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[열 감지를 사용하여 98% 정확도로 물체를 식별하는 로봇] 촉각 센서와 고유한 캐스케이드 분류기를 사용하는 이 시스템은 다양한 쓰레기를 식별하는 데 98.85%의 정확도를 달성하여 향상된 인식을 보여준다.

https://interestingengineering.com/innovation/chinese-high-accuracy-robot-grasping-technology

JM Kim | 기사입력 2024/06/13 [00:00]

[열 감지를 사용하여 98% 정확도로 물체를 식별하는 로봇] 촉각 센서와 고유한 캐스케이드 분류기를 사용하는 이 시스템은 다양한 쓰레기를 식별하는 데 98.85%의 정확도를 달성하여 향상된 인식을 보여준다.

https://interestingengineering.com/innovation/chinese-high-accuracy-robot-grasping-technology

JM Kim | 입력 : 2024/06/13 [00:00]

 

지능형 로봇 촉각 시스템을 통한 성공적인 쓰레기 분류

 

중국 연구진이 로봇이 일반적이면서도 복잡한 다양한 품목을 인식할 수 있도록 돕는 시스템을 개발했다.

칭화대학교 연구진은 언제 어디서 무엇인가를 만졌는지, 얼마나 뜨겁거나 차가운지, 표면이 얼마나 거친지, 얼마나 세게 쥐고 있는지, 온도를 감지할 수 있는 특수 터치 센서를 사용한다.

 

또한 팀은 다층 장단기 기억 신경망을 갖춘 계단식 분류기를 구축했다. 이러한 네트워크는 계층적으로 작동하여 객체의 특징을 기반으로 객체를 점진적으로 식별하여 작업을 단순화하고 정확성을 향상시킨다.

촉각 센서와 독특한 캐스케이드 분류기의 도움으로 로봇 파지 시스템은 향상된 인식 능력을 보여준다. 각종 쓰레기 식별에 있어 98.85%의 인식 정확도를 달성했다.

 

인간과 같은 로봇 터치

현대의 지능형 로봇은 광범위한 물체에 대한 정밀한 터치와 시각 인식이 가능하다. 로봇은 머신러닝 알고리즘과 센서가 수집한 촉각 데이터를 활용해 과거에 만졌던 물체를 인식할 수 있다.

 

반면, 로봇이 익숙하지 않거나 비슷한 크기의 물건을 만나면 감각이 혼란스러워지는 경향이 있다. 로봇의 시각은 배경 소음과 크기와 모양이 다른 동일한 종류의 물체로 인해 더욱 제한된다.

인체의 터치 감지를 모방하기 위해 연구원들은 보다 안정적이고 정확한 항목 인식을 위해 열 감각을 포함하는 로봇 촉각 감지 기술을 만들었다.

 

칭화대학교의 롱 주(Rong Zhu) "우리는 손을 잡는 동안 시공간 촉각 감지를 활용하여 로봇 기능을 확장하고 열 전도성, 열 확산도, 표면 거칠기, 접촉 압력 및 온도를 포함하여 움켜쥔 물체의 다중 속성을 동시에 인식할 수 있는 능력을 제안한다."고 말했다.

 

팀의 인간형 로봇 손에는 인간의 피부 수용체를 모방하는 손가락 끝과 손바닥에 촉각 센서가 장착되어 있다. 이 센서는 물체 접촉 중에 동적 신호를 포착하여 열적 특성과 기계적 특성을 동시에 인식하는 데 도움을 준다.

 

객체 인식을 일반화하기 위해 인간의 퍼즐 해결 논리에서 영감을 받은 다층 장단기 기억(LSTM) 신경망을 사용하는 계단식 분류기가 포함된다.

알고리즘은 "오렌지 껍질이나 천 조각으로 이동하기 전에 빈 상자와 같은 간단한 범주부터 시작하여 쉬운 것부터 어려운 것까지 순서대로 개체 유형을 배제합니다"고 연구원들은 말했다.

팀은 두 가지를 결합한 접근 방식이 인식 복잡성을 극복한다고 주장한다.

 

고급 객체 인식

연구원들은 폐기물을 분류하고 접근 방식의 효율성을 평가하기 위해 지능형 로봇 촉각 시스템을 개발했다.

로봇은 빈 상자, 남은 빵, 비닐봉지, , 냅킨, 스펀지, 오렌지 껍질, 오래된 약품 등 다양한 일반 쓰레기를 수거했다. 쓰레기를 유해 폐기물, 음식물 찌꺼기, 재활용품 및 기타 폐기물 유형을 위해 여러 개의 쓰레기통으로 나누었다.

그들의 알고리즘은 이전에 본 적이 없는 다양한 쓰레기 개체를 98.85%의 분류 정확도로 인식했다.

 

연구자들에 따르면, 이러한 효과적인 쓰레기 분류 행동은 스마트 생활 기술에 대한 광범위한 응용 분야를 가지며 실제 상황에서 인간의 노동력을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

팀은 자율 구현과 로봇 구현 지능을 개선하는 것이 이 분야 향후 연구의 주요 목표가 될 것이라고 강조한다.

 

 

 

 
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