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초록·키워드
로봇이 파지한 물체를 안정적으로 조작하기 위해서는, 파지 이후 물체의 6D 자세를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 기존의 RGB-D 기반 방법은 파지 동작 이후 카메라 시야의 가려짐 문제로 인해 자세 추정의 정확도가 급격히 저하되는 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 로봇 핸드의 각 손가락 팁에 4×4 배열의 촉각 센서를 부착하고, 이로부터 획득한 포인트 클라우드 기반 정보를 활용하여 파지된 물체의 6D 자세를 추정하는 프레임워크를 제안한다. 초기 자세 추정을 위해 Transformer 기반의 Grasp Pose Network를 설계하였으며, 입력으로는 로봇 조인트 상태와 각 팁의 촉각 센서 정보 ... 전체 초록 보기
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