초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 동적 목표물 모션 추정을 통한 이종 시스템의 통합 제어기법을 개발하고 이를 이용하여 목표물의 획득, 투척 및 타격하는 시스템을 개발하고자 한다. 다관절 로봇팔을 갖는 무인기 시스템은 기존 무인기의 한계를 극복하고 물건을 잡는 등의 임무수행을 하는데 있어 보다 자유로운 움직임이 가능하도록 할 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 움직이는 목표물을 획득하고 투척 및 타격하는 제어 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위하여 다관절 로봇팔 무인기가 포함하고 있는 비전시스템을 이용하여 목표물의 위치 및

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 동적 목표물 모션 추정을 통한 이종 시스템의 통합 제어기법을 개발하고 이를 이용하여 목표물의 획득, 투척 및 타격하는 시스템을 개발하고자 한다. 다관절 로봇팔을 갖는 무인기 시스템은 기존 무인기의 한계를 극복하고 물건을 잡는 등의 임무수행을 하는데 있어 보다 자유로운 움직임이 가능하도록 할 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 움직이는 목표물을 획득하고 투척 및 타격하는 제어 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위하여 다관절 로봇팔 무인기가 포함하고 있는 비전시스템을 이용하여 목표물의 위치 및 속도를 추정하고 이를 토대로 움직이는 목표물의 경로예측 알고리즘을 개발한다.

□ 연구결과
1) 외부의 비전시스템이 아닌 자체적으로 가지고 있는 단일카메라의 동역학을 이용한 동적 목표물의 위치 및 모션 추정
2) 카메라 속도 정보를 가지고 있는 경우 동적 목표물 위치 및 모션 추정
3) 1축의 카메라 속도 정보만으로도 카메라와 목표물 사이의 위치 및 목표물 모션 정보 추정
4) 목표물과 카메라 사이의 위치를 알고 있을 경우 목표물 모션 정보 추정
5) 한 대의 카메라가 두 대의 목표물을 바라볼 때 목표물 간의 위치를 알면 카메라와 목표물 사이의 위치 및 목표물 모션 정보 추정
6) 기존에 연구되지 않았던 새로운 형태의 다관절 로봇팔을 갖는 무인기 시스템 개발
7) 무인기 및 다관절 로봇팔의 통합적인 제어 알고리즘 개발
8) 다관절 로봇팔 무인기를 통하여 기존에 시도하지 않았던 움직이는 목표물의 획득, 투척 및 타격 등 알고리즘 개발

□ 연구결과의 활용계획
이 연구를 통해 기존의 카메라를 이용한 목표물의 인식에 머물러 있는 수준에서 더 나아가 딥러닝에 기반하여 동적 목표물의 자세 및 모션을 추정한다. 또한, 이를 활용하여 각 무인기마다 두 개의 로봇팔이 부착된 다수의 무인기들로 하여금 다양한 임무를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 것을 추후 연구 활용 목적으로 한다. 특히 기존의 결과들이 각종 외부 센서를 이용하여 제한된 환경에서만 수행 가능하던 데서 벗어나 실제 산업 현장과 재해 현장에서도 적용 가능하도록 한다. 실용적이고 실제적인 면들을 고려하여 딥러닝을 통한 비전 기반 동적 목표물의 자세 및 모션 인식과 더불어 고정된 로봇팔 시스템, 다수의 로봇팔 무인기 시스템 등 시스템들 간의 협업 제어, 그리고 협업 제어를 통한 물류 운송 및 구조물 건설 시스템을 구현한다.

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
In this study, we developed an integrated control scheme of heterogeneous systems through dynamic target motion estimation and we will develop a system to acquire, thrown, and hit targets by using them. The UAV system with the articulated robot arm can make the movement more f

□ Purpose& contents
In this study, we developed an integrated control scheme of heterogeneous systems through dynamic target motion estimation and we will develop a system to acquire, thrown, and hit targets by using them. The UAV system with the articulated robot arm can make the movement more free in performing the tasks such as overcoming the limitation of the existing UAV and catching the object. Using these advantages, we aim to develop a control algorithm that acquires moving targets and throws and hits them. For this purpose, we develop a trajectory prediction algorithm that estimates the position and velocity of the target using a vision system that includes a articulated robot arm.

□ Result
1) Position and motion estimation of dynamic targets using the dynamics of a single camera, instead of an external vision system
2) Dynamic target position and motion estimation when camera speed information is known
3) Estimation of the distance between camera and target and the target motion information when 1-axis camera velocity information is known
4) Estimation of the distance between camera and target and the target motion information when the distance information between camera and target is known
5) Estimation of the distance between camera and target and target motion information when the distance information between two targets is known
6) Development of UAV system with new type of articulated robot arm which has not been studied
7) Development of Integrated Control Algorithm for UAV and Articulated Robotic Arm
8) Development of algorithms such as moving target acquisition, throwing and hitting, which have not been attempted in the conventional UAV

□ Expected Contribution
Through this study, we estimate the posture and motion of the dynamic target based on the deep learning by developing previous studies on recognition of the target. In addition, the purpose of future research is to make it possible for a number of UAVs with two robotic arms to perform various tasks effectively for each UAV. In particular, while existing results could only be performed in limited environments using various external sensors, the future studies are expected to be also applicable to real industrial and disaster sites. Based on practical and realistic aspects, vision-based recognition of dynamic object posture and motion through deep learning, collaborative control between multiple robotic arm unmanned systems and fixed robot arm system, transportation and construction system through collaborative control can be implemented.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 8
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 10
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 12
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 13
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 14
• 8. 참고문헌 ... 14
• 9. 연구성과 ... 15
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 21
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 21
• 12. 기타사항 ... 22
• 별첨1. 대 표 연 구 실 적 ... 23
• 별첨2. 세부 목표 관련 증빙 ... 33
• 끝페이지 ... 58