본 기술은 비충돌 상태에서 로봇 관절의 제어 목표값과 실제 측정값의 변동 범위를 학습 데이터로 생성하고, 인공지능 학습 모델을 통해 동적인 정상 운용 범위를 예측하여 실시간으로 충돌 여부를 판단하는 로봇 시스템 및 학습 데이터 생성 방법입니다.
종래의 토크 센서 기반 충돌 감지는 하드웨어 비용이 높고, 모터 전류 기반 방식은 마찰 등으로 인한 오감지 가능성이 있으며, 기존 인공지능 방식은 실제 충돌 데이터 수집 과정에서 로봇 내구성이 저하되는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 충돌 없는 정상 동작 데이터로부터 슬라이딩 윈도우와 이동 평균 기법을 적용하여 시계열 최대·최소 측정값을 산출하고 이를 학습 데이터로 활용해 동적 충돌 범위를 예측하는 방식을 제안하며, 이를 통해 별도 센서 없이 정확한 충돌 감지를 구현할 수 있습니다. 협동 로봇의 안전 인증과 산업용 매니퓰레이터에 적용될 수 있어 고가의 토크 센서를 대체하며 안전성과 경제성을 동시에 확보합니다.
본 발명은 산업통상자원부의 조립작업과 같은 비정형 작업환경에 지능적으로 대응할 수 있는 심층강화학습 기반의 공유작업 기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
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