도시 UAV 배송 실시간 스케줄링 관리 시스템

초록

본 논문은 도시 물류에서 UAV와 AGV가 협업하는 “공항‑하역역” 모델을 기반으로, 고수준 스케줄링 알고리즘과 저수준 실행 시스템을 연결하는 실시간 미들웨어를 설계한다. 관리 노드, UAV·AGV 관리 노드, FSM 기반 제어를 통해 일정·상태를 실시간으로 교환하고, 1‑Cycle, 2‑Cycle, 3‑Cycle 세 가지 지상 스케줄링 방식과 충돌 방지를 위한 공역 스케줄링을 구현한다. 실험 결과, 제안 시스템이 스케줄링 정확도와 배송 지연을 크게 감소시켜 상용화 가능성을 입증한다.

상세 분석

이 논문은 도시형 UAV 배송 네트워크에서 흔히 발생하는 ‘스케줄링‑실행 간 격차’를 해소하기 위해 미들웨어 형태의 실시간 관리 시스템을 제안한다. 핵심은 세 가지 컴포넌트(마스터 관리 노드, AGV 관리 노드, UAV 관리 노드)로 구성된 분산 아키텍처이며, 각 차량은 독립 스레드와 유한 상태 머신(FSM)으로 제어된다. FSM 설계는 UAV의 Ready → OnCar → WaitingGo → FlyingGo → WaitingBack → FlyingBack 여섯 단계와 AGV의 WaitingGoGW, WaitingPickup, WaitingWorking, WaitingGoAW 네 단계로 구분되어, 명령·조건·상태 전이가 명확히 정의된다. 이를 통해 개별 차량 오류가 전체 시스템에 전이되지 않는 ‘Fault Isolation’과 실시간 응답성을 확보한다.

스케줄링 알고리즘은 두 레이어로 나뉜다. 지상 스케줄러는 AGV가 UAV를 공역(AW)과 지상 작업구역(GW) 사이에서 순환하도록 1‑Cycle, 2‑Cycle, 3‑Cycle 방식을 제공한다. 각 사이클은 Takeoff Point, Hold Point, Loading Point, Landing Point 등 핵심 노드를 정의하고, 어셈블리 라인식 흐름을 통해 UAV 대기 시간을 최소화한다. 공역 스케줄러는 UAV의 이착륙 요청을 받아 충돌 방지를 위한 시간 간격(t_go_gap)과 AGV 착지 선점 조건을 검증한다. 수식 (1)·(2)는 도착 시간 차와 AGV 도착 선점 조건을 명시적으로 모델링해, 다중 UAV가 동일 하역역에 동시에 접근하는 상황을 효과적으로 제어한다.

실험은 Docker 기반 시뮬레이션 환경에서 수행되었으며, CPU는 i7‑12700, 메모리 32 GB인 일반 PC에서 4개의 모듈(마스터, AGV, UAV, 시뮬레이터)로 구성된 시스템을 테스트했다. 결과는 1‑Cycle 대비 3‑Cycle에서 평균 배송 지연이 27 % 감소하고, 스케줄링 명령 전달 성공률이 99.3 %에 달함을 보여준다. 또한, 장애 발생 시 해당 차량 스레드만 재시작하면 전체 시스템이 정상 운영을 유지하는 ‘Fault Isolation’ 특성이 확인되었다.

이 논문이 제공하는 주요 기여는 (1) 실시간 UAV‑AGV 협업을 위한 미들웨어 설계, (2) FSM 기반 차량 제어와 상태·명령 표준화, (3) 다중 사이클 지상 스케줄링과 충돌 회피 공역 스케줄링의 통합, (4) 실제 하드웨어가 아닌 시뮬레이션 환경에서도 상용화 수준의 성능을 입증한 점이다. 다만, 비행 경로 R_go(k), R_back(k)를 사전에 고정한다는 가정이 현실적인 복잡한 도시 공역 관리에 한계를 남기며, 향후 동적 경로 재계산 및 다중 UAV·AGV 간 협업 최적화가 필요하다.