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뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 방법, 파지 학습 방법 및 파지 로봇

기술번호 : KST2020008703
담당센터 : 서울서부기술혁신센터
전화번호 : 02-6124-6930

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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약	파지를 위한 심층 지도 학습 방법 및 심층 지도 학습 결과를 이용해 목표 물체를 파지하는 방법과 로봇이 개시된다. 개시된 뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇의 파지 방법은 복수의 물체가 배치된 작업 공간을 촬영하여 획득된 작업 공간 이미지가, 목표 물체 영역 및 배경 영역으로 분할된 제1이미지를 생성하는 단계; 학습된 제1뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 제1이미지의 목표 물체 영역에 포함된 목표 물체에 대한 엔드 이펙터의 근접 위치 및 근접 자세를 추정하는 단계; 및 학습된 제2뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 목표 물체에 근접한 엔드 이펙터의 위치 및 자세에서 획득한 제2이미지에 포함된 상기 목표 물체에 대한 상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 추정하는 단계를 포함한다.
Int. CL	G05B 13/02 (2006.01.01) B25J 9/16 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자	1020190015126 (2019.02.08)
출원인	한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자	10-2020-0059111 (2020.05.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보	대한민국 \| 1020180143249 \| 2018.11.20
법적상태	등록
심사진행상태	수리
심판사항
구분	신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자	Y (2019.02.08)
심사청구항수	9

출원인

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번호	이름	국적	주소
1	한양대학교 산학협력단	대한민국	서울특별시 성동구

발명자

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번호	이름	주소
1	서일홍	서울특별시 성동구
2	박영빈	서울특별시 서초구
3	김병완	경기도 용인시 수지구

대리인

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번호	이름	국적	주소
1	민영준	대한민국	서울특별시 강남구 남부순환로 ***, 층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호	이름	국적	주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호	서류명	접수/발송일자	처리상태	접수/발송번호
1	[특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application	2019.02.08	수리 (Accepted)	1-1-2019-0136194-08
2	선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search	2019.07.15	수리 (Accepted)	9-1-9999-9999999-89
3	출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information	2019.08.05	수리 (Accepted)	4-1-2019-5155816-75
4	출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information	2019.08.06	수리 (Accepted)	4-1-2019-5156285-09
5	선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search	2019.08.08	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-6-2020-0068318-83
6	의견제출통지서 Notification of reason for refusal	2020.06.18	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-5-2020-0418313-42
7	[거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서	2020.07.27	수리 (Accepted)	1-1-2020-0779858-88
8	[명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment	2020.07.27	보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment)	1-1-2020-0779842-58

번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호	청구항
1	1 복수의 물체가 배치된 작업 공간을 촬영하여 획득된 작업 공간 이미지가, 목표 물체 영역 및 배경 영역으로 분할된 제1이미지를 생성하는 단계;학습된 제1뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 제1이미지의 목표 물체 영역에 포함된 목표 물체에 대한 엔드 이펙터의 근접 위치 및 근접 자세를 추정하는 단계; 및학습된 제2뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 목표 물체에 근접한 엔드 이펙터의 위치 및 자세에서 획득한 제2이미지에 포함된 상기 훈련 물체에 대한 상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 추정하는 단계를 포함하는 뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇의 파지 방법
2	2 제 1항에 있어서,상기 제1이미지를 생성하는 단계는상기 작업 공간 이미지에서 상기 물체를 인식하는 단계; 및상기 작업 공간 이미지를, 상기 인식된 물체 중 미리 설정된 상기 목표 물체가 위치하는 상기 목표 물체 영역 및 배경 영역으로 분할하여 상기 제1이미지를 생성하는 단계를 포함하는 뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇의 파지 방법
3	3 제 1항에 있어서,상기 제1이미지에 포함된 상기 목표 물체 영역의 화소값은 상기 작업 공간 이미지에서의 상기 목표 물체에 대한 화소값에 대응되며,상기 제1이미지에 포함된 상기 배경 영역의 화소값은미리 설정된 하나의 화소값인뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇의 파지 방법
4	4 제 3항에 있어서,상기 상기 제1이미지에 포함된 상기 배경 영역의 화소값은 0인뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇의 파지 방법
5	5 제 1항에 있어서,상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 추정하는 단계는상기 엔드 이펙터의 근접 위치 및 근접 자세에 기반하여, 상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 추정하는뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇의 파지 방법
6	6 복수의 물체가 배치된 작업 공간을 촬영하여 획득된 작업 공간 이미지가, 훈련 물체 영역 및 배경 영역으로 분할된 제1이미지를 생성하는 단계;제1뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 제1이미지의 훈련 물체 영역에 포함된 훈련 물체에 대한 엔드 이펙터의 근접 위치 및 근접 자세를 학습하는 단계; 및제2뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 훈련 물체에 근접한 엔드 이펙터의 위치 및 자세에서 획득한 제2이미지에 포함된 상기 훈련 물체에 대한 상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 학습하는 단계를 포함하는 파지 로봇을 위한 뉴럴 네트워크 학습 방법
7	7 제 6항에 있어서,상기 제1이미지를 생성하는 단계는상기 작업 공간 이미지에서 상기 물체를 인식하는 단계; 및상기 작업 공간 이미지를, 상기 인식된 물체 중 미리 설정된 상기 훈련 물체가 위치하는 상기 훈련 물체 영역 및 배경 영역으로 분할하여 상기 제1이미지를 생성하는 단계를 포함하는 파지 로봇을 위한 뉴럴 네트워크 학습 방법
8	8 제 6항에 있어서,상기 제1이미지에 포함된 상기 훈련 물체 영역의 화소값은 상기 작업 공간 이미지에서의 상기 훈련 물체에 대한 화소값에 대응되며,상기 제1이미지에 포함된 상기 배경 영역의 화소값은미리 설정된 하나의 화소값인파지 로봇을 위한 뉴럴 네트워크 학습 방법
9	9 제 6항에 있어서,상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 학습하는 단계는제2이미지에 포함된 상기 훈련 물체 및 상기 엔드 이펙터의 근접 위치 및 근접 자세에 대한 상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 학습하는파지 로봇을 위한 뉴럴 네트워크 학습 방법
10	10 복수의 물체가 배치된 작업 공간을 촬영하여 작업 공간 이미지를 생성하는 제1카메라;상기 작업 공간 이미지가, 목표 물체 영역 및 배경 영역으로 분할된 제1이미지를 생성하는 이미지 처리부;학습된 제1뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 제1이미지의 목표 물체 영역에 포함된 목표 물체에 대한 엔드 이펙터의 근접 위치 및 근접 자세를 추정하는 근접 동작 제어부; 상기 목표 물체에 근접한 엔드 이펙터의 위치 및 자세에서 상기 목표 물체를 촬영하여 제2이미지를 생성하는 제2카메라; 및학습된 제2뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 제2이미지에 포함된 상기 목표 물체에 대한 상기 엔드 이펙터의 파지 위치 및 파지 자세를 추정하는 파지 동작 제어부를 포함하는 뉴럴 네트워크를 이용하는 파지 로봇

순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번	연구부처	주관기관	연구사업	연구과제
1	산업통상자원부	한양대학교 산학협력단	산업기술혁신사업 / 산업핵심기술개발사업 / 로봇산업융합핵심기술개발사업(RCMS)	심층신경망기반 역 강화학습에 의한 사용자의 의도를 90%이상 만족하는 테이블 정리정돈 로봇 매니퓰레이터의 조작 시스템 개발
2	미래창조과학부	고려대학교 산학협력단	정보통신산업진흥원 부설 정보통신기술진흥센터 / 정보통신방송 연구개발사업 / 정보통신연구기반구축사업(이지바로)	촉각이 가능한 로봇 손으로 다양한 물체를 다루는 방법과 절차를 학습하는 로봇 손 조작 지능 개발

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정확한 서류를 확인하시려면 해당 웹사이트에서 조회하시기 바랍니다. (특허로 바로가기: http://www.patent.go.kr)
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송번호의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 통합행정정보 > 등록료란 표입니다.
번호	서류명	접수/발송일자	처리상태	접수/발송번호
1	[특허출원]특허출원서	2019.02.08	수리 (Accepted)	1-1-2019-0136194-08
2	선행기술조사의뢰서	2019.07.15	수리 (Accepted)	9-1-9999-9999999-89
3	출원인정보변경(경정)신고서	2019.08.05	수리 (Accepted)	4-1-2019-5155816-75
4	출원인정보변경(경정)신고서	2019.08.06	수리 (Accepted)	4-1-2019-5156285-09
5	선행기술조사보고서	2019.08.08	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-6-2020-0068318-83
6	의견제출통지서	2020.06.18	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-5-2020-0418313-42
7	[거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서	2020.07.27	수리 (Accepted)	1-1-2020-0779858-88
8	[명세서등 보정]보정서	2020.07.27	보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment)	1-1-2020-0779842-58

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