로봇 작업을 위한 RGB 영상 기반 3차원 물체 인식 프레임워크

Abstract

협동 로봇의 적용 분야를 일상 범위로 확장시키기 위해, 합리적인 가격의 비전 솔루션 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 3D 센서가 아닌 RGB 카메라 영상으로부터 물체의 위치 및 자세를 감지하기 위한 비전 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 Mask R-CNN을 통한 물체 영역 추출, Hourglass Network을 통한 물체 특징점 추출, 그리고 PnP 알고리즘을 통한 물체의 자세 감지의 세 단계로 이루어져 RGB 영상만으로부터 물체의 3차원 위치 및 자세를 인식할 수 있으며, 픽 앤 플레이스 작업을 무리없이 수행할 수 있는 수준의 정확도를 보였다.