A Human-Robot-Interface(HRI) for the disabled Person is developed. $\textbullet$ HRI consists of the laser pointer '||'&'||' USB camera and pressure sensor. $\textbullet$ HRI makes three degree of freedom. $\textbullet$ Three robot position control method with the Interface is presented. $\textbullet$ Experimental results show that user control the 6 DOF robot with the interface and control method.
본고에서는 지능형 서비스 로봇의 상용화 단계에서 가장 현실적으로 적용 가능한 대표적인 HRI기술(얼굴검출, 화자 성별구별, 음원추적)에 대하여 상용화 서비스 현장에서의 성능평가 결과를 제공하고, 현장을 분석하여 사용자에게 가이드라인을 제공함과 동시에 최적의 상용화 서비스 제공을 위한 사용자와 로봇간 HRI 기준 및, 공공로봇 플랫폼 적용을 통한 로봇 서비스의 Needs 파악과 상품기획력의 극대화를 목적으로 성능평가에 따른 환경분석을 제안한다.
The Human Robot Interface (HRI) based on 3D depth sensor on the docent robot is developed and the localization algorithm based on extended Kalman Filter (EKFLA) are proposed through the capstone design by graduate students in this paper. In addition to this, the performance of the proposed EKFLA is also analyzed. The developed HRI system consists of the route generation and localization algorithm, the user behavior pattern awareness algorithm, the map data generation and building algorithm, the obstacle detection and avoidance algorithm on the robot control modules that control the entire behaviors of the robot. It is confirmed that the improvement ratio of the localization error in EKFLA on the scenarios 1-3 is increased compared with the localization algorithm based on Kalman Filter (KFLA) as 21.96%, 25.81% and 15.03%, respectively.
인간-로봇 상호작용 기술(HRI: Human-Robot Interaction Technology)은 로봇이 상호작용 상황과 사용자의 의도를 판단함으로써 상황에 적합한 반응과 행동을 계획하여 순조로운 의사소통 및 상호협력을 실행하게 하는 인식-판단-표현 연계 기술이다. HRI 기술은 인간의 지각, 인지, 표현 기능을 모사함으로써 로봇에 생명을 불어 넣는 로봇 핵심 기술로 개인서비스 로봇뿐 아니라 전문서비스 로봇 및 타 서비스 분야까지 폭넓게 적용될 수 있어 로봇융합산업 전반에 대한 파급력이 매우 큰 기술이다. 본고에서는 판단과 표현기술을 중심으로 HRI 기술의 국내외 기술 동향을 살펴보고 향후 HRI 기술이 나아가야 할 방향에 대해 기술한다.
본 동작포착 및 매핑 기반의 인간-로봇상호작용 플랫폼을 제안한다. 사람의 동작을 포착하고 포착된 동작에서 운동을 계획하고 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 신뢰성과 성능이 뛰어난 Kinect 기반 포착기, 처리기에 구현된 상호작용 사이버 아바타 로봇과 처리기를 통한 물리 로봇 제어가 기술되었다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 동작포착 및 매핑 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현 방법으로 기대된다.
This paper presents the interactive behavior modeling method based on POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) for HRI (Human-Robot Interaction). HRI seems similar to conversational interaction in point of interaction between human and a robot. The POMDP has been popularly used in conversational interaction system. The POMDP can efficiently handle uncertainty of observable variables in conversational interaction system. In this paper, the input variables of the proposed conversational HRI system in POMDP are the input information of sensors and the log of used service. The output variables of system are the name of robot behaviors. The robot behavior presents the motion occurred from LED, LCD, Motor, sound. The suggested conversational POMDP-based HRI system was applied to an emotional robot KIBOT. In the result of human-KIBOT interaction, this system shows the flexible robot behavior in real world.
Wong, Uni;Person, Erik B;Castell, Donald O;von Rosenvinge, Erik;Raufman, Jean-Pierre;Xie, Guofeng
Journal of Neurogastroenterology and Motility
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제24권4호
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pp.570-576
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2018
Background/Aims Swallows with viscous or solid boluses in different body positions alter esophageal manometry patterns. Limitations of previous studies include lack of standardized viscous substrates and the need for chewing prior to swallowing solid boluses. We hypothesize that high-resolution impedance manometry (HRiM) using standardized viscous and super-viscous swallows in supine and upright positions improves sensitivity for detecting esophageal motility abnormalities when compared with traditional saline swallows. To establish normative values for these novel substrates, we recruited healthy volunteers and performed HRiM. Methods Standardized viscous and super-viscous substrates were prepared using "Thick-It" food thickener and a rotational viscometer. All swallows were administered in 5-mL increments in both supine and upright positions. HRiM metrics and impedance (bolus transit) were calculated. We used a paired two-tailed t test to compare all metrics by position and substrate. Results The 5-g, 7-g, and 10-g substrates measured 5000, 36 200, and 64 $700mPa{\cdot}sec$, respectively. In 18 volunteers, we observed that the integrated relaxation pressure was lower when upright than when supine for all substrates (P < 0.01). The 10-g substrate significantly increased integrated relaxation pressure when compared to saline in the supine position (P < 0.01). Substrates and positions also affected distal contractile integral, distal latency, and impedance values. Conclusions We examined HRiM values using novel standardized viscous and super-viscous substrates in healthy subjects for both supine and upright positions. We found that viscosity and position affected HRiM Chicago metrics and have potential to increase the sensitivity of esophageal manometry.
An intelligent robot, which has been developed recently, is no more a conventional robot widely known as an industrial robot. It is a computer system embedded in a machine and utilizes the machine as a medium not only for the communication between the human and the computer but also for the physical interaction among the human, the computer and their environment. Recent advances in computer technology have made it possible to create several of new types of human-computer interaction which are realized by utilizing intelligent machines. There is a continuing need for better understanding of how to design human/robot interface(HRI) to make for a more natural and efficient flow of information and feedback between robot systems and their users in both directions. In this paper, we explain the concept and the scope of HRI and review the current research trends of domestic and foreign HRL. The recommended research directions in the near future are also discussed based upon a comparative study of domestic and foreign HRI technology.
인간의 행동을 통해 내재된 의도를 인식하고 그 의도에 대응하는 서비스를 제공할 수 있는 능력을 로봇에게 부여하기 위한 연구의 일환으로 모방적 동기화 및 학습에 의한 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 시스템의 개발이 주목받고 있다. 하지만 인간이 관찰과 모방을 통해 목적을 가진 행동을 학습하는 과정은 감각 정보를 대응하는 운동 정보로 연계하고 모방 주체와 모방 대상 간의 물리적 상태의 차이를 보정하고 관측된 행동에 내재된 의도 또는 목표를 이해하는 복잡한 메커니즘 단계의 연속이기 때문에 이를 수행하기 위한 기술개발이 필요하다. 본고에서는 실제 인간이 수행하는 모방적 동기화 및 학습에 관여하는 것으로 추정되는 거울뉴런 시스템에 대하여 소개하고 이를 HRI 시스템에 활용하기 위해 개발된 선행 기술 동향을 논하고자 한다. 또한, 본 연구실에서 관련하여 진행해온 관련 연구를 통해 현재 거울 뉴런 시스템의 발전 정도와 향후 활용 방안 및 가능성을 고찰해보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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