Movi

• SSAFY 6기 특화프로젝트 A501
• 인공지능과 자율주행을 접목한 화물 운송 로봇 Movi 입니다.

팀 소개

김남훈: 팀장, 인지 파트, Git

이규은: 인지 파트, 발표

박홍규: 인지 파트, Jira

이진행: 판단/제어 파트, 시뮬레이터 환경 구성, Notion

이진희: 판단/제어 파트, UCC

전건하: Web(Full-Stack), 배포

개요

1. 개발 기간 : 2022년 2월 21일 - 2022년 4월 8일 (7주)

2. 목표

   • 화물 창고 내에서 택배를 인식하고, 목표 위치로 운송하는 로봇을 구현합니다.
   • 택배에 부착된 QR코드를 인식하고, 이를 토대로 목표 위치를 설정합니다.
   • 라이다센서를 통해 맵을 생성, 이를 이용하여 경로 생성을 합니다.

3. 기대효과

   뉴스 : '택배법 통과됐는데...' 택배기사들이 '총파업' 준비하는 이유

   • 배송을 위한 선별 분류 및 상차는 택배 기사의 업무로,
     택배가 많아질수록 기사의 업무가 과중된다는 문제점이 있었습니다.
   • 또한, 택배의 오분류로 발생한 작업의 비용은
     택배 기사 수수료에서 차감하는 문제점이 있었습니다.

   ⇒ 물류 대란과 같은 상황에서도 안정적으로 택배를 분류 할 수 있을것으로 기대됩니다.
   또한, 24/7 근무가 가능하므로, 업무의 효율성이 증대될 것으로 예상합니다.

   ⇒ 이러한 오분류 문제를 Movi를 통해 낮추어,
   택배기사의 업무 부담을 줄 일 수 있을것으로 예상합니다

4. 기획내용
   기획 발표 pdf

5. 프로젝트 UCC
   Movi UCC

프로젝트 소개

• 2022년 초 다양한 요인으로 인하여 택배 물류 대란이 발생하였습니다.
• 택배 기사들이 직접 담당 구역의 택배를 분류하고, 적재하는 업무까지 담당하여 택배 기사들의 업무가 과중되었습니다.
• 이를 해결하기 위해, 택배를 자동으로 분류해주고, 적재해주는 로봇이 있으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.
• IoT, Ai, 자율주행을 이용하여 화물 창고 내 택배 자동 분류 로봇을 구현하고자 하였습니다.

주요 기능

맵 생성

• 2D 라이다 센서를 이용해 맵을 생성하고, 이를 경로탐색에 활용합니다.

택배 운송

1. 박스 탐색

   • 화물 창고 내 저장위치에 저장된 상자를 탐색합니다.

     

2. 박스 QR코드 인식

   • 상자를 인식했다면, 상자에 접근하면서 상자에 부착된 QR코드를 확인합니다.

     

3. 박스 운송

   • 인식한 qr코드의 정보를 이용하여, 운송 위치로 물건을 배달합니다.

     

서비스 아키텍쳐

WEB

• Frontend : Vue.js 3, Element Plus, vite
• Backend : Django, Python-socketio
• DB : sqlite3
• AI : tensorflow

로봇

• ROS2 Eloquent, OpenCV, TensorFlow
• SSAFY 제공 Unity 기반 시뮬레이터

협업 툴

• Git, JIRA

기술 상세

Movi 기술 상세 설명

ETC

고도화 방안

프로젝트 실행법