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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
차영훈 (경희대학교) 임성수 (경희대학교) 신헌섭 (세이프틱스)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2023년 학술대회
발행연도
2023.11
수록면
1,185 - 1,188 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

임의형상 로봇 충돌체에 대한 충돌 힘/압력 예측 성능 향상을 위한 3D CNN 네트워크
차영훈 ,  신헌섭 ,  임성수 대한기계학회 춘추학술대회 2024.04 학술대회자료

2023

임의형상의 로봇 충돌체와 사람간 충돌 힘/압력을 추정하는 인공지능 네트워크
차영훈 ,  임성수 ,  신헌섭 대한기계학회 춘추학술대회 2023.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Collisions with people must always be considered when robots operate close to humans. The motion state of the robot influences the collision force/pressure generated during a collision, the location of human impact, and the shape of the collision. Among these factors, the collision shape varies for each robot, making it challenging to acquire accurate shape information. Previous studies have relied on formulas that approximate the shape with a simplified geometry. This paper introduces an artificial intelligence network model that takes arbitrary shape information stored in the Standard Triangle Language (STL) format as input to estimate the precise shape details. To assess the performance of our artificial intelligence network, we compared the collision force/pressure results with those from previous studies and real-world experiments.
#충돌안전(Collision safe) #힘/압력 분석(Force/Pressure Analysis) #인공지능(Artificial Intelligence) #형상분석(Shape Analysis)

목차

Abstract
1. 서론
2. 충돌 형상 분석
3. 충돌 힘/압력 예측 네트워크
4. 결론
참고문헌

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