We present the synergy effect of humanoid robot walking down on a slope and support vector machines in this paper. The biped robot architecture is highly suitable for the working in the human environment due to its advantages in obstacle avoidance and ability to be employed as human substitutes. But the complex dynamics in the robot and ground makes robot control difficult. The trajectory of the zero moment point (ZMP) in a biped walking robot is an important criterion used for the balance of the walking robots. The ZMP trajectory as dynamic stability of motion will be handled by support vector machines (SVM). Three kinds of kernels are also employed, and each result from these kernels is compared to one another.
다각 보행 로보트의 세부 개발 분야로는 다음과 같이 세가지로 나눌 수 있다. (1) 기계적 구조 분야-3축 자유도를 갖는 다리의 구조, 에너지 효율을 고려한 다리의 구조, 역학 및 운동학의 분석, 모델화등 (2) 제어분야-다리의 시퀀스 결정, 각 다리의 서보 제어, 균형 및 안정도 유지, 속도제어 (3) 지능 및 센서 분야-장애물 인식, 경로의 판단, 장애물 통과시 다리의 위치 결정 본고에서는 제어분야와 관련하여 걸음새(gait)의 종류 및 표시방법에 대해서 2장에서 언급하고, 3장에서 1각 및 2각 제어 알고리즘을 통해 역학(dynamics)이 고려된 다리의 시퀀스 제어에 관해서 알아보며, 4각 이상의 다각 로보트에 대한 제어문제 및 제어기법에 대하여 4장에서 기술하였다.
Park, JunHyeong;Moon, Byeongsoo;Kim, Bumjun;Park, Kunhyung;Kim, Yerim;Kim, Hyunghoon;Shim, Hyeon-min
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.870-872
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2020
본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.
This paper presents a performance evaluation of shape descriptors for gait analysis in case of silhouette sequence images. We used moment descriptors(MD), Fourier descriptors(FD) and Zernike descriptors(ZD) as a shape descriptor. To evaluate their performance, we firstly defined the performance index, that is, AI(asymmetry index) and PI(periodic index) based on the periodic property of the gait images. This is why they are represented by periodic parameters due to periodic gait images. This index means that how the shape is represented periodically. According to these indexes, we evaluated the data sets with periodic images, downloaded from internet. The results showed that Zernike descriptors had better performance of AI = 1.09 and PI = 2.21 than others. And in case of FD and ZD, it's efficient to implement the gait analysis with 5~10 parameters.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.261-268
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2013
In this paper, we propose the algorithm that improves the linearity of the walking assistant robot on lateral slopes. The walking assistant robot goes out of the course due to the rotational moment which is caused by the weight of the robot and the slope. To compensate this, we give the weight to each driving axle after comparing the real rotational angular velocity with the target rotational angular velocity which is entered by an user. The results of applying the algorithm to the real walking assistant robot show that the yaw axis deviation of the robot without the algorithm diverges, but the yaw axis deviation of the robot with the algorithm lies within 20cm, which can be recognized as stable. In addition, the changing rate of the course deviation is stabilized and shows no more course deviation, after moving 300cm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.4
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pp.812-820
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2012
In this paper, multiple pedestrians tracking system using Histogram of Oriented Gradient and occlusion detection is proposed. The proposed system is applicable to Intelligent Surveillance System. First, we detect pedestrian in a image sequence using pedestrian's feature. To get pedestrian's feature, we make block-histogram using gradient's direction histogram based on HOG(Histogram of Oriented Gradient), after that a pedestrian region is classified by using Linear-SVM(Support Vector Machine) training. Next, moving objects are tracked by using position information of the classified pedestrians. And we create motion trajectory descriptor which is used for content based event retrieval. The experimental results show that the proposed method is more fast, accurate and effective than conventional methods.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.5
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pp.26-32
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2008
A pedestrian navigation system, an information delivery server, and a program for naturally guiding (such as speech-guiding) the user of a portable terminal at an intersection. An information delivery server comprises a map database containing data such as nodes including paths constituting intersections, links, and costs of the links. The node-link structure is the most important part in pedestrian navigation system. Functional requirements for the road map database vary in different navigation phases. though there are various road network models, their traditional node-link structures, unfortunately, do not solve the problem well. This paper proposes a node-link structure for pedestrian navigation system. The network topological structure in pedestrianl network is presented, which accords with the practical walking habit better than traditional way treating the entire road network.
In modern society, blind people face difficulties in navigating common environments such as sidewalks, elevators, and crosswalks. Research has been conducted to alleviate these inconveniences for the visually impaired through the use of visual and audio aids. However, such research often encounters limitations when it comes to practical implementation due to the high cost of wearable devices, high-performance CCTV systems, and voice sensors. In this paper, we propose an artificial intelligence fusion algorithm that utilizes low-cost video sensors integrated into smartphones to help blind people safely navigate their surroundings during walking. The proposed algorithm combines motion capture and object detection algorithms to detect moving people and various obstacles encountered during walking. We employed the MediaPipe library for motion capture to model and detect surrounding pedestrians during motion. Additionally, we used object detection algorithms to model and detect various obstacles that can occur during walking on sidewalks. Through experimentation, we validated the performance of the artificial intelligence fusion algorithm, achieving accuracy of 0.92, precision of 0.91, recall of 0.99, and an F1 score of 0.95. This research can assist blind people in navigating through obstacles such as bollards, shared scooters, and vehicles encountered during walking, thereby enhancing their mobility and safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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