• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.16-22
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• 2024

Robotic grasping in unstructured environments poses a significant challenge, demanding precise estimation of gripping positions for diverse and unknown objects. Generative Grasping Convolution Neural Network (GG-CNN) can estimate the position and direction that can be gripped by a robot gripper for an unknown object based on a three-dimensional depth map. Since GG-CNN uses only a depth map as an input, the precision of the depth map is the most critical factor affecting the result. To address the challenge of depth map precision, we integrate the Segment Anything Model renowned for its robust zero-shot performance across various segmentation tasks. We adjust the components corresponding to the segmented areas in the depth map aligned through external calibration. The proposed method was validated on the Cornell dataset and SurgicalKit dataset. Quantitative analysis compared to existing methods showed a 49.8% improvement with the dataset including surgical instruments. The results highlight the practical importance of our approach, especially in scenarios involving thin and metallic objects.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.507-514
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• 2022

가정에서 사람을 보조하기 위해 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 크기가 작고 낮은 가격으로 구성할 수 있는 모바일 매니퓰레이터를 개발하기 위해 모바일 로봇에 탑재할 수 있는 소형 매니퓰레이터 시스템을 개발하였다. 개발한 매니퓰레이터는 4자유도를 가지며, 끝단에 그리퍼와 카메라를 부착하여 물체의 인식과 인식한 물체에 대한 작업 수행이 가능하다. 개발한 매니퓰레이터는 수직 방향의 선형 이동이 가능하여 상대적으로 높이 위치한 사람의 손에 물건을 전달하거나 협업을 수행하는 데 유리하다. 개발한 매니퓰레이터의 4자유도 동작을 위한 4개의 액츄에이터를 매니퓰레이터의 베이스에 가깝게 배치하고 매니퓰레이터의 회전 관성을 줄임으로써 매니퓰레이터의 작업 중 안정성을 높이고 모바일 매니퓰레이터의 전복 위험을 낮추었다. 개발한 매니퓰레이터의 끝단에 위치한 카메라에서 RGB 영상을 획득하고 영상처리를 통해 물체를 인식하여 목표한 위치로 옮기는 픽 앤 플레이스 동작을 시험하였으며 로봇의 작업영역(workspace) 내에서 성공적으로 동작함을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.322-327
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• 2019

접목시기의 줄기직경을 조사한 결과 토마토 접수는 $2.5{\pm}0.3mm$, 대목은 $3.1{\pm}0.7mm$인 것으로 조사되었고, 오이 접수는 $2.2{\pm}0.2mm$, 대목은 약 $3.6{\pm}0.3mm$인 것으로 조사되었다. 절단 기준점의 높이 차는 4mm 이상일 때 대부분의 모종에 대해 접촉면이 작아 접목 불량이 발생하였고, 2mm 이하일 때 접수와 대목의 절단면 겹침으로 인하여 접촉부가 작아 불량이 발생하는 것으로 분석되어 3mm가 적당한 것으로 사료된다. 접수 및 대목 줄기직경이 모두 얇을 경우 접수 및 대목 중 하나의 줄기직경이 평균값 이상을 이용해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 줄기의 절단 각도는 인력으로 작업하기 때문에 접수는 $13{\sim}55^{\circ}$, 대목은 $15{\sim}67^{\circ}$의 범위로 다양한 것으로 조사되어 접목 불량의 원인이 될 수 있으므로 기계절단을 통하여 접수와 대목의 절단각도를 일치시킴으로써 접목성공률을 향상 시킬 필요가 있을 것으로 사료된다. 모종 줄기 절단면 촬영 및 영상처리로 모종의 휨을 인식 및 계산하여 그립퍼의 회전각을 제어하여 정확도 시험을 실시한 결과 접수와 대목 절단면은 정확히 접합되는 것으로 조사되었다. 영상 인식 기술을 적용한 접목로봇을 이용하여 오이와 토마토에 대한 접목시험을 실시한 결과 오이는 $96{\pm}3.2%$, 토마토는 $95{\pm}4%$의 접목 성공률이 조사되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1160-1166
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• 2013

This paper presents feedforward controllers to improve the control performance of the motion and grasping force of a surgical instrument used in an MIS (Minimally Invasive Surgery) robot. The surgical instrument has a long distance between the drive motors and its active joints. Therefore, the gripper on the instrument is controlled by a cable drive mechanism, which generates a coupled motion between the wrist joint and the grip direction. In order to solve the problem, this paper analyzes the pulley composition of the surgical instrument and proposes feedforward controllers to eliminate the coupled motion. Furthermore, feedforward controllers to regulate the grasping force are proposed to deal with another coupling problem between the grasping force of the instrument and the motion of the instrument joints. The experimental results demonstrate the improved control performance of the motion and grasping force of the instrument.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권2호
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• pp.127-134
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• 2004

In this paper, human motor behaving model based sensory motor coordination(SMC) algorithm is implemented on robotic grasping task. Compare to conventional SMC models which connect sensor to motor directly, the proposed method used biologically inspired human behaving system in conjunction with SMC algorithm for fast grasping force control of robot arm. To characterize various grasping objects, pressure sensors on hand gripper were used. Measured sensory data are simultaneously transferred to perceptual mechanism(PM) and long term memory(LTM), and then the sensory information is forwarded to the fastest channel among several information-processing flows in human motor system. In this model, two motor learning routes are proposed. One of the route uses PM and the other uses short term memory(STM) and LTM structure. Through motor learning procedure, successful information is transferred from STM to LTM. Also, LTM data are used for next moor plan as reference information. STM is designed to single layered perception neural network to generate fast motor plan and receive required data which comes from LTM. Experimental results showed that proposed method can control of the grasping force adaptable to various shapes and types of greasing objects, and also it showed quicker grasping-behavior lumining time compare to simple feedback system.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권10호
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• pp.111-116
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• 2020

Flexible tactile sensors, which are primarily used as grippers in robots, are mainly used to handle highly elastic or highly flexible objects. That is, flexible grippers are used when an object cannot be sufficiently controlled by applying a specific output force or taking a specific grabbing action. This is because a flexible tactile sensor needs to measure the pressure applied directly to held objects while deforming according to the shape of the object to be handled. CNT-based sensors used to be made from a highly flexible polymer to give flexibility and it is known that the sensors are greatly affected by the contact resistance of the terminal that connects the sensor to an electrical circuit; therefore, this paper clarifies the contact resistance of MWCNTs-based flexible tactile sensors and terminals. The effects of main and plating materials for terminals are investigated and the combinations of main and plating materials that exhibit contact resistance are measured in a typical industrial environment.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권2호
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• pp.123-130
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• 2014

참외 재배환경은 토양 위의 수평바닥에서 재배된 것을 수확하여야 하며, 참외가 잎으로 덮여져 있어 인식이 어렵고, 덩굴성 줄기로 인해 참외를 그립하기에도 매우 불리하다. 이러한 재배환경에 적합하도록 엔드이펙트, 머니퓰레이터, 인식장치 등의 참외 수확 로봇을 개발하였고 이를 시험하였다. 엔드이펙터는 수확물을 잡기 위한 그립퍼와 줄기를 절단하는 커터로 구분되며, 그립퍼는 4개의 핑거가 동시에 구동하고, 커터는 2개로 전후진 동작이 되도록 설계하여 파지력과 절단력을 제어할 수 있도록 하였다. 머니퓰레이터는 중심축을 기준으로 회전을 하는 L-R형 모델에 직교 좌표형과 셔틀형 머니퓰레이터를 조합한 4축 매니플레이트 구조로 설계하였다. 인식장치는 1차 인식장치인 GVC와 2차 인식장치인 LVC를 이용하여 참외를 식별하고 그 중에서 당도나 숙도를 예측하여 선별하였다. 이 장치를 이용하여 로봇의 성능시험을 한 결과 수확시간은 평균 18.2sec/ea, 픽업율은 평균 91.4%, 손상율은 평균 8.2%, 선별율은 평균 72.6%로 나타났다.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권3호
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• pp.284-290
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• 2013

본 연구는 시설재배에서 참외를 수확할 수 있는 로봇의 엔드이펙터를 개발하기 위한 전단계로서, 참외의 엔드이펙트 중에서 소프트 핸드링이 가능한 그립퍼와 참외줄기를 절단하는 커터를 설계하기 위해 참외의 기하학, 압축, 절단, 마찰 특성 등을 분석하였다. 그 결과 참외의 길이는 평균 108mm, 직경은 중간지점에서 평균 70mm, 중량은 평균 188g, 부피는 평균 333mL, 진원도는 평균 3.8mm로 나타났다. 참외의 중량(W)에 대하여 길이(L)와 직경(D2)을 변수로 하는 식 $W=L^a{\times}D_2^b$로부터 비선형 회귀분석을 실시한 결과 a는 2.0279, b는 -0.9998의 상수값을 가지는 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 참외줄기의 지름은 평균 3.8mm이며, 참외 줄기는 중심으로부터 반경 5mm 범위 내에서 대부분 분포하였다. 참외의 항복치와 압축강도, 경도의 평균값은 각각 $36.5N/cm^2$, $185.7N/cm^2$, $636.7N/cm^2$이며, 참외 줄기의 절단력과 절단강도는 각각 $2.87{\times}10^{-2}N$와 $5.60N/cm^2$로 나타났다. 참외의 마찰계수는 고무가 0.609으로 가장 높게 나타났고, 그 다음으로 알루미늄이 0.393, 스테인레스강이 0.177, 테프론이 0.079로 나타났다. 분석된 자료를 토대로 엔드이펙터 설계시 동작에 따른 위치 오차와 안전율을 감안하여, 그립퍼의 및 커터의 크기, 선회반경, 설치위치, 구동모터의 동력, 재료 및 재질의 선정 등에 적용할 수 있을 것으로 판단되었다.