로봇 동적 알고리즘 위한 체크 마커 기반과 학습 기반과의 물체 인식 비교 연구
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2021
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Korean
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학술저널
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684-684(1쪽)
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다관절 로봇에 부착된 카메라로 물체의 위치와 자세 인식, 작업대가 이동해도 기존의 프로그램 된 작업 위치를 사용하기 위한 작업대의 자세 변화 정보를 계산할 수 있다. 비전기반 로봇 시스템은 광학 프레임과 로봇 말단 장치 사이의 관계를 정확히 알아야 하며 이러한 계산 작업을 Hand-eye 캘리브레이션이라 한다. 기존의 Hand-eye 캘리브레이션 연구들은 다양한 로봇 포즈에서 촬영한 마커 이미지를 사용하여 AX = XB 의 수식을 통해 계산하였다. 이 연구들은 산업용 고정 초점 렌즈를 사용시 로봇과 마커 간의 거리에 따라 흐린 이미지를 얻게 되어 캘리브레이션의 오차가 발생한다. 또한 산업현장에서 모바일 메니퓰레이터를 사용하게 되는경우 Bin-packing 을 하는 테이블의 위치와 자세를 정확하게 인식해야 물체를 잘 놓게 할 수 있다. 기존에 물체의 위치와 자세를 검출하기 위해 체크 마커를 많이 사용하였으나 이 방식은 고정 초점 렌즈를 사용을 해야하므로 마커와 카메라 간의 거리에 제약이 많이 발생하였다. 최근 딥 러닝 연구가 활발하게 이루어짐에 따라, 본 논문에서는 기존의 캘리브레이션 절차 없이 RGB-D 정보를 학습하고 인식한 위치와 자세 정보를 기존의 체크 마커에서 검출하는 방식과 비교하고자 한다.
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