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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박범용
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 금오공과대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수24
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4차 산업혁명 시대에 다양한 분야의 기술이 빠르게 발전하면서 스마트 공장의 중요성으로 인해 산업용 로봇의 수요가 매년 상승하고 있다. 이러한 산업용 로봇은 인력을 대신할 스마트 공장의 핵심 요소이지만, 작업자의 안전을 위해 산업용 로봇의 작업 영역에 펜스를 설치해 공간을 낭비하며, 세밀한 작업과 같은 고난도의 작업을 수행하기에 어렵다는 제한점이 존재한다. 이러한 제한점을 해결하기 위해 인간과 로봇 간의 상호작용, HRI(Human Robot Interaction) 기술을 이용해 로봇을 원격제어하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 로봇과의 상호작용을 위한 수단으로 손동작을 이용한 ROS(Robot Operating System) 기반의 산업용 로봇 원격제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 정적, 동적 손동작을 분류하는 CNN(Convolutional Neural Network), CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 모델을 사용하였고, ROS를 사용해 분류된 손동작에 따라 산업용 로봇과 그리퍼를 원격으로 제어할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실시간 손동작 분류 정확도와 로봇 제어 정확도를 평가하는 실험을 진행하였다.
목차
제 1 장 서 론 11.1 연구의 배경 및 필요성 11.2 관련 연구 21.3 연구의 내용 및 논문의 구성 3제 2 장 관련 기술 및 구성 요소 52.1 ROS (Robot Operating System) 52.2 UR3 산업용 로봇 및 Robotiq Gripper 62.3 Embedded Board 92.4 OAK-D Camera 10제 3 장 CNN 기반의 정적 손동작 분류를 이용한 산업용 로봇 원격제어 시스템 113.1 정적 손동작 113.1.1 손동작의 종류 113.1.2 데이터 전처리 및 수집 123.2 산업용 로봇 동작 제어 133.2.1 손동작 별 동작 제어 153.2.2 3자유도 역기구학 153.3 CNN 기반 정적 손동작 분류기 193.4 제안 시스템 구성 213.5 실험 및 결과 223.5.1 실시간 손동작 분류 및 산업용 로봇 제어 실험 223.5.2 산업용 로봇 제어 지연 측정 실험 233.5.3 한계점 24제 4 장 CRNN 기반의 동적 손동작 분류를 이용한 산업용 로봇 원격제어 시스템 254.1 동적 손동작 254.1.1 손동작의 종류 254.1.2 데이터 수집 264.2 산업용 로봇 동작 제어 274.2.1 손동작 별 동작 제어 274.3 CRNN 기반의 다양한 동적 손동작 분류기 284.3.1 CNN-LSTM 294.3.2 CNN-Bidirectional LSTM 304.4 제안 시스템 구성 314.5 실험 및 결과 324.5.1 실시간 손동작 분류 및 산업용 로봇 제어 실험 32제 5 장 결 론 34[참고 문헌] 35
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