Acknowledgement
본 논문은 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물 입니다
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
- /
- Pages.925-927
- /
- 2022
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Cleaning robot system with deep learning-based sidewalk environment recognition and waste sorting technology
딥러닝 기반 보도(步道) 환경 인식 및 쓰레기 분류 기술을 탑재한 청소로봇 시스템
- Lee, Jong-Soo (Dept. of Robotics, Kwang-Woon University) ;
- Lim, Kyeong-Min (Dept. of Robotics, Kwang-Woon University) ;
- Lee, Young-Min (Dept. of Robotics, Kwang-Woon University) ;
- Lim, Jun-Oh (Dept. of Robotics, Kwang-Woon University) ;
- Yang, Woo-Sung (Dept. of Robotics, Kwang-Woon University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.
Keywords