Robots which detect human and recognize action are important factors for human interaction, and many researches have been conducted. Recently, deep learning technology has developed and learning based robot's technology is a major research area. These studies require a database to learn and evaluate for intelligent human perception. In this paper, we propose a multi-modal sensor-based image database condition considering the security task by analyzing the image database to detect the person in the outdoor environment and to recognize the behavior during the running of the robot.
This paper presents a new methodology to improve movement database for a humanoid robot. The database is initially full of human motions so that the kinetics characteristics of human movement are immanent in it. then, the database is updated to the pseudo-optimal motions for the humanoid robot to perform more natural motions, which contain the kinetics characteristics of robot. for this, we use the evolutionary algorithm. the methodology consists of two processes : (1) the offline imitation learning of human movement and (2) the online generation of natural motion. The offline process improve the initial human motion database using the evolutionary algorithm and inverse dynamics-based optimization. The optimization procedure generate new motions using the movement primitive database, minimizing the joint torque. This learning process produces a new database that can endow the humanoid robot with natural motions, which requires minimal torques. In online process, using the linear combination of the motion primitive in this updated database, the humanoid robot can generate the natural motions in real time. The proposed framework gives a systematic methodology for a humanoid robot to learn natural motions from human motions considering dynamics of the robot. The experiment of catching a ball thrown by a man is performed to show the feasibility of the proposed framework.
본 논문에서는 효율적인 로봇공연시스템(RPS:Robot Performance System)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로봇공연시스템은 외부 음향재생장치의 도움 없이 휴머노이드 로봇 몸체에 개발한 사운드보드를 삽입하여 음향을 재생하고 공연에 필요한 음원을 사운드보드내의 외부기억장치에 기억할 수 있도록 하드웨어를 개발하였다. 또한 공연 기획 시나리오 생성 전문 소프트웨어인 RPPDP(Robot Performance Planning Development Program)를 개발하였는데, RPPDP를 이용하면 기존에 개발된 로봇의 기본동작, 응용동작 및 특별한 상황에 적용되는 동작 등을 모션데이터베이스에서 검색하여 사용할 수 있어서, 적은 비용과 짧은 시간으로 누구나 쉽게 로봇공연을 기획할 수 있도록 하였다.
This paper is concerned with face recognition for human-robot interaction (HRI) in robot environments. For this purpose, we use Tensor Subspace Analysis (TSA) to recognize the user's face through robot camera when robot performs various services in home environments. Thus, the spatial correlation between the pixels in an image can be naturally characterized by TSA. Here we utilizes face database collected in u-robot test bed environments in ETRI. The presented method can be used as a core technique in conjunction with HRI that can naturally interact between human and robots in home robot applications. The experimental results on face database revealed that the presented method showed a good performance in comparison with the well-known methods such as Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) in distant-varying environments.
Reliable functionalities for autonomous navigation and object recognition/handling are key technologies to service robots for executing useful services in human environments. A considerable amount of research has been conducted to make the service robot perform these operations with its own sensors, actuators and a knowledge database. With all heavy sensors, actuators and a database, the robot could have performed the given tasks in a limited environment or showed the limited capabilities in a natural environment. With the new paradigms on robot technologies, we attempted to apply smart environments technologies-such as RFID, sensor network and wireless network- to robot functionalities for executing reliable services. In this paper, we introduce concepts of proposed smart environments based robot navigation and object recognition/handling method and present results on robot services. Even though our methods are different from existing robot technologies, successful implementation result on real applications shows the effectiveness of our approaches.
This paper retraces the development of Database Semantics (DBS) from its beginnings in Montague grammar. It describes the changes over the course of four decades and explains why they were seen to be necessary. DBS was designed to answer the central theoretical question for building a talking robot: How does the mechanism of natural language communication work? For doing what is requested and reporting what is going on, a talking robot requires not only language but also non-language cognition. The contents of non-language cognition are re-used as the meanings of the language surfaces. Robot-externally, DBS handles the language-based transfer of content by using nothing but modality-dependent unanalyzed external surfaces such as sound shapes or dots on paper, produced in the speak mode and recognized n the hear mode. Robot-internally, DBS reconstructs cognition by integrating linguistic notions like functor-argument and coordination, philosophical notions like concept-, pointer-, and baptism-based reference, and notions of computer science like input-output, interface, data structure, algorithm, database schema, and functional flow.
Face recognition, recognizing the human faces, is one of the most important techniques for making intelligent robot that provide commendable services to human. In this paper, we make a comparative study of Original PCA, 2DPCA, 2DPCA based algorithms and LDA in robot environment. Database is obtained through the robot's camera in a laboratory what is made like home environment for experiment.. We consider distance state what can be generated in home environment for database.
본 논문에서는 웹브라우저를 이용하여 로봇을 원격 제어한다. 4대의 독립된 PC를 사용하여 자각의 기능을 분리하고 상호 연동하는 구조로 PC를 연결하였다. 조작자가 시간과 장소에 제약받지 않고 웹브라우저를 이용하여 제어값을 입력하면 제어값은 웹 서버를 거쳐 데이터베이스에 저장된다. 로봇과 연결된 PC는 데이터베이스에서 1ms 간격으로 제어값을 입력받아 제어값의 변화가 있을 경우만 제어값의 변화량으로 로봇이 동작한다. 스텝모터를 이용하여 간단한 로봇을 제작하고 이를 웹 브라우저를 이용하여 실제 동작시킨다. 조작자가 원하는 제어값이 최종 수신단의 로봇에 제대로 전달되어 동작하는지 확인하고 웹브라우저를 이용한 로봇제어의 가능성을 확인하였다
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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