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김동언 (부산대학교) 이종학 (부산대학교) 장샤오루 (부산대학교) 이장명 (부산대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제4호(통권 제509호)
발행연도
2020.4
수록면
95 - 100 (6page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.4.95

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본 논문에서는 로봇 손의 촉감을 감지하기 위해 기압 센서를 이용한 새로운 촉각 감지 모듈이 제안되었다. 촉각 감지 모듈의 접촉 힘 감지를 위하여 딥 뉴럴 네트워크를 구성하고, 3개의 기압 센서 데이터를 사용하여 힘 감지의 추정이 학습되었다. 촉각 모듈을 사용하여 물체와 로봇 손의 접촉점을 인식하기 위해 AoT (Arrival of Time) 알고리즘이 채택되었다. 촉각 모듈의 해상도는 인공 신경망을 사용하여 6×4로 확장되었으며 인공 신경망이 없으면 3×3으로 제한 될 수 있다. 촉각 모듈의 정확성과 효과는 실제 파지 실험에 의해 검증되었다.
#Tactile Sensing Module #Deep Neural Network #Air Pressuer Sensor #Compliant Grasping

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기압 센서를 통한 접촉 힘 감지
Ⅲ. AoT 알고리즘을 통한 접촉 감지
Ⅳ. 학습을 통한 감지 해상도 향상
Ⅴ. 순응형 파지 실험
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
N. F. Lepora / 2019 / From Pixels to Percepts : Highly Robust Edge Perception and Contour Following Using Deep Learning and an Optical Biomimetic Tactile Sensor / IEEE Robotics and Automation Letters 4(2):2101~2107 google schola 최혁렬 / 2006 / 접촉력 및 미끄러짐을 감지 가능한 촉각 센서의 개발 / 대한기계학회논문집 A 30(4):364~372 google schola G. De Maria / 2012 / Force/tactile sensor for robotic applications / Sensors and Actuators A : Physical 175:60~72 google schola H. Dang / 2014 / Stable grasping under pose uncertainty using tactile feedback / Autonomous Robots 36(4):309~330 google schola Q. Wan / 2016 / Variability and Predictability in Tactile Sensing During Grasping / IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) :158~164 google schola

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