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협동 로봇은 스마트팩토리에서 요구하는 모듈화나 분산화와 같은 유연 성을 확보하는 데 중요한 역할을 수행하였으며, 산업용 로봇보다 안전하고 간편하게 운영할 수 있다는 장점이 있어 스마트팩토리의 한 축으로 자리 잡았다. 하지만 현재 협동 로봇은 대부분 지정된 위치에서 단순 작업을 반복하는 용도로만 사용되고 있어 작업자와 협력하는 형태의 로봇으로 보기에는 어려움이 있다.
본 논문에서는 제조업 현장에서 작업자와의 협업 효율성을 높일 수 있도록 협동 로봇을 모바일 로봇과 결합하여 이동 기능을 부여하였다. 또한 Google의 Speech recognition API를 활용하여 음성인식 기술을 구현하였 고, RGB-D 카메라를 이용하여 물체의 6-DOF 좌표를 추출하는 ...

협동 로봇은 스마트팩토리에서 요구하는 모듈화나 분산화와 같은 유연 성을 확보하는 데 중요한 역할을 수행하였으며, 산업용 로봇보다 안전하고 간편하게 운영할 수 있다는 장점이 있어 스마트팩토리의 한 축으로 자리 잡았다. 하지만 현재 협동 로봇은 대부분 지정된 위치에서 단순 작업을 반복하는 용도로만 사용되고 있어 작업자와 협력하는 형태의 로봇으로 보기에는 어려움이 있다.
본 논문에서는 제조업 현장에서 작업자와의 협업 효율성을 높일 수 있도록 협동 로봇을 모바일 로봇과 결합하여 이동 기능을 부여하였다. 또한 Google의 Speech recognition API를 활용하여 음성인식 기술을 구현하였 고, RGB-D 카메라를 이용하여 물체의 6-DOF 좌표를 추출하는 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로 Robot Operating System(ROS)을 통해 앞서언급한 기능들을 통합하여 음성인식과 딥러닝 기반 객체인식 기술이 접목된 모바일 매니퓰레이터 통합 시스템을 제작하였다. 이 시스템을 통해 작업자가 음성으로 명령을 하달하고 모바일 매니퓰레이터가 작업위치로 자율주행을 통해 이동한 후 특정 물체의 Object detection 및 Pick & Place 동작을 수행하는 기능을 구현하였으며 반복 실험을 통해 제작한 모바일 매니퓰레이터의 서비스 로봇으로의 활용성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given work space. But, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker’s productivity and supplementing human’s limited working hours is expanding. Also, the...

Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given work space. But, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker’s productivity and supplementing human’s limited working hours is expanding. Also, there have been active attempts to use it as a service robot by applying AI technology. In line with these social changes, this research produced a mobile manipulator with speech recognition and deep learning based object detection technology.
It can be more cooperative and improve the worker’s efficiency. The speech recognition is implemented using Google’s speech recognition API and DOPE algorithm for object detection. All of the system are integrated by Robot Operating System(ROS). This system can communicate with workers by voice and drive autonomously and perform the Pick & Place task. While robot doing the simple task, workers can do creative task. This will lead to improve worker’s efficiency. The repeated experiment results showed the integrated system’s usability. Also, it can be utilized for serving robot in cafe or restaurant and care robot for disadvantaged.

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