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학습 데이터 생성부가, 오브젝트와의 접촉을 센싱하는 센서가 모델링된 센서 모델로부터 상기 센서의 센싱 파라미터가 반영된 학습 데이터를 생성하는 단계;학습부가, 상기 생성된 학습 데이터를 이용하여 오브젝트에 대한 상기 센서의 접촉 위치를 추정하기 위한 인공 신경망을 학습하는 단계; 및위치 추정부가, 상기 센서가 오브젝트와 접촉한 경우, 상기 센서로부터의 실측 센싱 파라미터를 상기 학습된 인공 신경망에 적용하여 상기 센서의 실제 접촉 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 센서는, 오브젝트와 직접 접촉하는 센서 커버와, 오브젝트와의 접촉에 의해 상기 센서 커버에 가해지는 접촉력 및 접촉 토크를 측정하는 측정 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 방법
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제2항에 있어서,상기 생성하는 단계에서, 상기 학습 데이터 생성부는,상기 센서의 복수의 접촉 위치에서 상기 센서에 의해 각각 센싱되는 접촉력을 상기 센서의 복수의 접촉 위치와 함께 상기 센서 모델로부터 랜덤 샘플링하고, 상기 샘플링된 각 접촉력 및 각 접촉 위치에 기초하여 상기 센서에 의해 센싱되는 접촉 토크를 각각 산출한 후, 상기 각 접촉력, 상기 각 접촉 토크 및 상기 각 접촉 위치를 상기 학습 데이터로서 생성하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 방법
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제3항에 있어서,상기 학습하는 단계에서, 상기 학습부는,상기 각 접촉력 및 상기 각 접촉 토크를 상기 인공 신경망의 입력 레이어로 하고, 상기 각 접촉 위치를 상기 인공 신경망의 출력 레이어로 하여 상기 인공 신경망에 대한 학습을 진행하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 추정하는 단계에서, 상기 위치 추정부는,상기 센서로부터의 실측 접촉력 및 실측 접촉 토크를 상기 실측 센싱 파라미터로 하여 상기 학습된 인공 신경망에 적용함으로써 상기 센서의 실제 접촉 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 방법
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센서가 오브젝트와 접촉한 경우 상기 센서로부터의 실측 센싱 파라미터를, 오브젝트에 대한 상기 센서의 접촉 위치를 추정하기 위해 미리 학습된 인공 신경망에 적용하여 상기 센서의 실제 접촉 위치를 추정하되, 상기 인공 신경망은 상기 센서가 모델링된 센서 모델로부터 상기 센서의 센싱 파라미터가 반영된 학습 데이터가 생성된 후, 상기 생성된 학습 데이터를 이용하여 학습되는, 센서의 접촉 위치 추정 장치
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제6항에 있어서,상기 센서는, 오브젝트와 직접 접촉하는 센서 커버와, 오브젝트와의 접촉에 의해 상기 센서 커버에 가해지는 접촉력 및 접촉 토크를 측정하는 측정 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 학습 데이터는, 상기 센서의 복수의 접촉 위치에서 상기 센서에 의해 각각 센싱되는 접촉력이 상기 센서의 복수의 접촉 위치와 함께 상기 센서 모델로부터 랜덤 샘플링되는 과정, 및 상기 샘플링된 각 접촉력 및 각 접촉 위치에 기초하여 상기 센서에 의해 센싱되는 접촉 토크가 각각 산출되는 과정을 통해 도출되는, 상기 각 접촉력, 상기 각 접촉 토크 및 상기 각 접촉 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 장치
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제8항에 있어서,상기 인공 신경망은, 상기 각 접촉력 및 상기 각 접촉 토크를 입력 레이어로 하고 상기 각 접촉 위치를 출력 레이어로 하여 학습이 진행되는 것을 특징으로 하는 센서의 접촉 위치 추정 장치
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제6항에 있어서,상기 센서의 접촉 위치 추정 장치는, 상기 센서로부터의 실측 접촉력 및 실측 접촉 토크를 상기 실측 센싱 파라미터로 하여 상기 학습된 인공 신경망에 적용함으로써 상기 센서의 실제 접촉 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는, 센서의 접촉 위치 추정 장치
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