Energy-Efficient and Scheduling-Optimized Path Planning for Unmanned Transport Vehicles in Raspberry Cultivation

복분자 재배는 반복적이고 노동 집약적인 운송 작업을 수반하며, 특히 무인 운송 차량이 좁은 열 통로 내에서 이동하고 여러 열에 분산된 작업자와 협력해야 하는 다열 복분자 재배 환경에서 더욱 그렇다. 이러한 과제를 해결하기 위해 본 연구에서는 다중 작업자 협업을 지원하는 동시에 이동 거리, 부하 인식 에너지 소비, 작업 완료 시간을 공동으로 최적화하는 다목적 경로 계획 및 스케줄링 프레임워크인 ZWJ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 협력 작업 스케줄링과 부하 민감 비용 모델을 통합하여 제약이 있는 복분자 재배 환경에 더욱 효과적으로 적응한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프레임워크가 평가된 복분자 재배 시나리오에서 기준이 되는 Greedy 및 A* 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보였다.