자동 수확을 위한 RGBD 카메라를 활용한 대상 인식 기술 연구 = Study on the Technology of Target Recognition Using RGBD Camera for Automation Harvest
저자
원진호 ( Jin-ho Won ) ; 양창주 ( Changju Yang ) ; 권경도 ( Kyung-do Kwon ) ; 홍영기 ( Youngki Hong ) ; 김국환 ( Gookhwan Kim )
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학술지명
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발행연도
2022
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-주제어
자료형태
학술저널
수록면
219-219(1쪽)
제공처
최근 농촌인구의 감소와 고령화로 인한 인력 부족 문제를 첨단 기술과의 접목을 통해 해결하고자 다양한 연구 개발이 진행되고 있다. 시설온실에는 4차산업혁명 핵심 기술과 접목한 ICT 기반 스마트 온실 및 방제, 수확 등에 지능형 로봇에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있고, 노지에서도 자율주행 트랙터와 로봇방제기 등 자율주행을 기반으로 하는 무인 농작업 기술 개발이 진행되고 있다. 하지만, 노지 환경에서는 실내에서 작업하는 것과는 다르게 날씨, 작업시간, 토질, 토양 상태 등 다양한 환경 변수로 인해 로봇 기술의 적용이 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 이러한 외기 조건에 강인한 RGB-Depth 카메라를 이용하여 수확 로봇을 위한 수확 대상 인식 및 상대 위치를 측정하는 기술에 대해 소개하고자 한다.
본 연구의 목적은 자율주행하는 이동체에 탑재한 로봇팔(협동로봇)을 활용하여 로봇팔의 끝단에 장착한 RGBD 카메라로부터 수확 대상까지의 3차원 공간상의 상대 거리를 산출하는 것이다. 최종 목표는 산출된 수확대상까지의 상대 거리를 활용하여 과실을 수확하는 것이다. 우선 첫 번째 단계는 RGBD 카메라를 사용하여 수확대상을 인식하는 것으로, 사용된 RGBD 카메라는 인텔의 RealSense D455 모델을 사용하였다. 수확 대상은 사과로 선정하였고, 이 카메라를 사용하여 영상정보를 취득하였다. 수확 대상 인식을 위해 인공지능 모델 중 하나인 YOLOv3, FastRCNN 기본 모델을 사용하여 미네소타 대학에서 제공하는 데이터셋을 이용하여 사과 인식 성능을 확인하였다. 또한, RGBD 영상을 활용하여 인식된 수확 대상까지의 3차원 공간상의 상대 위치를 측정하였다.
본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 수확 대상을 인식하고 대상까지의 상대위치를 산출하여 3차원 공간상에서의 상대 위치 정보를 통해 로봇팔의 최적 이동경로를 역기구학을 통해 산출하고 로봇팔을 이동시켜 자동수확 기술을 개발하는 것이 최종 목적이다. 또한, 한 영상 안에서 인식된 다양한 수확 대상들의 우선 순위를 결정하고 이를 토대로 순차적으로 수확하는 기술도 적용할 계획이다. 이렇게 개발된 로봇팔 기반의 수확로봇은 자율주행하는 이동체에 탑재하여 수확 로봇을 개발할 계획이다.
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