객체의 형상 표현에 따른 강화학습 기반 Bin Picking 알고리즘의 성능분석

박근채; 정회룡

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박근채 (건국대학교) 정회룡 (건국대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 2,698 - 2,703 (6page)

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In the context of automated industrial processes, robots are increasingly employed to efficiently and economically perform repetitive tasks, eliminating the need for human intervention. One prevalent operation in automated workflows involves the use of robotic manipulators for the bin picking process, where randomly placed objects need to be grasped. Recently, methods based on deep reinforcement learning have been applied to enhance the effectiveness of bin picking processes. In reinforcement learning-based bin picking approaches, the representation of the target object's shape plays a crucial role in influencing the success rate of the task. This paper analyzes how the choice of object shape representation affects the success rate in reinforcement learning-based bin picking algorithms. Furthermore, we propose an optimal representation method that demonstrates the highest success rate in the task. This research aims to contribute valuable insights into improving the efficiency and reliability of bin picking processes in automated industrial settings.

#심층강화학습(Deep reinforcement learning) #로봇 매니퓰레이터(Robotic manipulator) #빈 피킹(Bin picking) #형상 표현(Surface representation) #포즈 추정(Pose estimation) #성공률(Success rate)

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