정보통신기술과 인공지능 기술의 발달로 물류 및 생산시스템은 자동화에 대한 수요가 증가하면서 자율주행로봇이 중요한 역할을 수행하고 있다. 자율주행로봇은 제조 공장 및 물류 센터와 같은 다양한 환경에서 작업을 수행하며, 물류 및 생산 작업의 효율성과 생산성을 향상하는 데 기여한다. 따라서, 자율주행로봇의 경로 계획은 이러한 시스템의 최적화에 있어서 매우 중요한 문제이다.
본 논문에서는 물류 및 생산시스템의 최적화를 위해 자율주행로봇에서 주로 사용되는 경로 계획 알고리즘인 RRT (Rapidly-Exploring Random Tree) 알고리즘을 기반으로 하여 그리드 및 경유 노드를 활용한 RRT-GRID 알고리즘을 제시하였다. 제안된 RRT-GRID 알고리즘은 기존 RRT 알고리즘이 취약한 성능을 나타내는 복잡하고 넓은 영역의 환경에서 경로 최적화 및 계산 소요 시간 단축을 주요 목적으로 한다. 본 논문에서는 제안된 RRT-GRID 알고리즘을 실제 물류 및 생산시스템 환경을 반영한 시뮬레이션 모형을 통해 검증하였고 복잡한 환경에서 RRT-GRID 알고리즘이 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 방법론과 결과를 토대로 물류 및 생산시스템에서 자율주행로봇의 경로 계획의 중요성을 확인하였고, 자율주행로봇의 경로 계획 최적화를 통해 물류 및 제조 산업의 효율성과 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.