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[일시]
2025.07.09

[세미나 주제]
Self-Driving Forklifts: The Integration of Technology into Real-World Industrial Applications

[발표자]
김지훈

[요약]
  본 세미나 발표에서는 자율형 지게차 시스템의 기술 통합과 그 구현 방식에 대해 다룬다. 시스템의 핵심은 RGB-D 카메라를 활용하여 팔레트의 6D pose(위치와 회전)를 정확하게 추정하고, 이를 바탕으로 지게차가 팔레트를 정렬하고 운반할 수 있도록 유도한다. 해당 시스템은 6단계의 처리 흐름을 통해 팔레트의 3D 위치와 방향을 예측하며, 이를 제어 모듈에 전달하여 자동으로 팔레트와 리프터를 서로 정확히 정렬하는 알고리즘에 대해 소개한다.

  시스템의 구현은 두 가지 방법으로 나뉘며, Case A는 오픈소스 모델을 사용하여 3D 바운딩 박스를 기반으로 빠르게 6D pose를 추정하는 방식이다. 이 방식은 빠른 구현이 가능하지만, 팔레트의 구멍이 명확히 보일 때만 적용된다. 반면, Case B는 팔레트의 구멍 주변 8개 핵심점을 수동으로 라벨링하여 훈련된 모델을 사용해 6D pose를 보다 정밀하게 추정한다. 이 방법은 더 높은 정확도와 제어 성능을 제공하지만, 데이터셋 생성과 훈련에 더 많은 시간이 소요될 것으로 보인다.

  마지막으로, 6D pose 추정 결과는 제어 모듈에 입력되어, 지게차가 팔레트에 맞춰 정확하게 이동하고 포크를 삽입할 수 있도록 최적화된 경로를 생성한다. 이 경로는 differential drive 모델에 따라 생성되며, 최적화 기법을 통해 부드럽고 안전한 포크 정렬을 지원한다. 이 시스템은 팔레트의 정확한 위치와 방향을 자동으로 추적하여, 물류 환경에서의 자동화와 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.

[녹화 영상 링크]
https://us06web.zoom.us/rec/share/23UtI_ezE0IMA9HV6_d3Y8nqIiG--y2Ehz3CcuT4t_as0Talgd1XKWEVOgljt_ED.33UUrOguckPfb-Um