Robotic Palletizing Gripper
팔레타이징 작업을 위한 로봇 그리퍼 개발
다양한 종류의 박스를 효율적이며 안정적으로 적재할 수 있는 로봇 기반 박스 팔레타이징 기술을 개발합니다.
다양한 크기, 무게의 상품을 피킹 및 적재하기 위한 로봇의 그리퍼를 개발합니다.
본 연구를 위해 3D CAD를 이용한 로봇 그리퍼 하드웨어 설계, 모터 위치/속도/힘 제어, 그리퍼 시스템 운용을 위한 상위제어기 알고리즘 디자인 등을 수행하고 있습니다.
Unloading robot
딥러닝 기반 화물 인식 기술 개발
고자유도 로봇 시스템을 기반으로 화물의 적재 패턴을 인식하고 실시간 데이터 맵핑이 가능한 비전기술을 연구합니다. LED 조명이 포함된 비전-LiDAR 센서 모듈을 개발하여 조명 조건을 균일하게 유지하고 환경 변화에 강인한 인식 성능을 구현합니다. 딥러닝 알고리즘을 조합하여 적재상태 맵핑, 오정렬/비정형 화물 인식 및 파지면 생성 기술을 개발하고, 로봇 시스템에 적합한 파지면을 생성하여 실제 작업현장에 적용하는 연구를 합니다.
간선화물차에 벌크 형태로 쌓여 있는 박스, 비닐 파우치, 마대 등 다양한 형태의 화물을 인식하고 피킹-운반할 수 있는“오정렬/비정형 화물의 하차 자동화”시스템 개발 및 현장 적용을 최종적인 목표로 합니다.
Multi-agent path finding on real-time
복수의 모바일 로봇에 대한 동시 이동경로 실시간 생성 알고리즘 연구
특정한 공간에 여러 대의 모바일 로봇이 서로 충돌하지 않고 이동할 수 있는 경로를 생성하는 문제에 대해 연구합니다.
또한 언리얼 엔진을 이용하여, 고급 렌더링 기술이 적용된 다개체 주행 로봇용 시뮬레이션을 개발하였습니다. 본 시뮬레이터는 map editor와 가상환경을 자동 구축하고 알고리즘을 실험할 수 있는 모듈로 구성되며, json으로 된 환경 파일과 테스트할 알고리즘을 구성하여 시험할 수 있습니다.
본 연구를 통해, 2차원 공간과 1차원 시간을 동시에 고려한 그래프 기반의 경로생성 알고리즘을 개발하였고, 이를 더욱 향상시키는 연구를 합니다.
이 방법을 적용하여 경로를 생성하면 언제 어느 위치를 지나가야 하는지, 언제까지 어느 위치에서 멈추어 기다려야 하는지가 모두 경로에 저장될 수 있습니다.
