모바일 폰의 급속한 확산으로 사용자들은 모바일 폰을 지속적으로 개인 활동에 연관시켜 활용하기 위해 많은 관심을 가지고 있다. 그리고 사용자들은 모바일 환경에서 더 쉽고, 간단하게 데이터를 공유(전송 및 수신), 저장하려는 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 GCM 서비스를 기반으로 위치기반 서비스를 이용하여 일정한 거리에 위치한 다수의 사람들과 개인 정보 공유를 위해 모바일 폰의 모션 인식을 제안한다. 제안된 애플리케이션은 Android 운영 체제에서 실행되는 모바일 애플리케이션과 비동기적으로 통신할 수 있게 해주는 Google 클라우드 메시징을 기반으로 한다. 어디서나 모든 모바일 장치를 통해 개인 정보 공유를 쉽고, 간단하게, 실시간으로 액세스할 수 있으므로 경량 메커니즘의 요구 사항을 충족할 수 있다.
This paper presents a recognition performance of VOR (Vestibular-Ocular Reflex) based vision tracking system for mobile robot. The VOR is a reflex eye movement which, during head movements, produces an eye movement in the direction opposite to the head movement, thus maintaining the image of interested objects placed on the center of retina. We applied this physiological concept to the vision tracking system for high recognition performance in mobile environments. The proposed method was implemented in a vision tracking system consisting of a motion sensor module and an actuation module with vision sensor. We tested the developed system on an x/y stage and a rate table for linear motion and angular motion, respectively. The experimental results show that the recognition rates of the VOR-based method are three times more than non-VOR conventional vision system, which is mainly due to the fact that VOR-based vision tracking system has the line of sight of vision system to be fixed to the object, eventually reducing the blurring effect of images under the dynamic environment. It suggests that the VOR concept proposed in this paper can be applied efficiently to the vision tracking system for mobile robot.
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
Since the world has changed to a society of 21st century high-tech industries, the modern people have become reluctant to work in a difficult and dirty environment. Therefore, unmanned technologies through robots are being demanded. Now days, effects such as voice, control, obstacle avoidance are being suggested, and especially, voice recognition technique that enables convenient interaction between human and machines is very important. In this study, in order to conduct study on the stable motion control of the robot system that has mobile-manipulator structure and is voice command-based, kinetic interpretation and dynamic modeling of two-armed manipulator and three-wheel mobile robot were conducted. In addition, autonomous driving of three-wheel mobile robot and motion control system of two-armed manipulator were designed, and combined robot control through voice command was conducted. For the performance experiment method, driving control and simulation mock experiment of manipulator that has two-armed structure was conducted, and for experiment of combined robot motion control which is voice command-based, through driving control, motion control of two-armed manipulator, and combined control based on voice command, experiment on stable motion control of voice command-based robot system that has mobile-manipulator structure was verified.
Recently, many vision-based navigation methods have been introduced as an intelligent robot application. However, many of these methods mainly focus on finding an image in the database corresponding to a query image. Thus, if the environment changes, for example, objects moving in the environment, a robot is unlikely to find consistent corresponding points with one of the database images. To solve these problems, we propose a novel navigation strategy which uses fast motion estimation and a practical scene recognition scheme preparing the kidnapping problem, which is defined as the problem of re-localizing a mobile robot after it is undergone an unknown motion or visual occlusion. This algorithm is based on motion estimation by a camera to plan the next movement of a robot and an efficient outlier rejection algorithm for scene recognition. Experimental results demonstrate the capability of the vision-based autonomous navigation against dynamic environments.
아이폰은 동작인식센서를 도입하여 새로운 모바일 조작형태를 제시하였고, 이는 게임 어플리케이션 개발에 영향을 미쳐 다양한 센서가 적용된 게임이 수 없이 나타나게 된 원인이 되었다. 이를 이용한 게임의 진행이 전체적인 재미에 어떤 방향으로 영향을 끼치는지 구체화하기 위해 본 논문은 재미를 5요소로 구분하였고, 각 요소를 한 게임을 동작인식센서와 터치센서의 조작방식으로 각각 실험하여 요소의 정도차이를 유도, 추출하였다. 본 실험에는 게임으로는 '쿠킹마마', 기기로는 아이팟 터치와 NDS를 이용하였다. 분석 내용을 보면 동작인식을 통한 조작에 대한 즐거움이 압도적으로 나타났다. 각 5개 요소, 즉 자극, 몰입, 감정이입, 성취, 변화와 확장의 요소 모두에서 동작인식센서가 높은 점수를 얻었고, 특히 자극과 감정이입부분에서 많은 차이를 보였다. 이에 자신과 디바이스와의 확장된 소통형태에서 즐거움을 얻었다는 사실을 알 수 있었다.
Mizushima, T.;Minami, M.;Mae, Y.;Sakamoto, Y.;Song, W.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.882-887
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2005
The paper describes Quasi-simultaneous recognition of plural targets and motion control of robot based on the recognition. The method searches for targets by model-based matching method using the hybrid GA, and the motion of the robot is generated based on the targets' positions on the image. The method is applied to a soccer robot, and targets are a ball, a goal, and an enemy in the experiment. The Experimental results show robustness and reliability of the proposed method.
내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.304-313
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2006
This paper describes a novel way of applying capacitive sensing technology to a mobile user interface. The key idea is to use grip-pattern, which is naturally produced when a user tries to use the mobile device, as a clue to determine an application to be launched. To this end, a capacitive touch sensing system is carefully designed and installed underneath the housing of the mobile device to capture the information of the user's grip-pattern. The captured data is then recognized by dedicated recognition algorithms. The feasibility of the proposed user interface system is thoroughly evaluated with various recognition tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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