Path Selection Based on Machine Learning for Congestion Avoidance of Autonomous Mobile Robot

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.