마킹 로봇의 자동화를 위한 LiDAR 센서 기반 철근배근 오차 측정 및 먹매김 수행 프로세스 연구

뒤로	원문보기 \| 미리보기 [ 원문보기시 소비되는 포인트 : 100 포인트 ]

논문명	마킹 로봇의 자동화를 위한 LiDAR 센서 기반 철근배근 오차 측정 및 먹매김 수행 프로세스 연구 / Measuring Rebar Position Error and Marking Work for Automated Layout Robot Using LiDAR Sensor
저자명	김태훈(Kim, Taehoon) ; 임현수(Lim, Hyunsu) ; 조규만(Cho, Kyuman)
발행사	한국건축시공학회
수록사항	한국건축시공학회 논문집, Vol.23 No.2 (2023-04)
페이지	시작페이지(209) 총페이지(12)
ISSN	15982033
주제분류	시공(적산)
주제어	먹매김 자동화; 마킹로봇; 철근배근 오차; 먹매김 판단; 라이다 센서 // layout automation; marking robot; rebar placing error; judgment of marking work; LiDAR sensor
요약1	먹매김 로봇은 허용오차 이내의 정밀도를 확보하는 것이 매우 중요하다. 그러나 골조공사는 시공과정에서 철근배근의 변위가 빈번하게 발생하며, 해당오차는 먹선이나 철근위치의 수정을 요구한다. 먹매김 로봇은 정밀도 확보 및 자동화를 위해철근의 오차를 측정하고 먹선과 철근의 수정을 스스로 판단할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통한 철근배근의 오차 측정방안과 이를 바탕으로 먹매김 판단 프로세스를 제시하였다. LiDAR 센서를 활용한 철근인식 실험결과 평균적으로 5mm 내외의 오차를 발생하였으며, 이는 일반적으로 벽체에 적용되는 철근 수준에서 인식을 신뢰할만한 수준으로 나타났다. 또한 철근오차를 범위별로 판단하여 철근의 보정여부와 먹매김의 수행여부를 로봇이 스스로 판단할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 본 연구결과는 시공오차를 고려한 먹매김로봇의 자동운영에 기여할 수 있으며 이를 통해 골조품질을향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
요약2	Ensuring accuracy within tolerance is crucial for a marking robot; however, rebar displacementfrequently occurs during the structural work process, necessitating corrections to layout lines or rebarlocations. To guarantee precision and automation, the marking robot must be capable of measuringrebar error and determining appropriate adjustments for marking lines and rebar placement. Consequently,this study proposes a method for measuring rebar location error using a LiDAR sensor and implementinga layout assessment process based on the measurement results. The rebar recognitionexperiment using the LiDAR sensor yielded an average error of 5mm, demonstrating a reliable level ofaccuracy for wall rebars. Additionally, this research proposed a process that enables the robot toevaluate rebar and marking corrections based on the error range. The findings of this study cancontribute to the automated operation of marking robots while accounting for construction errors,potentially leading to improvements in structural quality.
소장처	한국건축시공학회

스크랩하기

추천문헌	이 논문을 열람하신 아우릭 회원님들이 많이 열람하신 논문을 추천해 드립니다.
건축 시공단계 검측 업무 자동 생성을 위한 프레임워크 개발 조석연(Jo, Seuckyeon) ; 이진강(Lee, Jin Gang) ; 최재현(Choi, Jaehyun) - 한국건설관리학회 논문집 : Vol.24 No.1 (202301)
건축감리 업무의 효율성 제고를 위한 디지털 기술 적용 우선순위 분석 김창원(Kim, Chang-Won) ; 유위성(Yoo, Wi Sung) ; 임현수(Lim, Hyunsu) - 한국건축시공학회 논문집 : Vol.23 No.1 (202302)
드론과 딥러닝을 활용한 철근 배근 검측 자동화 방법 개발 왕승현; 한종원; 김주형 - 건설관리(한국건설관리학회지) : Vol.24 No.5 (202310)
건축물 골조공사 먹매김 시공자동화 로봇 프로토타입 개발 박규선(Park, Gyuseon) ; 김태훈(Kim, Taehoon) ; 임현수(Lim, Hyunsu) ; 오종현(Oh, Jhonghyun) ; 조규만(Cho, Kyuman) - 한국건축시공학회 논문집 : Vol.22 No.6 (202212)
품질기능전개와 트리즈를 이용한 초고층 거푸집 시스템 설계 프로세스 임현수(Lim Hyun-Su) ; 김태훈(Kim Tae-Hoon) ; 조훈희(Cho Hun-Hee) ; 강경인(Kang Kyung-In) - 대한건축학회논문집 구조계 : v.28 n.09 (201209)
건축물 마감공사 자재 배치 최적화 모델 박문서(Park, Moonseo) ; 양영준(Yang, Youngjun) ; 이현수(Lee, Hyun-soo) ; 한상원(Han, Sang-won) ; 지세현(Ji, Sae-hyun) - 한국건설관리학회 논문집 : Vol.12 No.1 (201101)
[시론] 4차 산업혁명 시대, 건축의 대응 이명식(Lee, Myung-Sik) - 건축(대한건축학회지) : Vol.61 No.05 (201705)
딥러닝 기반 픽셀 단위 콘크리트 벽체 균열 검출 방법 강경수(Kang, Kyung-Su) ; 류한국(Ryu, Han-Guk) - 한국건축시공학회 논문집 : Vol.23 No.2 (202304)
건축물 골조공사용 먹매김 자동화 시스템 개발방향 연구 임현수(Lim, Hyunsu) ; 조규만(Cho, Kyuman) ; 김태훈(Kim, Taehoon) - 한국건축시공학회 논문집 : Vol.21 No.5 (202110)
감리업무 효율성 향상을 위한 딥러닝 기반 철근배근 디텍팅 기술 개발 박진희(Park, Jin-Hui) ; 김태훈(Kim, Tae-Hoon) ; 추승연(Choo, Seung-Yeon) - 대한건축학회논문집 계획계 : Vol.36 No.05 (202005)