히, 생산, 하역, 운송, 화물하역, 출고까지 모든 과정을 지속적으로 수행할 수 있는 Non-Stop 공정이 필수적이며, 이를 통해 중대형 물류이송 및 조립현장 지원로봇 개발이 가능하다. 모든 방향으로 움직입니다. 에 대한 필요성
이에 대해 대한민국 특허출원 제10-2020-0035763호에는 이송 로봇 및 이를 포함하는 기판 처리 시스템에 대해 구체적으로 기재되어 있으나, 기존의 문제점을 해결하기에는 분명한 한계를 갖고 있다.
하지만, 아직 라이다 기술에 대한 성능평가가 제대로 되지 않습니다. 따라서 아래와 같은 연구가 진행되고 있습니다.
자율주행차는 운전자의 개입 없이 스스로 목적지까지 이동하는 자동차로, 완성차 및 부품업체뿐만 아니라 연구소, 대학 등에서도 활발히 연구가 진행되고 있다.
자율주행은 인식-판단-제어의 3단계로 구성되며, 레이더, 라이다, GPS, 카메라 등의 환경센서를 이용해 주변 환경을 인식하고 판단하여 차량을 제어하고 주행하는 과정이다.
이 중 인식은 자율주행에서 매우 중요한 단계로, 여기에 환경 센서를 부착해 주변 사람과 차량에 대한 필요한 정보를 얻는 데 활용된다.
특히, 라이다(LiDar)는 주변 지역에 레이저를 쏘고 물체에 부딪혀 해당 지역에 진입할 때의 시간차를 측정해 지도를 생성하는 고성능 인식 센서로 자율주행차가 스스로 위치를 판단할 수 있다. 자율주행자동차를 구현하는데 필요한 기술입니다. .
IEEE 자율주행 표준위원회(VT/AVSC)는 차량에 설치된 라이다 성능 테스트 방법에 대한 위원회를 구성했으며, 2024년 12월에 IEEE P2936(자동차 라이다 성능 테스트 방법 표준) 표준을 개발할 계획이다. 현재 국내외적으로 라이다 성능평가에 대한 인용기준은 없다.