Seong-Wook Won, Seon-Min Choe, Hyun-A Lee, Yong-Tae Kim
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摘要
本论文提出了自主认识和收获水果的Rocker-Bogie结构的收获机器人设计方法。首先，为了在露地果园环境中移动和收获的稳定性，采用了堆场-视图驱动机制，设计了使用机器人模型和Depth相机的水果收获机器人。为了水果识别，使用了YOLOv5(You Only Look Once v5)深度学习算法，提出了使用水果识别信息和相机Depth信息的水果收获位置推测算法。另外，基于推测的水果位置，开发了使用机器人模型和手的水果收获算法，并在SLAM基础上提出了收获机器人的自主行驶和收获控制算法。提出的收获方法是制作实际收获机器人，在使用模型果树的测试床上进行实验验证性能。实验结果表明，开发出来的收获机器人在果树整体可见的环境下，可以以较高的准确度自主地认识水果并收获。
A Study on the Design of Fruit Harvesting Robot with Rocker-Bogie Structure
본 논문에서는 자율적으로 과일을 인식하고 수확할 수 있는 로커-보기 (Rocker-Bogie) 구조의 수확 로봇 설계 방법을 제안한다. 먼저, 노지 과수원 환경에서 이동 및 수확 안정성을 위하여 로커-보기 구동 메커니즘을 적용하고, 로봇 매니퓰레이터와 Depth 카메라를 사용한 과일 수확 로봇을 설계하였다. 과일 인식을 위하여 YOLOv5(You Only Look Once v5) 딥러닝 알고리즘을 사용하였으며, 과일 인식 정보와 카메라 Depth 정보를 사용한 과일의 수확 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 또한, 추정된 과일 위치를 기반으로 로봇 매니퓰레이터와 핸드를 사용한 과일 수확 알고리즘을 개발하고, SLAM 기반으로 수확 로봇의 자율 주행 및 수확제어 알고리즘도 제안하였다. 제안된 수확 방법은 실제 수확 로봇을 제작하여 모형 과수를 사용한 테스트 베드에서 실험으로 성능을 검증하였다. 개발된 수확 로봇은 과수가 전체 보이는 환경에서는 높은 정확도로 자율적으로 과일을 인식하고 수확할 수 있음을 실험 결과에서 보여 주었다.
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