초록 ▼

□ 연구개요
다양한 외부 센서를 사용해야 하는 로봇 시스템은 제한된 환경에서만 임무 수행이 가능하고 실제 산업 현장과 재해 현장에 적용되기 어려운 면이 있다. 딥러닝을 통한 비전 기반 목표물 인식은 외부 센서 없이 로봇 시스템의 목표물 설정 및 다른 로봇 시스템 인지가 가능하며, 이를 바탕으로 다수의 로봇 시스템을 이용한 협업제어를 가능하게 한다. 비전 기반 동적 목표물 인식과 로봇 시스템들 간의 협업 제어를 통해 외부 센서를 이용하는데 제약이 있는 환경에서 로봇 시스템을 사용가능하도록 한다. 딥러닝에 기반하여 동적 목표물의

□ 연구개요
다양한 외부 센서를 사용해야 하는 로봇 시스템은 제한된 환경에서만 임무 수행이 가능하고 실제 산업 현장과 재해 현장에 적용되기 어려운 면이 있다. 딥러닝을 통한 비전 기반 목표물 인식은 외부 센서 없이 로봇 시스템의 목표물 설정 및 다른 로봇 시스템 인지가 가능하며, 이를 바탕으로 다수의 로봇 시스템을 이용한 협업제어를 가능하게 한다. 비전 기반 동적 목표물 인식과 로봇 시스템들 간의 협업 제어를 통해 외부 센서를 이용하는데 제약이 있는 환경에서 로봇 시스템을 사용가능하도록 한다. 딥러닝에 기반하여 동적 목표물의 자세 및 모션을 추정하고 이를 활용하여 두개의 로봇팔이 부착된 다수의 무인기들로 하여금 다양한 임무를 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
■ 동적 목표물의 딥러닝 기반 고신뢰 영상 검출 알고리즘 개발 및 응용
달성도: 100%, 외부 센서 사용에 제약을 가진 환경에서 비전 시스템만을 가지고 목표물을 인식하기 위해 딥러닝 네트워크를 설계하였고 목표물의 자세 및 크기를 추정하였다. 학습을 위한 데이터 생성 또한 목표물이 변경되어도 대응이 가능하다.
■ 두 개의 로봇팔을 가지는 무인기 시스템 구축 및 제어 알고리즘 개발
달성도: 90%, 두 개의 로봇팔을 가지는 무인기의 동역학 해석 및 수학적 모델링을 통해 제어기 설계가 가능하다. 무인기의 수학적 모델링에는 장착된 로봇팔의 움직임과 무인기에 작용하는 외부 외란에 대한 추정 및 보상이 고려되었다.
■ 동적 목표물의 딥러닝 기반 3차원 자세 및 모션 추정 알고리즘의 개발 및 응용
달성도: 90%, 동적 목표물을 대상으로 3차원 자세 및 모션 추정을 위한 딥러닝 네트워크를 설계하였다. 모션 정보를 추정하는데 있어 시간 연산이 어려웠던 기존 방법과 비교하여 개발된 결과는 실시간 영상에서 지연없이 정보를 추정이 가능하다.
■ 목표물의 자세 정보가 주어지는 경우 여러 대의 로봇팔 무인기를 이용한 협업 제어
달성도: 90%, 무인기 시스템에서 인식되는 목표물의 특징점 오차를 0으로 수렴시키기 위한 제어가 수행된다. 무인기들의 이동 명령 수행 중 충돌 회피가 가능하도록 하고 무인기들 간의 상호 영향을 줄이기 위해 로봇팔의 움직임을 최소화한다.
■ 딥러닝 기반 인간 모션 인식을 통한 인간-로봇 상호작용 시스템 구축
달성도: 100%, 비전 시스템으로부터 입력받은 인간 모션을 딥러닝을 통해 로봇이 인식할 수 있는 정보로 검출 및 분류하였다. 학습된 네트워크는 인간 모션의 중심 정보 및 모양 구별을 통해 인간-로봇 간의 상호작용 시스템 구축을 가능하게 한다.
■ 목표물의 자세 정보가 주어지지 않는 경우 여러 대의 로봇팔 무인기를 이용한 협업 제어 및 응용
달성도: 90%, 목표물의 자세 정보가 주어지지 않는 경우에는 먼저 비전 시스템을 이용하여 목표물의 정보를 획득한다. 이후 목표물을 이용하여 작업을 수행하는데 효율적인 작업 명령 지정, 충돌 회피, 군집 이동 알고리즘을 적용하여 여러 대의 로봇팔 무인기를 이용하여 구조물 건설, 물류 운송 등의 분야에서 사용이 가능하게 한다.

□ 연구개발결과의 중요성
딥러닝에 기반하여 동적 목표물의 자세 및 모션을 추정하였고 이를 활용하여 두 개의 로봇팔이 부착된 다수의 무인기들로 하여금 건설, 운송 등 다양한 임무를 효과적으로 수행가능하게 하였다. 이는 다양한 외부 센서를 사용하기 어려운 제한된 환경에서 로봇의 임무 수행이 가능하게 한다. 기존의 로봇팔 무인기가 하나의 로봇팔만을 장착한 것과는 달리 두 개의 로봇팔을 장착한 무인기를 사용하여 하나의 기체로도 보다 다양한 임무를 수행가능하도록 하였으며, 다수의 로봇 시스템을 이용한 협업제어를 가능하게 한다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구개발의 목적 ... 4
• 나. 연구개발의 목표 ... 4
• 다. 연구개발의 필요성 ... 4
• 라. 연구개발의 범위 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 가. 연구 수행 내용 ... 5
• 나. 연구결과 ... 17
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 18
• 가. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 18
• 나. 연구결과의 의미 및 중요성 ... 18
• 4. 참고문헌 ... 19
• 5. 연구성과 ... 20
• 대표적 연구실적 ... 24
• 끝페이지 ... 35