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초록
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.
키워드
Mobile Manipulator; Marker Detection; Hand-Eye Calibration; Deep Learning; 모바일 머니퓰레이터; 마커 인식; 핸드-아이 보정; 심층학습
- 제목
- 모바일 머니퓰레이터 작업을 위한 심층학습 기반의 자세 추정
- 제목 (타언어)
- Deep Learning-based Pose Estimation for Mobile Manipulator Tasks
- 저자
- 김해창; 윤인환; 송재복
- 발행일
- 2021
- 저널명
- 대한기계학회논문집 A
- 권
- 45
- 호
- 12
- 페이지
- 1161 ~ 1166