연구논문
신체 부위 인식을 이용한 로봇 속도 조절 연구
신체 인식·분할·자세·부위 분할의 네 딥러닝 접근을 비교해 거리와 신체 부위에 따라 로봇 속도를 조절합니다. 시험은 작업 시간 개선을 보고합니다. 제목의 ISO/TS 15066 적합성은 저자 주장으로 센서 신뢰성, 접촉 한계와 전체 안전 기능의 독립 검증이 필요합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Analysis of Deep-Learning Methods in an ISO/TS 15066-Compliant Human-Robot Safety Framework
- 발행처
- arXiv
- 저자
- Bricher, David, Mueller, Andreas
- DOI
- 10.48550/arxiv.2511.19094
- 최초 아카이브 등록일
- 2025-11-24
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- v1
- 접근 조건
- 공개 아카이브 서지정보 및 원고
- 출판 상태
- 아카이브 원고 · 출판본 연결 정보 있음
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
신체 인식·분할·자세·부위 분할의 네 딥러닝 접근을 비교해 거리와 신체 부위에 따라 로봇 속도를 조절합니다. 시험은 작업 시간 개선을 보고합니다. 제목의 ISO/TS 15066 적합성은 저자 주장으로 센서 신뢰성, 접촉 한계와 전체 안전 기능의 독립 검증이 필요합니다.
이용 및 검토
원 아카이브 초록과 서지정보를 바탕으로 작성한 독자적 요약입니다. 전문 기술 검토와 원어민 검토는 대기 중입니다. 보고된 방법만으로 실제 안전 기능이나 달성 PL이 입증되지는 않습니다.
출처와 판본
Analysis of Deep-Learning Methods in an ISO/TS 15066-Compliant Human-Robot Safety Framework ↗
arXiv · v1
arXiv abstract, authors, submission history and DOI links; first posting 2025-11-24, abstract reviewed in v1. Publisher dates are separate.