This paper proposes a method of human- robot interaction (HRI) using face directional gesture. A single CCD color camera is used to input face region, and the robot recognizes the face directional gesture based on the facial feature´s positions. One can give a command such as stop, go, left and right turn to the robot using the face directional gesture. Since the robot also has the ultra sonic sensors, it can detect obstacles and determine a safe direction at the current position. By combining the user´s command with the sensed obstacle configuration, the robot selects the safe and efficient motion direction. From simulation results, we show that the robot with HRI is more reliable for the robot´s navigation.
For daily life interaction with human, robots need the capability of encoding and storing cognitive information and retrieving it contextually. In this paper, spatiotemporal grounding of cognitive information for a language based cognitive system is presented. The cognitive information of the event occurred at a robot is described with a sentence, stored in a memory, and retrieved contextually. Each sentence is parsed, discriminated with the functional type of it, and analyzed with argument structure for connecting to cognitive information. With the proposed grounding, the cognitive information is encoded to sentence form and stored in sentence memory with object descriptor. Sentences are retrieved for answering questions of human by searching temporal information from the sentence memory and doing spatial reasoning in schematic imagery. An experiment shows the feasibility and efficiency of the spatiotemporal grounding for advanced service robot.
This paper proposes an emotional interaction model between human and robot using an android. An android is a sort of humanoid robot that the outward shape of robot is almost the same as that of human. The android is a robot platform to implement and test emotional expressions and human interaction. In order to behave for the android like human, a structure of internal emotion system is very important. In our research, we propose a novel emotional model of android based on biological hormone and emotion space. Proposed emotion model has an advantage that it can represent emotion change as time by hormone dynamics.
As various mobile robots and manipulator robots have been commercialized, robots that can be used by individuals in their daily life have begun to appear. With the development of robots that support daily life, the interaction between robots and humans is becoming more important. Manipulator robots that support daily life must perform tasks such as pressing buttons or picking up objects safely. In many cases, this requires expensive multi-axis force/torque sensors to measure the interaction. In this study, we introduce a low-cost two-axis pressure sensor that can be applied to manipulators for education or research. The proposed system used three force sensitive resistor (FSR) sensors and the structure was fabricated by 3D printing. An experimental device using a load cell was constructed to measure the biaxial pressure. The manufactured prototype was able to distinguish the +-x-axis and the +-y-axis pressures.
본 연구는 인간 로봇 상호작용에서 로봇의 사회적이고 관계적인 행동 유형이 인간의 인식에 끼치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위한 실험에서는 연구 참여자들이 로봇 나오가 인간과 상호작용 하면서 로봇이 오류를 일으키고 신뢰회복을 위한 행동을 영상으로 시청한 후 로봇에 대한 신뢰를 평가하였다. 신뢰회복 행동은 로봇이 오류를 인정하고 사과하는 내부 귀인, 오류가 있었음을 사과하지만 외부로 귀인하는 조건, 오류 자체를 부인, 오류에 대해 아무런 사후 행동을 하지 않는 비 행동 조건으로 설정하였다. 이후 로봇에 대한 인간의 평가를 3가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 로봇의 유능함과 정직성에 기반한 신뢰, 둘째 로봇에 대한 지각된 유능함과 정직성, 그리고 로봇의 오류로 인한 신뢰 위반에 대하여 오류의 심각성을 어떻게 지각하는지 탐색하였다. 실험의 결과는 3가지 모든 경우에서 로봇이 사과하지 않을 때보다 사과할 때 오류가 덜 심각하다고 지각하였으며 로봇에 대한 능력 또한 높이 평가하였다. 이러한 연구 결과는 로봇의 행동유형과 오류 극복 방법에 따라 로봇에 대한 인간의 태도가 민감하게 반응 할 수 있다는 근거를 제공하며 로봇에 대한 인간의 지각이 변할 수 있음을 시사한다. 특히 로봇이 스스로의 오류를 인정하고 사과하는 것이 더 신뢰를 높인다는 결과는 로봇이 인간처럼 사회적이고 매너있는 행동을 통해 긍정적인 인간 로봇상호작용을 증진시킬 수 있음을 보여준다.
이 논문에서 우리는 노인과 로봇이 만나는 여러 프로그램을 검토하여 노인과 로봇의 상호작용을 가능하게 하는 조건과 그 사이를 매개하는 제삼자의 역할을 분석한다. 우리는 로봇의 성능을 평가하거나 로봇이 노인에게 미치는 영향을 측정하는 대신, 노인과 조우할 때 로봇이 어떤 위치, 환경, 맥락에 놓이는지에 주목한다. 이 논문은 인간-로봇 상호작용의 양상은 로봇의 성능뿐만 아니라, 사전에 마련된 환경과 우연적으로 발생하는 상황에 따라 크게 달라진다는 관점을 취한다. 이 논문에서 분석 대상으로 삼는 것은 <할매네 로봇>(tvN), <미래일기>(MBC), <공존실험, 로봇 인간 곁에 오다>(JTBC) 등 노인 로봇 실험을 실시한 텔레비전 프로그램과 치매 예방 로봇 '실벗'을 사용하는 교육 프로그램이다. 이 프로그램들에서 나타나는 노인과 로봇 사이의 언어적, 비언어적 소통을 분석하여 우리는 대부분의 노인-로봇 상호작용이 노인 한 명과 로봇 한 대 사이의 직접 상호작용이 아니라, 노인이 아닌 제삼의 행위자가 중요한 역할을 하는 매개된 상호작용이라는 점을 지적한다. 매개자는 노인-로봇 상호작용에서 일시적이고 부차적인 역할을 맡았다가 바로 사라지는 것이 아니라, 노인과 로봇의 관계를 시작하고 유지하는 핵심적인 요소로 작용한다. 매개자들은 노인과 로봇의 만남을 주선하거나 상호작용을 촉발하고, 그것을 관찰하면서 적절한 때에 언어적으로 개입하여 둘 사이의 관계를 중재하고, 때로는 물리적으로 로봇의 행동을 보조하여 노인-로봇 상호작용의 실패를 막아낸다. 우리는 매개자의 존재와 역할에 주목함으로써 노인-로봇 관계만이 아니라 일반적인 인간-로봇 관계를 더 잘 이해하고 평가할 수 있다고 주장한다. 인간-로봇의 일대일 관계가 아니라 인간-로봇-인간 사이의 다자 구도와 그를 둘러싼 맥락을 고려함으로써 기존의 공학적, 의학적, 사회과학적 접근을 보완하고 로봇의 개발, 활용, 평가에 대한 유용한 관점을 얻을 수 있을 것이다.
본 논문은 인간과 상호작용하는 엔터테인먼트 4족 애완 로봇과 스마트폰에서 로봇 조종이 가능한 로봇제어기 및 로봇에서 제공하는 센서 정보들을 이용하여 컴퓨터에서 가정용 기기들을 제어하는 홈스마트제어시스템을 구현하기 위한 것으로 로봇은 20 자유도를 가지면서 Microsoft사의 키넥트 센서, 적외선거리 센서, 3축 모션 센서, 그래픽 LCD, 온습도 및 가스 센서로 구성되어 있다. 로봇의 엔터테인먼트 기능을 구현하기 위하여 보행 알고리즘, 키넥트 센서를 이용한 모션 및 음성인식 알고리즘, 감정표현을 위한 알고리즘을 제시하였으며 로봇을 조종할 수 있는 스마트폰 로봇제어 알고리즘 및 가정용 기기를 제어하는 홈스마트제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들은 구현한 로봇과 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하여 실험으로 검증하였다.
본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.246-252
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2005
Intelligent Space is a space where many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents, which provide human with services. To realize this, human and mobile robots have to approach each other as much as possible. Moreover, it is necessary for them to perform interactions naturally. It is desirable for a mobile robot to carry out human affinitive movement. In this research, a mobile robot is controlled by the Intelligent Space through its resources. The mobile robot is controlled to follow walking human as stably and precisely as possible. In order to follow a human, control law is derived from the assumption that a human and a mobile robot are connected with a virtual spring model. Input velocity to a mobile robot is generated on the basis of the elastic force from the virtual spring in this model. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
Nowadays, research on human-robot interaction has been getting increasing attention. In the research field of human-robot interaction, speech signal processing in particular is the source of much interest. In this paper, we report a speaker localization system with six microphones for a humanoid robot called MAHRU from KIST and propose a time delay of arrival (TDOA)-based feature matrix with its algorithm based on the minimum sum of absolute errors (MSAE) for sound source localization. The TDOA-based feature matrix is defined as a simple database matrix calculated from pairs of microphones installed on a humanoid robot. The proposed method, using the TDOA-based feature matrix and its algorithm based on MSAE, effortlessly localizes a sound source without any requirement for calculating approximate nonlinear equations. To verify the solid performance of our speaker localization system for a humanoid robot, we present various experimental results for the speech sources at all directions within 5 m distance and the height divided into three parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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