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NTIS 바로가기본 논문에서는 특징이 부족한 물체의 정확한 자세 추정을 위해 Mask R-CNN을 기반으로 하는 물체 6 자유도 자세 추정 알고리즘과 크기와 모양이 서로 다른 상자를 팔레타이징하는 심층 강화학습 기반 적재 알고리즘을 제안하고자 한다. 물류 현장에서 팔레트에 물건을 쌓는 팔레타이징 과정에서의 자동화는 로봇이 상자를 안정적으로 들어 올려 팔레트에 적재하는 과정에서 적재 공간 효율성과 안정성을 높여야 하므로 어려운 과정이다. 또한, 상자의 크기를 인식하고 적재하는 작업 위치를 결정하는 과정도 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 사용하여 정확한 자세를 추정하는 6 ...
In this paper, we propose a six degrees of freedom pose estimation algorithm based on Mask R-CNN for accurate pose estimation of featureless objects and a deep reinforcement learning-based loading algorithm that palletizes boxes of different sizes and shapes. To automate the palletizing process of l...
저자 | 정현수 |
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학위수여기관 | 서울시립대학교 일반대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 기계정보공학과 로봇공학 |
지도교수 | 황면중 |
발행연도 | 2023 |
총페이지 | iii, 58 p. |
키워드 | 6 자유도 자세 추정 심층 강화학습 적재 알고리즘 팔레타이징 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16676593&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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