Project
실 환경 로봇 조립 행동 성능 개선을 위한 sim-to-real 기법 개발
실 환경 로봇 조립 행동 성능 개선을 위한 sim-to-real 기법 개발
Development of a sim-to-real transfer to improve the performance of real-world robot assembly task
Development of a sim-to-real transfer to improve the performance of real-world robot assembly task
Abstract
Abstract
실 환경 로봇 조립 행동 성능 개선을 위한 sim-to-real 기법 개발
Overview
Overview
Peg-in-hole 전략 수립을 위한 가상 데이터 자동 생성 기술 개발
Peg-in-hole 수행 시 misaligned 상황에서의 대응전략 도출을 위한 모션 생성 인공지능 모델 개발
실 환경의 불확실성(센서 노이즈, 제어 오차) 정보를 반영한 domain gap reduction 기술 개발
Sim-to-real domain gap reduction을 위해 F/T센서 정보로부터 조립되는 물체 사이의 relative position을 보정하는 인공지능 모델 개발
Key Researches
Key Researches
Project Explanation
Project Explanation
본 과제에서는 실 환경 로봇 조립 행동 성능 개선을 위한 sim-to-real 기법 개발을 목표로 합니다.
로봇 펙인홀 작업에서 misalignment 해결을 위한 가상 데이터셋을 구축하며, 다양한 형상의 펙과 홀에 대응 가능한 딥러닝 모델을 개발합니다.
또한, 가상 환경에서 학습된 모델을 실 환경에 적용하기 위한 sim-to-real domain gap reduction 연구를 진행합니다.
Project Detail
Project Detail
출연: 한국전자통신연구원(ETRI)
기간: 2022.02.01 ~ 2022.11.30
사업비: 50,000,000 원
컨소시움: 한국전자통신연구원(ETRI) (주관기관), 광주과학기술원 (공동연구기관)
Contact
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이름 : 이건협 박사과정
메일 : lghjayly@gm.gist.ac.kr