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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 355 - 359 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.22.8011
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In this study, a data-driven object-centric learning framework was developed for dealing with various shapes of pegs and holes in the peg-in-hole task. This framework enables efficient data sampling in simulation environments comprising pegs and holes of different shapes. A small regression model with minimal computational costs can be trained for inserting the peg into the hole. The model takes the contact force generated by the peg and the hole as input and infers the relative posture of the peg and the hole, moving the peg to minimize the relative pose. Peg-in-hole experiments were conducted using three shapes of pegs and holes, and the well-known spiral search strategy was compared with the proposed data-driven peg-in-hole strategy learning model. The proposed strategy outperformed the spiral search strategy in all three shapes of peg-in-hole tasks. Finally, the inference model was applied to a real-world environment, and a success rate of 73.3% was achieved in the one-degree-of-freedom peg-in-hole experiment.
목차
Abstract
I. 서론
II. 데이터 주도 물체 중심 펙인홀 전략 학습
III. 펙인홀 전략 모델 실험
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
H. Jeong, M. Hwang, “6-D Pose Estimation of Objects in Masked Image using Line Segment Detection," Journal of Institute of Control, Robotics and System, 2022.
Y. Jo, H. Kim, “Generative Adversarial Network based Costefficiency data Augmentation for AI Object Detection on Depalletizing Robots," Journal of Institute of Control, Robotics and System, 2022.
M. Hebecker, J. Lambrecht, and M. Schmitz, “Towards realworld force-sensitive robotic assembly through deep reinforcement learning in simulation," IEEE/ASME International Conference on Advaced Intelligent Mechatronics, 2021.
J. Ding, C. Wang, and C. Lu, “Transferable force-torque dynamics model for peg-in-hole Task," Proc. Of IEEE/RSJ Intl Conference on Intelligent Robots and Systems, 2019.
L. Xie, H. Yu, Y. Zhao, H. Zhang, Z. Zhou, M. Wang, Y. Wang, and R. Xiong, “Learning to fill the seam by vision: Submillimeter peg-in-hole on unseen shapes in real world," Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2022.
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M. Hebecker, J. Lambrecht, and M. Schmitz, “Towards realworld force-sensitive robotic assembly through deep reinforcement learning in simulation," IEEE/ASME International Conference on Advaced Intelligent Mechatronics, 2021.
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