굴삭기 작업계획 및 머신가이던스 기반 건설 자동화 연구

Excavator Task Planning and Machine Guidance for Construction Automation

연구 내용

굴삭기 작업계획과 머신가이던스 실시간 피드백을 결합해 토공 작업의 경로·작업 순서·제어 전략을 자동화하는 연구

굴삭기 토공 작업에서 숙련도에 의존하는 계획과 조작 변동을 줄이기 위해 작업계획 생성과 실시간 제어 정보를 연계하는 연구를 수행합니다. 기하 기반 경로 유사도 분석과 작업 프리미티브 설계를 통해 굴삭·운반 작업 계획을 생성하고, 웹 기반 시스템과 JSON 프로토콜로 자동화 프레임워크에 통합합니다. GNSS 기반 머신가이던스는 굴착 깊이·경사에 대한 실시간 피드백으로 작업 사이클과 되작업을 감소시키며, 재료점법 기반 2D 버킷 시뮬레이션으로 토공 거동을 효율적으로 모델링합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 굴삭기용 자율 작업계획에서 경로 유사도와 작업 전략을 정량적으로 분석하여 계획 품질을 좌우하는 요인을 규명하는 연구를 수행했습니다. 이후 2D 토공 모델링에서 재료점법을 적용해 토공 거동을 효율적으로 시뮬레이션하는 방향으로 확장했습니다. 2024년에는 굴삭기-트럭 운영을 위한 작업 구성요소를 설계하고, 알고리즘 기반 작업계획 생성과 웹 기반 구현 및 프로토콜 연계를 통해 자동화 시스템의 실용성을 높였습니다. 최근에는 머신가이던스의 실시간 피드백이 작업자의 행동과 굴착 효율에 미치는 영향을 현장 실험과 정량 지표로 검증했습니다.

활용 가능성

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

굴삭기 자율 작업계획 엔진
GNSS 기반 머신가이던스 제어모듈
토공 되작업 저감 운영전략
굴삭기-트럭 작업 통합 최적화
실시간 시뮬레이션 기반 작업 검증
AR/VR 기반 원격 조종 인터페이스
작업 프리미티브 라이브러리
현장 데이터 기반 성능 분석
토공 작업 품질 평가 프로토콜
인력 부족 대응 자동화 운영체계