KCI등재
장애물 환경에서 과일 수확을 위한 로봇매니퓰레이터 제어에 관한 연구 = A Study on the Robot Manipulator Control for Fruit Harvesting in Obstacle Environments
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
555-562(8쪽)
제공처
본 논문은 장애물이 있는 환경에서 과일 수확을 위한 로봇 매니퓰레이터 제어 알고리즘을제안한다. 제안된 방법은 딥러닝 알고리즘을 통한 과일과 장애물 인식 결과를 바탕으로 로봇 경로 제어 알고리즘을 사용하여 수확 경로상의 장애물을 효과적으로 회피하게 한다. 먼저 카메라의 내부 파라미터를 추정하고, YOLOv5를 사용하여 과일을 탐지하여 과일 위치를추정하고, 추정된 3차원 좌표를 Hand-Eye 캘리브레이션과 ROS MoveIT 패키지를 사용해로봇 좌표계로 변환한다. 제안된 알고리즘의 경로 계획은 Octomap을 이용해 장애물이 포함된 3D 맵을 구축하고, OMPL(Open Motion Planning Library)의 RRT(Rapidly-exploringRandom Tree)를 사용한다. 실험 결과로 제안된 수확 로봇 제어 알고리즘은 장애물의 유무와 관계없이 효과적으로 목표 과일까지 도달할 수 있음을 확인하였다.
더보기This paper proposes a robot manipulator control algorithm for fruit harvesting in anenvironment with obstacles. The proposed method uses a robot path controlalgorithm to effectively avoid obstacles on the harvest path through fruit andobstacle recognition using a deep learning algorithm. First, the intrinsic parametersof the camera are estimated, the fruit is detected using YOLOv5 to estimate thefruit position, and the estimated 3D coordinates are converted to the robotcoordinate system using Hand-Eye calibration and the ROS MoveIT package. Forthe path planning of the proposed algorithm, a 3D map containing obstacles wasconstructed using Octomap and the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) ofOMPL (Open Motion Planning Library) was used. As a result of the experiment, itwas confirmed that the proposed harvest robot control algorithm can effectivelyreach the target fruit regardless of the presence or absence of obstacles.
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