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로봇 조작을 위한 베이지안 최적화를 통해 공작물 검색 시간 단축

넓고 알려지지 않은 환경에서 로봇 작업을 수행할 때, 환경 내에서 로봇이 작업해야 할 물체의 위치를 ​​파악하는 것이 중요합니다 카메라의 시야는 제한되어 있으므로 작업 공간이 너무 커서 한 번에 캡처할 수 없는 경우 작업 공간을 탐색하려면 카메라를 이동해야 합니다 기존 방법은 전체 환경을 모델링하려고 시도하므로 불필요하게 철저한 검색이 발생합니다 이 연구의 목적은 로봇이 넓은 작업 공간 내에서 물체를 빠르게 찾고 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 것입니다 본 연구에서는 목표 탐색을 2차원 블랙박스 최적화 문제의 일종으로 공식화하고 GP(Gaussian Process)를 이용한 베이지안 최적화(Bayesian Optimization, BO) 기반의 높은 표본 효율을 갖는 탐색 알고리즘을 제안한다 제안된 방법은 카메라의 물리적 움직임의 연속성을 활용하여 보다 효율적인 검색을 수행한다 또한 대상 위치에 대한 사전 지식이 있는 경우 사전 분포를 GP에 통합하면 더욱 빠른 검색이 가능합니다 마지막으로 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 효율적이라는 것을 시뮬레이션과 실제 실험 결과를 통해 보여준다
본 논문은 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE2022)의 "Reducing Time in Active Visual Target Search with Bayesian Optimization for Robotic Manipulation" 논문집을 재구성한 것입니다
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