정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
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| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝과 센서를 이용한 서비스용 로봇 팔의 설계 |
| 영문제목(English Title) |
Design of Robot Arm for Service Using Deep Learning and Sensors |
| 저자(Author) |
박명숙
김규태
구모세
고영준
김상훈
Myeong Suk Pak
Kyu Tae Kim
Mo Se Koo
Young Jun Ko
Sang Hoon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 11 NO. 05 PP. 0221 ~ 0228 (2022. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇 팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
With the application of artificial intelligence technology, robots can provide efficient services in real life. Unlike industrial manipulators that do simple repetitive work, this study presented design methods of 6 degree of freedom robot arm and intelligent object search and movement methods for use alone or in collaboration with no place restrictions in the service robot field and verified performance. Using a depth camera and deep learning in the ROS environment of the embedded board included in the robot arm, the robot arm detects objects and moves to the object area through inverse kinematics analysis. In addition, when contacting an object, it was possible to accurately hold and move the object through the analysis of the force sensor value. To verify the performance of the manufactured robot arm, experiments were conducted on accurate positioning of objects through deep learning and image processing, motor control, and object separation, and finally robot arm was tested to separate various cups commonly used in cafes to check whether they actually operate. |
| 키워드(Keyword) |
로봇 팔
딥러닝
역기구학
힘센서
Robot Arm
Deep Learning
Inverse Kinematics
Force Sensor
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