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저자정보
이우진 (신라대학교) 윤상석 (신라대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2020년도 추계종합학술대회 논문집 제24권 제2호
발행연도
2020.10
수록면
100 - 103 (4page)

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본 논문은 모바일 로봇을 이용하여 물체의 식별과 위치정보를 추정한 후 로봇의 물체조작이 가능한 영역에서 규칙을 기반으로 최적의 GVG(Generalized Voronoi Graph)노드를 구성하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 딥러닝 기반의 물체 인식 모듈(YOLO)을 이용하여 RGB-D 센서정보로부터 대상 물체의 식별정보와 3차원 위치추정 정보를 추정하며, 레이저 센서로부터 로봇 주변의 장애물 거리정보를 측정한다. 이후, 로봇의 매니퓰레이션이 가능한 위치의 선정을 위해 GVG 노드정보로부터 상기 두 인식정보를 이용하여 장애물과의 충돌을 회피하면서 물체를 인식가능한 범위를 설정하는 규칙을 적용하여 최적의 노드로 업데이트를 수행한다.
#RGBD #YOLO #GVG #laser sensor #Object recognition

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 토폴로지컬 지도 작성
Ⅲ. 실험 구성
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

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