모바일 머니퓰레이터 작업을 위한 심층학습 기반의 자세 추정
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김해창 | - |
dc.contributor.author | 윤인환 | - |
dc.contributor.author | 송재복 | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-09T00:42:25Z | - |
dc.date.available | 2022-03-09T00:42:25Z | - |
dc.date.created | 2022-02-10 | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.issn | 1226-4873 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/138288 | - |
dc.description.abstract | 모바일 머니퓰레이터 기반의 작업 시에 주행 오차로 인해 목표 자세 오차가 발생한다. 이 오차를 극복하기 위해 로봇 말단에 부착된 카메라로 마커 인식 및 핸드-아이 보정을 통해 작업에 필요한 자세를 산출하지만, 카메라 왜곡에 의해 여전히 자세 오차가 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 추정된 마커 자세의 오차와 말단과 카메라 사이의 좌표변환 오차를 보정하는 심층신경망을 생성하고, 이 신경망을 통해 3차원 자세 오차를 최소화하는 심층학습 기반의 자세 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 자세 오차를 62% 감소시켰으며, 50회의 집기-놓기 작업에서 공차 1 mm인 목표 지그에 대상 물체를 놓은 집기-놓기 작업에서 100%의 성공률을 보여주었다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한기계학회 | - |
dc.title | 모바일 머니퓰레이터 작업을 위한 심층학습 기반의 자세 추정 | - |
dc.title.alternative | Deep Learning-based Pose Estimation for Mobile Manipulator Tasks | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 송재복 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 대한기계학회논문집 A, v.45, no.12, pp.1161 - 1166 | - |
dc.relation.isPartOf | 대한기계학회논문집 A | - |
dc.citation.title | 대한기계학회논문집 A | - |
dc.citation.volume | 45 | - |
dc.citation.number | 12 | - |
dc.citation.startPage | 1161 | - |
dc.citation.endPage | 1166 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002780860 | - |
dc.description.journalClass | 1 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | scopus | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Hand-Eye Calibration | - |
dc.subject.keywordAuthor | Marker Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | Mobile Manipulator | - |
dc.subject.keywordAuthor | 마커 인식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 모바일 머니퓰레이터 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 심층학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 핸드-아이 보정 | - |
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