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본 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 ...

본 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 자유도 자세 추정 알고리즘을 제안하였고, 다양한 크기의 상자를 강화학습 방식으로 인공지능 모델을 학습시켜 어떠한 상자가 주어져도 이를 안정적으로 적재할 수 있는 팔레타이징 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션에서 상자를 직접 적재하며 적재 안정성과 적재 공간 효율성을 기반으로 적재 구조를 평가하고, 실제 로봇을 동작해 실험을 진행하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

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...

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 loading items on pallets at the logistics site is a difficult process because the efficiency and stability of the loading space should maximized in the process of stably holding boxes and loading them onto the pallets. In addition, the process of recognizing the size of the box and determining the loading position is also a difficult problem. The 6-degree-of-freedom posture estimation algorithm that uses a low-cost RGB-D camera is proposed to estimate an accurate posture. Also the palletizing algorithm that can stably load boxes of various sizes by training an artificial intelligence model with a reinforcement learning method is proposed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, the simulation to load boxes is implemented, and the loading structure is evaluated based on loading stability and loading space efficiency. Finally the propose method is evaluated in the experiment by operating an actual robot.

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