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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 송재복
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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A mobile manipulator consists of a mobile platform and a robot arm, which can per-form multiple tasks over a wide workspace. However, due to the navigation perfor-mance and localization errors of a mobile platform, pose errors occur even when the target pose required for the target task is pre-taught. To address this issue, a camera is attached to the end-effector of the robot to recognize the pose required for the task through marker detection from the image. At this point, there is a kinematic error be-tween the end-effector frame and the attached camera frame, so the calibration be-tween the two frames is needed to reduce the error. However, due to the characteristics of the image-based method, even if the calibration is performed, there is still a pose error in the process of calibration and marker detection due to camera distortion. To address these issues, this study produces a deep neural network that compensates for errors in the estimated marker pose and errors in the coordinate transformation matrix between the end-effector frame and the camera frame, and then proposes a deep learn-ing-based pose estimation method that minimizes three-dimensional pose errors through this neural network. The proposed method reduced the pose error by 62.4% compared to the previous method and showed 100% success in 50 pick-and-place tasks in which the target object is placed to the target jig with a tolerance of 1mm.
목차
목 차ABSTRACT ???i목 차 ???iiList of Figures ???ivList of Tables ???v제 1장 서론1.1 연구 배경 및 동기 ???11.2 연구 동향 ???21.3 연구 목표 및 방법 ???4제 2장 마커 인식 기반의 목표 자세 추정 시스템2.1 마커 인식 기반의 목표 자세 추정 시스템의 구조 ???52.2 마커 인식 및 자세 추정 ???72.3 핸드-아이 보정 ???122.4 마커 인식 기반의 목표 자세 추정 시스템의 한계 ???14제 3장 심층학습 기반의 목표 자세 추정 시스템3.1 심층학습 기반의 목표 자세 추정 시스템의 구조 ???163.2 학습 방법 ???173.3 심층신경망 구조 ???223.4 심층학습 기반의 모바일 머니퓰레이터 작업의 수행 방법 ???23제 4장 실험 및 결과4.1 실험 환경 ???254.2 자세 추정 성능 실험 ???274.3 집기-놓기 작업 실험 ???30제 5장 결론 ???31참고 문헌 ???32
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