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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제2호
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 116 - 121 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.2.116
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본 논문에서는 RGB-D 이미지를 활용한 CNN 기반의 실시간 파지점 탐색 알고리즘을 제안한다. 파지점 탐색이란 로봇의 손으로 물체의 어느 지점을 잡았을 때 안정적으로 물체를 들어 올릴 수 있는지 결정하는 기술로 단순한 이미지 내의 물체 탐지 기법과는 차이가 있다. 파지의 위치가 불안정할 경우 로봇의 손으로 물체를 들어 올리는 과정 중 물체를 떨어뜨리거나 동작을 수행할 수 없는 경우가 발생하기에 정확하고 안정적인 파지점 탐색이 필요하다. 인식된 물체의 사전 정보 없이 주어진 RGB-D 영상으로부터 파지점을 탐색하며, 파지점 탐색 알고리즘의 정량적인 평가를 위해 빠른 Rectangle Metric 측정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 통해 이미지 처리가 아닌 학습을 통한 인경신경망 모델을 사용함으로서 단순한 형태의 물체뿐만이 아닌 복잡한 형태의 물체의 파지점 탐색까지도 가능하다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Korea Evaluation Institute Of Industrial Technology, Current status and future prospects of logistics robot, KEIT PD Issue Report, Vol. 17-7, pp. 46-62, Jul. 2017. (in Korean)
J. Redmon and A. Angelova, Real-time grasp detection using convolutional neural networks, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 1316-1322, May. 2015.
I. Lenz, H. Lee, and A. Saxena, Deep learning for detecting robotic grasps, The International Journal of Robotics Research, Vol. 34, No. 4-5, pp. 705-724, Mar. 2015.
S. Levine, P. Pastor, A. Krizhevsky, J. Ibarz, and D. Quillen, Learning hand-eye coordination for robotic grasping with deep learning and large-scale data collection, The International Journal of Robotics Research, Vol. 37, No. 4-5, pp. 421-436, Jun. 2017.
L. Pinto and A. Gupta, Supersizing self-supervision: Learning to grasp from 50K tries and 700 robot hours, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 3406-3413, May. 2016.
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I. Lenz, H. Lee, and A. Saxena, Deep learning for detecting robotic grasps, The International Journal of Robotics Research, Vol. 34, No. 4-5, pp. 705-724, Mar. 2015.
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