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자료유형
학술저널
저자정보
이순교 (한국철도기술연구원) 김선목 (광운대학교) 우효원 (광운대학교) 이석 (한국철도기술연구원) 이기백 (광운대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
79 - 91 (13page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.1.079

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Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.
#Object Detection #YOLOv3 #Logistics #Deep Learning #Autonomous System

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 방법
4. 평가방법 및 결과
5. 결론
References

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