정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
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| 한글제목(Korean Title) |
RGB-D 환경인식 시각 지능, 목표 사물 경로 탐색 및 심층 강화학습에 기반한 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 |
| 영문제목(English Title) |
Grasping a Target Object in Clutter with an Anthropomorphic Robot Hand via RGB-D Vision Intelligence, Target Path Planning and Deep Reinforcement Learning |
| 저자(Author) |
Ga Hyeon Ryu
Ji-Heon Oh
Jin Gyun Jeong
Hwanseok Jung
Jin Hyuk Lee
Patricio Rivera Lopez
Tae-Seong Kim
류가현
오지헌
정진균
정환석
이진혁
Patricio Rivera Lopez
김태성
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 11 NO. 09 PP. 0363 ~ 0370 (2022. 09) |
한글내용
(Korean Abstract) |
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Grasping a target object among clutter objects without collision requires machine intelligence. Machine intelligence includes environment recognition, target & obstacle recognition, collision-free path planning, and object grasping intelligence of robot hands. In this work, we implement such system in simulation and hardware to grasp a target object without collision. We use a RGB-D image sensor to recognize the environment and objects. Various path-finding algorithms been implemented and tested to find collision-free paths. Finally for an anthropomorphic robot hand, object grasping intelligence is learned through deep reinforcement learning. In our simulation environment, grasping a target out of five clutter objects, showed an average success rate of 78.8%and a collision rate of 34% without path planning. Whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 94% and an average collision rate of 20%. In our hardware environment grasping a target out of three clutter objects showed an average success rate of 30% and a collision rate of 97% without path planning whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 90% and an average collision rate of 23%. Our results show that grasping a target object in clutter is feasible with vision intelligence, path planning, and deep RL. |
| 키워드(Keyword) |
Anthropomorphic Robot Hand
Reinforcement Learning
Path Planning
Object Detection
Path Planning
Object Detection
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