시뮬레이션 기반 다중 AGV/AMR 운영 최적화

Simulation-Based Optimization for Multi-AGV/AMR Operations

연구 내용

버퍼 용량 제한과 배터리 충전 같은 제약을 반영한 다중 AGV 스케줄링과, 혼잡을 고려한 규칙 기반 디스패칭을 시뮬레이션으로 검증해 물류 운영 효율을 개선하는 연구

다중 AGV 운영에서 작업 배정(디스패칭)이 시스템 성능에 미치는 영향을 고려해, 실제 제약 조건을 포함한 스케줄링 절차를 설계합니다. 버퍼 용량 제한과 배터리 충전 제약을 함께 반영하고, 작업 선택·AGV 선택·충전 스테이션 선택 규칙을 제안하여 시나리오 기반 시뮬레이션으로 성능을 평가합니다. 또한 대규모 플릿에서는 경로 네트워크에서의 혼잡도를 계산하는 함수, 구간 통과 손실을 의미하는 페널티, 그리고 혼잡 인지 디스패칭 규칙을 구성해 이산 사건 시뮬레이션으로 검증합니다. 최근에는 3D 시뮬레이션 기반 AGV/AMR 제어 시스템 코어 엔진 개발 과제로 확장해, 운영 로직의 구현 가능성을 높이고 있습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

2024년에는 제한된 버퍼와 배터리 충전을 함께 고려하는 다중 AGV 스케줄링을 시뮬레이션 기반으로 정식화하고, 규칙 조합이 대기시간에 미치는 영향을 비교했습니다. 2025년에는 대규모 플릿에서 발생하는 트래픽 혼잡을 스케줄링 의사결정에 직접 연결하기 위해 혼잡 함수, 혼잡 페널티, 혼잡 인지 규칙을 구성한 시뮬레이션 프레임을 제안했습니다. 동시에 2023년부터 진행 중인 3D 시뮬레이션 기반 AGV/AMR 제어 시스템 코어 엔진 개발 과제를 통해, 시뮬레이션 검증 결과를 제어 엔진 형태로 축적하는 방향으로 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

다중 AGV 디스패칭 규칙
버퍼 제약 포함 이동계획
배터리 충전 스케줄 통합
교통 혼잡 인지 스케줄링
DES 기반 물류 시뮬레이터
3D 시뮬레이션 제어 코어
경로 네트워크 혼잡 페널티 모델
로봇 운영 의사결정 로직
현장 제약 조건 최적화 프레임
AMR-AGV 통합 운영 플랫폼