일반적으로 인간손에 있는 검지 손가락의 평면운동은 3개의 관절운동에 의해 이루어진다. 이러한 운동을 위해서는 기본적으로 역기구학 문제를 풀어야 하는데, 이것은 로봇 손을 이용한 파지나 조작행위에 있어서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 로봇 손가락의 역기구학 문제를 지능적으로 해결할 수 있는 뉴럴 러닝에 기반한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 뉴럴 러닝에 있어서 동적인 학습율을 적용함으로써 보다 빠른 학습이 가능하고, 생체모방에 근거한 인간 손가락의 운동특성을 고려하는 것이 특징이다. 제안된 방법의 유용성을 입증하기 위하여 시뮬레이션을 수행한다.
로봇과 상호 작용하기 위한 수단으로 손동작 인식 시스템이 많이 사용되고 있으며, 본 논문에서는 손에 부가적인 장치를 장착하지 않은 상태에서 영상 처리를 이용하여 손동작을 인식하는 시스템을 구현하였다. 먼저 로봇은 영상 입력 장치로써 웹캠을 사용하고, 손 영상을 스킨 컬러를 바탕으로 영상 처리를 하여 추출해내고, 그 이미지를 분석하여 그 모양이 가위인지 바위인지 보인지 인식한다. 가위 바위 보 게임을 위하여 로봇이 손동작을 표현할 수 있도록 손가락이 네 개인 손을 설계 및 구현하였다. 이때, 기존의 와이어 방식이 아닌 제어를 이용한 손가락을 설계하였고, 각각의 손가락이 독립적으로 제어될 수 있기 때문에 가위 바위 보의 손동작을 표현할 수 있다. 그리고 음성 인식을 이용하여 사람과 동시에 가위 바위 보 중 하나를 결정한 후 표현하기 때문에 가위 바위 보 게임이 가능하다. 뿐만 아니라 로봇이 승패도 알 수 있다.
본 연구에서는 환자의 손가락 경직을 모사하는 손가락 시뮬레이터를 통해 손가락 경직도 검진에서의 검진자간 신뢰도에 대해 연구하였다. 시뮬레이터를 제어하기 위해 경직에서 나타나는 토크를 간단하게 모델링 하고 손가락 경직 환자로부터 간단한 측정 모듈을 이용해 각각의 Modified Ashworth Scale(MAS) 등급에 맞는 파라미터를 얻어냈다. 또한 중수지 관절에 모터가 위치한 손가락 형태의 로봇을 설계하여 경직 토크 모델을 따르는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 일곱 명의 재활의학과 전문의들의 검진 결과를 평가해본 결과 중수지 관절에서 0.619, 근위지간 관절에서 0.514의 Cohen's Kappa 값을 보였다. 검진자간의 Fleiss' Kappa 값은 중수지 관절에서 0.513, 근위지간 관절에서 0.486으로 나타났다. 또한 검진자들은 각각의 주관적인 MAS 검진 기준을 가진다는 것을 확인하였다. 결과적으로 같은 환자에 대한 MAS 검진 신뢰도가 높지 않기 때문에 개발된 로봇 시뮬레이터는 검진자의 신뢰도를 높일 수 있는 교육용 도구로서 활용 가능함을 확인하였다.
Rehabilitation of finger patients requires that the patients exercise their hands and fingers for proper functioning to return. A thumb rehabilitation robot, equipped with a two-axis force sensor, can prevent injury to the thumb by monitoring the applied pulling force. In this paper, we describe a link-type thumb rehabilitation robot designed for patients' thumb rehabilitation exercise. Tests of the manufactured link-type thumb rehabilitation robot were performed on normal male patients. Our results show that the robot can be used for flexibility and muscle-strength rehabilitation exercises for a patient's thumb.
본 기술 특집호에서는 개인용 탑승시스템(PMS, Personal Mobility System) 혹은 이동로봇을 무선 원격 제어할 때 사용할 수 있는 인터페이스(지자기센서 기반형, 조그셔틀형)들을 소개하고, 사용자 편리성 제어 기반으로 인터페이스 방식을 분석한다. 지자기센서 기반의 절대방향 제어는 자기북극을 기준으로 한 지자기센서의 측정값인 방향각을 이용하여 스마트폰의 방향각에 탑승시스템의 방향각을 같도록 탑승시스템을 제어하는 것이다. 탑승시스템에 서있는 탑승자가 스마트폰을 이용하여 탑승시스템이 원하는 방향으로 이동하기 위하여 제어할 때에는 스마트폰의 화면에 표시되어진 시작 버튼에 손가락을 놓고, 원하는 방향으로 스마트폰을 좌 우로 회전시키면 탑승시스템은 그 방향으로 회전을 하며 주행한다. 터치기반의 조그셔틀 인터페이스를 이용하여 원하는 방향으로 이동하기 위해서는 탑승시스템에 서있는 사용자가 스마트폰의 화면에 표시되어진 조그셔틀 스위치에 손가락을 놓고, 원하는 방향대로 손가락을 움직이면 스마트폰은 블루투스 무선통신을 통하여 탑승시스템을 주행 할 수 있다.
Stroke patients should exercise for the rehabilitation of their fingers, because they can't use their hand and fingers. The moving direction of thumb of five fingers is different that of four fingers (force finger, middle finger, ring finger, little finger). The thumb rehabilitation robot for rehabilitation exercise must be included a force control system, because robot can injure thumb by applying too much force. In this paper, the rectangular-type thumb rehabilitation robot was developed for stroke patient's thumb rehabilitation exercise of the flexibility rehabilitation exercise. The characteristic test of the developed rectangular-type thumb rehabilitation robot was carried out with normal men in their twenties. As a result, it is thought that the robot can be used for the flexibility rehabilitation exercise of stroke patient's thumb.
본 논문에서는 영상처리 기능을 통해 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 로봇의 움직임을 원격으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 손 영상을 획득하는 카메라, 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 그리고 LEGO Mindstorm 로봇으로 구성되며, 컴퓨터와 로봇 사이의 통신은 Mindstorm에 내장된 블루투스 기능을 사용하였다. 카메라에서 획득한 영상에서 사람의 손에 해당하는 영역만을 추출하기 위해 먼저 컬러 필터링을 수행하였으며 영상의 신뢰성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하는 보정 작업을 거친다. 그리고 무게중심 연산을 통해 손의 중심점을 추정하고 이로부터 일정 거리에 있는 손가락 영역을 추출한다. 마지막으로 펼쳐진 손가락 개수를 구하고 그 개수에 따라 미리 설정된 명령을 로봇에 전송한다. 실험을 통해 조명 상태가 양호하고 배경이 복잡하지 않은 대부분의 환경에서 로봇 원격제어가 성공적으로 이루어짐을 확인하였다.
본 논문은 장갑 센서를 이용한 보드로봇의 무선제어 연구에 관해 다룬다. 사용된 보드로봇은 일종의 탑승형 로봇으로 탑승자는 옆으로 서서 앞을 보며 제어한다. 탑승자는 제안된 무선제어기 장갑을 한 손에 끼고, 손가락 동작에 의해 방향전환을 할 수 있다. 보드로봇과 사용자와의 무선제어를 위하여 블루투스(Bluetooth)가 사용되며, 장갑 제어기에는 광센서(CdS cell Sensor)와 LED(Light Emitted Diode)를 사용하여 손가락 동작에 의해 보드로봇을 조종한다. 사용자의 손동작에 따른 다섯 종류의 명령('1'우회전 '2'중립 '3'좌회전 '4'운전 '5'정지)을 CdS 센서로 측정된 아날로그 값을 기반으로 손가락 접촉유무를 확인한 후, 접촉유무에 대한 디지털 값을 전송한다. 보드로봇에 장착된 블루투스 송신기는 이 값을 수신한 후 수신된 명령을 기반으로 보드로봇은 주행된다. 실험의 결과로 제안된 장갑센서 인터페이스가 보드로봇 제어를 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 카메라 기반의 6DoF(6 Degrees of Freedom) 추적 및 포즈 추정 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히, 6DoF 로봇 팔을 활용하여 사용자의 모든 손가락에 대한 위치와 자세를 정밀하게 추정하는 방법을 제안한다. 시스템은 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 하여, Mediapipe와 OpenCV 라이브러리를 활용하여 개발되었다. Mediapipe는 손가락의 키포인트를 실시간으로 추출하는 데 사용되며, 각 손가락의 관절 위치를 정확하게 인식한다. OpenCV는 카메라에서 수집된 이미지 데이터를 처리하여 손가락의 위치를 분석하고, 이를 통해 포즈 추정을 수행한다. 이러한 접근법은 다양한 조명 조건과 손의 위치 변화에도 불구하고 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었다. 제안한 시스템은 실험을 통해 그 성능을 검증하였으며, 손동작 인식의 정확성과 로봇 팔의 제어 능력을 평가하였다. 실험 결과, 본 시스템은 실시간으로 손가락의 위치를 추정하고, 이를 기반으로 6DoF 로봇 팔의 정밀한 동작을 구현할 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 로봇 제어 및 인간-로봇 상호작용 분야에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 향후 다양한 응용가능성을 열어줄 것이다. 본 연구의 결과는 로봇 기술의 발전과 더불어 사람과 로봇 간의 자연스러운 상호작용을 촉진하는 데 기여할 것이다.
일반 로봇 청소기의 단점은 정해진 루트에서만 동작하기 때문에 정해진 루트를 벗어난 장소에 대한 청소가 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존 청소기의 단점을 보완하기 위해 손가락 인식 기술을 기반으로 정해진 루트 이외의 장소를 탐색하기 위한 방향제어 방법론을 연구하였다. 주제어장치로는 라즈베리파이를 사용하였으며 Open CV 프로그램을 이용하여 손가락 개수를 인식할 수 있도록 하였다. 제안된 방법론의 유효성을 검증하기 위해서 파이선 언어를 이용하여 손가락 인식 알고리즘을 구현하였으며, 로지텍 C922를 사용한 결과 90cm에서는 100%, 110cm에서는 70%의 성공률을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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