This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.
The calibration of the robot system with a visual sensor consists of robot, hand-to-eye, and sensor calibration. This paper describe a new technique for computing 3D position and orientation of a 3D sensor system relative to the end effect of a robot manipulator in an eye-on-hand robot configuration. When the 3D coordinates of the feature points at each robot movement and the relative robot motion between two robot movements are known, a homogeneous equation of the form AX : XB is derived. To solve for X uniquely, it is necessary to make two robot arm movements and form a system of two equation of the form: A$_1$X : XB$_1$ and A$_2$X = XB$_2$. A closed-form solution to this system of equations is developed and the constraints for solution existence are described in detail. Test results through a series of simulation show that this technique is simple, efficient, and accurate fur hand/eye calibration.
Hand carried computing machinery and tools have been developed into an embedded system which the small footprint operating system is contained internally. Windows CE which is one of imbedded operating system is a lightweight, multithreaded operating system with an optional graphical user interface. Its strength lies in its small size, its Win32 subset API, and its multiplatform support. Therefore we choose to port this OS on Arm based board that is provided high performance, low cost, and low power consumption. In this paper, we describe the architecture of ARM based board, the feature of Windows CE, techniques and steps involved in this porting process.
Jeong, Yoo Ahn;Min, Ji Hee;Yun, Young Dae;Choi, Jung Hyun;Yoo, Kyung Tae
국제물리치료학회지
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제4권1호
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pp.532-538
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2013
The purpose of this study is to analyze the grip strength by the girth of upper arm and forearm and their muscle activities by duration of grip strength. The subjects were consisted of 20 healthy adults(10 males & 10 females) who had no medical history of neurological and surgical problems with their arms. Girth of upper arm/ forearm and maximum grip strength for 4sec and 30sec were measured. Muscle activity was by wireless electrode EMG system. Co-relation of girth of upper arm/ forearm was significantly high. Upper arm's muscle activity performed for 4sec and 30sec was significantly high. In this study. It suggests that training of upper arm should be performed with the training of grip strength because both of upper arm and forearm affected grip strength.
Thesedays, the reduction of hand-transmitted vibration of hand-held power tools is important issue for operators' welfare, In the study, frequency response function is measured and vibration total value is evaluated for solving the principle and effect of the BOSCH's vibration-proof handle. This handle functions as a dynamic damper and has the effect, 22% vibration total value reduction under idling condition using a system that consists of a PC with data acquisition system and LabVIEW program. The program in the system makes it possible to evaluate vibration total value according to ISO 5349. This handle offers a good example for figuring out the physical contradiction between the work efficiency and operators' health.
A man model can be used as an effective tool to design ergonomically sound products and workplaces, and subsequently evaluate them properly. For a man model to be truly useful, it must be integrated with a posture prediction model which should be capable of representing the human arm reach posture in the context of equipments and workspaces. Since the human movement possesses redundant degrees of freedom, accurate representation or prediction of human movement was known to be a difficult problem. To solve this redundancy problem, a psychophysical cost function was suggested in this study which defines a cost value for each joint movement angle. The psychophysical cost function developed integrates the psychophysical discomfort of joints and the joint range availability concept which has been used for redundant arm manipulation in robotics to predict the arm reach posture. To properly predict an arm reach posture, an arm reach posture prediction model was then developed in which a posture configuration that provides the minimum total cost is chosen. The predictivity of the psychophysical cost function was compared with that of the biomechanical cost function which is based on the minimization of joint torque. Here, the human body is regarded as a two-dimensional multi-link system which consists of four links ; trunk, upper arm, lower arm and hand. Real reach postures were photographed from the subjects and were compared to the postures predicted by the model. Results showed that the postures predicted by the psychophysical cost function closely simulated human reach postures and the predictivity was more accurate than that by the biomechanical cost function.
This paper shows that a system with two-link arm can obtain hand reaching movement to a target object projected on a visual sensor by reinforcement learning using a layered neural network. The reinforcement signal, which is an only signal from the environment, is given to the system only when the hand reaches the target object. The neural network computes two joint torques from visual sensory signals, joint angles, and joint angular velocities considering the urn dynamics. It is known that the trajectory of the voluntary movement o( human hand reaching is almost straight, and the hand velocity changes like bell-shape. Although there are some exceptions, the properties of the trajectories obtained by the reinforcement learning are somewhat similar to the experimental result of the human hand reaching movement.
Interactions of a humanoid with a human are important, when the humanoid is requested to provide people with human-friendly services in unknown or uncertain environment. Such interactions may require more complicated and human-like behaviors from the humanoid. In this work the arm motions of a human are discussed as the early stage of human motion imitation by a humanoid. A motion capture system is used to obtain human-friendly arm motions as references. However the captured motions may not be applied directly to the humanoid, since the differences in geometric or dynamics aspects as length, mass, degrees of freedom, and kinematics and dynamics capabilities exist between the humanoid and the human. To overcome this difficulty a method to adapt captured motions to a humanoid is developed. The geometric difference in the arm length is resolved by scaling the arm length of the humanoid with a constant. Using the scaled geometry of the humanoid the imitation of actor's arm motions is achieved by solving an inverse kinematics problem formulated using optimization. The errors between the captured trajectories of actor arms and the approximated trajectories of humanoid arms are minimized. Such dynamics capabilities of the joint motors as limits of joint position, velocity and acceleration are also imposed on the optimization problem. Two motions of one hand waiving and performing a statement in sign language are imitated by a humanoid through dynamics simulation.
The paper presents how to update impedance control parameters for dual-arm manipulators using EMG signals and motions of the operator. Since the hand motions of the dual-arm are modeled to be the mass-spring-damper system in this paper, the impedance parameter update method is an important issue to reflect the operator's force. However, task space inertia to be used as the mass parameter goes to infinity if the manipulator approaches a kinematic singularity. To alleviate this issue, the impedance (stiffness and damping) parameters are divided with a diagonal element of the task space inertia. Also, the stiffness and damping matrices are updated using the normalized EMG signals captured from the operator's forearm. Through this process, the motion of the dual-arm manipulator is more stabilized even though it approaches the kinematic singularity.
본 논문에서는 3차원 손 특징 데이터를 이용한 동작 인식 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 3차원 센서에 의해 조밀한 범위의 영상을 생성하여 손 동작에 대한 3차원 특징을 추출하여 손 동작을 분류한다. 또한 다양한 조명과 배경하에서의 손을 견실하게 분할하고 색상 정보와 상관이 없어 수화와 같은 복잡한 손 동작에 대해서도 견실한 인식능력을 나타낼 수가 있다. 제안된 방법의 전체적인 순서는 3차원 영상 획득, 팔 분할, 손과 팔목 분할, 손 자세 추정, 3차원 특징 추출, 그리고 동작 분류로 구성되어 있고, 수화 자세에 대한 인식 실험으로 제안된 시스템의 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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