본 연구에서는 가속도 센서를 이용하여 보행패턴을 검출하고 가속도 센서의 출력 값을 무선으로 PC에 실시간으로 전달할 수 있는 휴대용 모듈을 개발하였다. PC에서는 휴대장치로부터 전송되는 데이터를 수집하여 운동패턴을 화면에 실시간으로 출력할 수 있게 하였다. 휴대 장치의 전력 소모를 최대한 줄이기 위해 무선 전송 부분은 zigbee 통신을 사용하였다. 착용자의 걸음걸이 패턴을 분석하기 위해 2축 가속도 센서를 사용하였으며 기본적인 보행수는 임계치를 사용하는 moving average 알고리즘을 이용하여 마이크로 콘트롤러에서 처리하였다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.2
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pp.329-338
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1994
This paper presents a novel method of path planning for a quadruped walking robot on irregular terrain. In the previous study on the path planning problem of mobile robots, it has been usually focused on the collision-free path planning for wheeled robots. The path planning problem of legged roboth, however, has unique aspects from the point of viw that the legged robot can cross over the obstacles and the gait constraint should be considered in the process of planning a path. To resolve this unique problem systematically, a new concept of the artificial intensity field of light is numerically constructed over the configuration space of the robot including the transformed obstacles and a feasible path is sought in the field. Also, the efficiency of the proposed method is shown by various simulation results.
This paper presents a gait control scheme for teleoperation of a quadruped-walking robot. In teleoperation of a walking robot, an operator gives a real-time generated velocity command to a walking robot instead of a moving trajectory. When the direction of the velocity command is changed, the periodic gait is not available because this requires an initial foot position . This paper proposes the aperiodic gait control scheme that can converge to a periodic gait Simulation results are given to demonstrate the efficiency of the proposed control scheme.
이상과 같이 소개한 KIST 휴먼 로봇의 4족 보행시스템을 개발하는 데에 있어서 최대 목표는 보행제어의 지능화를 통해서 외관상 유사한 히타치사의 극한작업 로봇과 차별화시키는 것이다. 이를 위해서는 성능이 급격히 향상되어가고 있는 최신의 컴퓨터와 센서들을 적극 활용하면서 국내외 관련 전문가들이 축적하고 있는 노우 하우들을 최대한 활용하는 것이 필요하고, 기술적 으로는 걸음새의 지능제어, 반사제어, 소비동력의 최소화 등을 집중적으로 해결하는 것이 요구 된다. 휴먼 로봇 보행기구의 연구 성과는 궁극적으로 계단 등과 같은 단순 장애물은 물론 얼마나 악조건의 험로 위 자율 보행이 가능하고, 평제에서는 얼마나 빠른 최대 보행속도를 발휘할 수 있으며, 로봇에 탑재된 축전지만으로 얼마나 먼거리를 보행할 수 있는 지에 의해 그 질적 수 준이 판가름 나게 될 것이다. 이러한 점에서 이 과제의 추진은 국내의 로봇 연구 분야에 있어서 전혀 새로운 매우 거대한 도전이라고 할 수 있다.
The research for a 3-axial accelerometer sensor has increased dramatically in the fields of cellular phone, PDA, etc. In this paper, we develop a human walking detection algorithm using 3-axial accelerometer sensor and a user interface system to show the activity expenditure in real-time. To measure a walking number more correctly in a variety of walking activities including walking, walking in place, running, slow walking, we propose a new walking number detection algorithm using adaptive threshold value. In addition, we calculate the activity expenditure base on counted walking number and display calculated activity expenditure on UI in real-time. From the experimental results, we could obtain that the detection rate of proposal algorithm is higher than that of existing algorithm using a fixed threshold value about $5{\sim}10%$. Especially, it could be found out high detection rate in walking in place.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
Kim, Chi-Hyo;Park, Kun-Woo;Kim, Tae-Sung;Lee, Min-Ki
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.10
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pp.56-64
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2009
This paper presents a parallel typed walking robot which can walk in omni-direction and climb from a floor to a wall. We design a six D.O.F leg mechanism composed of three legs, which form a parallel mechanism with a base and a ground to generate arbitrary poses. Optimal design is conducted to maximize the walking space and the dexterity, which are normalized by the stroke of leg. Kinematic parameters are found to maximize the weighted optimal objectives. We design a triple parallel mechanism robot by inserting Stewart platform between the upper leg mechanism and the lower leg mechanism and examine the gaits when the robot walks on the ground and climbs from a floor to a wall. The analysis of walking space and dexterity for each gait shows that the triple parallel walking robot has a large walking space with a large stability region. We explore the possibility that the robot can climb from a floor to a wall. Investigating the gaits for the six steps proves that the robot can lift the foot up to the wall by combining the orientational walking space generated by three parallel mechanisms.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.309-312
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2003
Though a legged robot has high terrain adaptability as compared with a wheeled vehicle, its moving speed is considerably low in general. For attaining a high moving speed with a legged robot, a dynamically stable walking, such as running for a biped robot and a trot gait or a bound gait for a quadruped robot, is a promising solution. However, energy efficiency of a dynamically stable walking is generally lower than the efficiency of a stable gait such as a crawl gait. In this paper, we present an experimental study on the energy efficiency of a quadruped walking vehicle. Energy consumption of two walking patterns for a trot gait is investigated though experiments using a TITAN-VIII.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.41-51
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2023
In this paper, we propose a technique of multi-time window feature extraction for anger detection in gait data. In the previous gait-based emotion recognition methods, the pedestrian's stride, time taken for one stride, walking speed, and forward tilt angles of the neck and thorax are calculated. Then, minimum, mean, and maximum values are calculated for the entire interval to use them as features. However, each feature does not always change uniformly over the entire interval but sometimes changes locally. Therefore, we propose a multi-time window feature extraction technique that can extract both global and local features, from long-term to short-term. In addition, we also propose an ensemble model that consists of multiple classifiers. Each classifier is trained with features extracted from different multi-time windows. To verify the effectiveness of the proposed feature extraction technique and ensemble model, a public three-dimensional gait dataset was used. The simulation results demonstrate that the proposed ensemble model achieves the best performance compared to machine learning models trained with existing feature extraction techniques for four performance evaluation metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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