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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 53 - 59 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.3.53
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본 논문에서는 두 개의 RGB depth 카메라 및 합성곱 신경망(convolutional neural network: CNN)을 이용한 6축 매니퓰레이터의 파지 동작 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 작업 공간에 위치한 RGB depth 카메라를 통해 물체의 추론 및 위치를 탐색하고, 매니퓰레이터의 말단 장치(end-effector)에 장착된 RGB depth 카메라를 통해 물체를 파악한다. 이후 물체의 회전 각도와 방향을 계산하여 파지 위치를 탐색 및 집기-놓기(pick-and-place) 동작을 수행한다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 사전에 학습된 사각형의 상자 및 원통형의 물체가 검출되었을 경우 물체의 형상에 따른 파지 동작 및 pick-and-place 동작이 정상적으로 구동되는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비주얼 서보잉
Ⅲ. 제안하는 알고리즘
Ⅳ. 매니퓰레이터 동작 제어 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
B. Espiau / 1992 / A new approach to visual servoing in robotics / IEEE Transactions on Robotics and Automation 8(3):313~326
S. Hutchinson / 1996 / A tutorial on visual servo control / IEEE Transactions of Robotics and Automation 12(5):651~670
J. Liu / 2019 / An Image Based Visual Servo Approach with Deep Learning for Robotic Manipulation / The 6th Int. Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics :61~66
윤재성 / 2018 / 단안 카메라 기반 3차원 물체 인식 기법 및 6축 머니퓰레이터경로계획을 이용한 탁구 로봇의 구현 / 한국정보기술학회논문지 16(8):35~44
지인호 / 2015 / 신뢰확산 알고리즘을 이용한 다해상도 영상에서 깊이영상의 생성과 처리에 관한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 15(6):201~208
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