연구보고서
| 보고서명 | 사람을 위한 조립 설명서를 이해하고 조립작업 계획을 생성하는 AI 기술 개발 기술 개발 |
| 연구책임자 | 지상훈 |
| 발행년도 | 2019 |
| 내 용 | o 학습용 데이터 수집 및 테스트 베드 설계 - 물체조립 사용설명서 확보 및 학습용 데이터베이스 구축(조립설명서 이미지와 ground truth segmentation map, label은 부품, 연결자, 글자 및 숫자, 화살표, 동작 보조선, 하이라이트, 배경의 총 7개의 class) - 조립 단계별 물체조립 성공/실패 사례 데이터 수집 - 다수의 로봇과 비전 카메라로 구성된 테스트 베드 구축 o CNN 기반 조립설명서 이미지 구성요소(그림, 글자) 검출 기술 개발 - 이미지 내의 직선 성분을 이용하여 조립설명서 이미지 평활화 기술 개발 - 직선 성분 검출, 이진화 기법, morphology 등의 전처리 알고리즘 구현 - pre-trained CNN 기반 semantic segmentation 모델의 fine tuning 및 얻어낸 segmentation map을 component 별로 그룹화 o 조립 단계별 부품 간 연결 관계 추론 기술 개발 - 검출 정보(글자 및 숫자)에 대한 OCR 알고리즘 구현 - 화살표, 동작 보조선, 하이라이트 그림에 대한 분류화(classification)를 위한 데이터베이스(dictionary 형태) 생성 - VGG 구조 기반 분류화 네트워크 학습기술 및 부품 간 연결 관계를 규정하는 문법 개발 o 조립설명서 내의 부품과 실제 부품 이미지 데이터 간 매칭 - 카메라로 찍은 실제 부품 이미지와 CAD 데이터 매칭을 통한 부품 식별 및 위치/자세 인식기술 개발 - 딥러닝 기반 3차원 입체 Contents Retrieval 기술을 활용한 부분 가림이 발생한 부품의 인식기술 개발 o 조립작업 단계별 생성된 객체 모형화, 그래픽 시각화 및 성공수행 여부를 식별하는 알고리즘 개발 - 조립 구성요소 및 중간산출물을 중심으로 한 조립 상관관계 표현 정의 - Semantic Level에서의 인식-태스크 수행-학습 관계 정의 - 중간산출물 관리기능 개발 ? 표현법, 접속특성 (예: 거꾸로 놓으면 분리 가능성 등) - 중간산출물의 최적 보관장소 결정 방법 개발 (접근성, 후속 작업 고려) - 비전-힘/토크정보을 활용하는 제로샷(Zero-shot) 기반 단계별 수행 성공 여부의 판별 기술 개발 o 조립작업 단계별 단위작업 및 수행 Skill을 결정하는 알고리즘 개발 - 사람 조립작업 및 로봇 조립작업을 표현하는 태스크 문법 정의 (PDDL 기반) - 로봇 단위작업 (OPEN, CLOSE, MOVE, APPROACH, ...) 및 복합작업 (GRASP, ROTATE_부품명(예, LEG), STABILIZED MOVE 등) 정의 : 복합작업은 단위작업의 절차로 결정되며 멀티로봇 복합작업 특성도 포함 - PDDL 기반 ROSPlan을 활용한 단위작업 절차 자동생성기술 구현 - 단위작업 및 복합작업별 작업요령(Skill) 결정 알고리즘 설계 : 단위작업에 대한 작업요령 결정 알고리즘 구현 - 부품 간 공간적 연결 관계와 semantic 정보로부터 로봇 단위작업 및 복합작업의 수행 요령(Skill) 구현 : 멀티로봇 협동작업의 행동요령 구현 포함 : 로봇 역할/로봇 간 상대 위치의 재구성 기술 구현 (로봇 작업 셀 재구성 기술) - 사람-로봇, 로봇 간 작업 능력 차이를 극복하기 위한 동작 리타케팅 기능 적용 및 스킬 변환 방법의 적용 - 산업부의 수행결과 피드백 정보를 활용한 로봇 작업 스킬의 재학습 기술 개발 o 생성된 작업계획의 3차원 입체 시뮬레이션 검증 알고리즘 - 시뮬레이터연동 기술 개발 (V-REP 또는 OpenRAVE 활용) - CAD 데이터 및 COLLADA 연동 기술 개발 o 실제 로봇 탑재 및 테스트 베드에서의 검증 - 생성된 작업계획의 3차원 입체 시뮬레이션을 활용한 검증 - 다수의 로봇과 비전 카메라로 구성된 테스트 베드 구축 |
| 접수일 | 2023-01-12 |
| 첨부파일 |
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