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영어

This paper proposes a mobile manipulation system that combines an elephant-trunk-inspired hanging soft gripper array with a line-tracking mobile platform to gently handle fragile foods such as mandarin and meat. The proposed three-axis pneumatic soft actuator is fabricated from Dragon Skin 30 silicone with a PET strain-limiting layer, and its mold is redesigned to include an integrated pneumatic channel, thereby improving bending performance and durability. Bending experiments show a maximum curvature of approximately 0.025 mm^-1, which is about three times higher than that of a commercial soft gripper under the same pressure, while withstanding up to 50 kPa without failure. The soft gripper is integrated with a 6-DOF robot arm, a base-mounted RGB-D camera, and a ROS-based control framework so that grasped foods can be transported while hanging during motion by linking perception results to motion planning. A YOLOv11-based detector and ArUco markers are used to estimate the 3D poses of mandarin and meat samples, and a motion-planning pipeline automatically performs an end-to-end pick-transport-place sequence from detection to grasping, transport, and sorting. Experimental results show vision success rates of 88% and 82%, static grasp success rates of 98% and 96%, transport grasp success rates of 89.7% and 83.3%, and undamaged rates of 88% and 82% for mandarin and meat, respectively, demonstrating that the proposed system minimizes damage while being applicable to flexible food transfer and in-process logistics automation.

한국어

본 논문에서는 귤과 육류와 같은 연성 식품을 손상 없이 자동 취급하기 위해, 코끼리 코 구조를 모사한 현수형 소프트 그리퍼 어레이와 라인트래킹 이동 플랫폼을 결합한 이동 매니퓰레이션 시스템을 제안한다. 제안된 3축 공압 소프트 액추에이터는 Dragon Skin 30 실리콘과 PET 제한층으로 제작되며, 일체형 공압 채널을 포함하도록 몰드를 재설계하여 굽힘 성능과 내구성을 향상하였다. 굽힘 실험 결과, 최대 곡률은 약 0.025 mm^-1로 동일 압력 조건에서 상용 소프트 그리퍼 대비 약 3배 높은 값을 보였으며, 50 kPa까지 파손 없이 견디는 것으로 확인되었다. 소프트 그리퍼는 6자유도 로봇 팔, 베이스 장착 RGB-D 카메라, ROS 기반 제어 프레임워크와 통합되어, 인식 결과를 경로 계획과 연계함으로써 현수된 상태의 식품을 이동 중에도 파지한 채 이송할 수 있다. 비전 모듈은 YOLOv11 기반 객체 검출과 ArUco 마커를 이용해 귤과 육류 시편의 3차원 자세를 추정하고, 모션 플래닝 파이프라인을 통해 인식-접근-파지-이송-분류로 이어지는 end-to-end pick-transport-place 작업을 자동 수행한다. 실험 결과, 비전 인식 성공률은 각각 88%, 82%, 정지 파지 성공률은 98%, 96%, 이송 파지 성공률은 89.7%, 83.3%, 비파손율은 88%, 82%로 나타났다. 이러한 결과는 제안 시스템이 손상을 최소화하면서 유연한 식품 이송 및 공정 물류에 적용 가능함을 보여준다.

키워드

저자

• 강상윤 [ Sangyoon Kang ]
• 장태영 [ Taeyoung Chang ]
• 심준영 [ JunyoungShim ]
• 김진서 [ Jinseo Kim ]
• 김다완 [ Da Wan Kim ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700