AGV AGVMULTI-AGENT AGV SCHEDULING METHOD AND SERVER USING REINFORCEMENT LEARNING AND AGV THEREOF

Provided is a multi-agent Auto Guided Vehicle (AGV) scheduling method using reinforcement learning. The method includes the steps of: receiving current location information from a plurality of AGVs in real time; determining whether an interval between each AGV on a map is within a predetermined range based on information on the current location of the AGV; receiving planned route information from each AGV included in the predetermined range; determining whether or not each AGV collides with each other based on the received route information; generating modified detour route information based on a pre-learned reinforcement learning algorithm when a possibility of collision exists as a result of the determination; and transmitting the detour route information to each corresponding AGV. The present invention enables collision avoidance. 강화학습을 이용한 다중 에이전트 AGV(Auto Guided Vehicle) 스케줄링 방법이 제공된다. 상기 방법은 복수의 AGV로부터 현재 위치 정보를 실시간으로 수신하는 단계; 상기 AGV의 현재 위치 정보에 기초하여 지도 상에서 각 AGV 간의 간격이 소정의 범위 내에 포함되는지 여부를 판단하는 단계; 상기 소정의 범위 내에 포함되는 각 AGV로부터 계획된 경로 정보를 수신하는 단계; 상기 수신한 경로 정보에 기초하여 각 AGV의 충돌 가능성 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과 충돌 가능성이 존재하는 경우, 미리 학습된 강화학습 알고리즘에 기초하여 수정된 우회 경로 정보를 생성하는 단계; 및 상기 우회 경로 정보를 상응하는 각 AGV로 전달하는 단계를 포함한다.