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안상준 (인하대학교) 황세웅 (인하대학교) 김현수 (인하대학교) 손광희 (인하대학교) 최경호 (인하대학교) 이대엽 (인하대학교)
저널정보
유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2022年度 春季 學術大會 論文集
발행연도
2022.6
수록면
95 - 98 (4page)

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The technology to implement SLAM (Simultaneous Location And Mapping) at low cost, practically and accurately on industrial equipment such as forklifts and pallet trucks is becoming very important. In this study, a feasibility study was conducted on how to obtain practical accuracy at low cost and high speed using low-cost 3D lidar and deep learned point cloud data. A study using deep learning was conducted to establish a method to recognize pallets frequently used in logistics equipment, calculate the relative position between lidar and equipment, and determine the position of pallets and equipment in the workplace based on this. A feasibility study was conducted to learn pallets from training data to recognize pallets in such logistics center and calculate their relative positions with the equipment. Through this study, SLAM can be implemented at low cost, which can contribute to an increase in R&D demand for unmanned equipment.

목차

Abstract
1. 서론
2. 학습 모델
3 학습 결과
4. 결론
참고 문헌

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