• 제목/요약/키워드: arm movement detection

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생체 임픽던스 측정에 의한 상지 운동 감지 시스템 (A Human Arm Movement Detection System Using Electrical Bioimpedance Measurement)

  • 김종찬;김수찬;남기창;박민용;김경환;김덕원
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제51권8호
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    • pp.374-379
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    • 2002
  • In this study, we developed a new human arm movement detection system using electrical bio-impedance method with several skin-electrodes. The correlation coefficients of the joint angle and the impedance change from human arm movement was obtained using a goniometer and impedance measurement system developed in this study. The correlation coefficients of the wrist and the elbow movements were 0.94 and -0.99, respectively. This system was applied to control a robotic arm by converting the measured impedance to joint angle to confirm the validity of the proposed system. In conclusion, we confirmed that this system can control the robotic arm according to arm movement without any limitation of movement. This system showed possibility that upper arm movement could be easily measured by impedance measurement system with a few skin-electrodes.

발 움직임 검출을 통한 로봇 팔 제어에 관한 연구 (A Study on Robot Arm Control System using Detection of Foot Movement)

  • 지훈;이동훈
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.67-72
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    • 2015
  • 팔의 사용이 자유롭지 못한 장애인들을 위하여 발의 움직임 검출을 통하여 로봇 팔을 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 발의 움직임에 대한 영상을 얻기 위하여 양쪽 발 앞에 두 대의 카메라를 설치하였으며, 획득된 영상에 대해 LabView 기반 Vision Assistant를 이용하여 다중 관심영역을 설정한 후, 좌/우영역내에서 검출된 좌/우, 상/하 엣지를 기반으로 발의 움직임을 검출하였다. 좌/우 두발의 영상으로부터 좌/우 엣지와 상/하 엣지 검출 수에 따라 6관절 로봇 팔을 제어할 수 있는 제어용 데이터를 시리얼 통신을 통해 전송한 후 로봇 팔을 발로 상/하, 좌/우 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 실험 결과 0.5초 이내의 반응속도와 88% 이상의 동작 인식률을 얻을 수 있었다.

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인체의 동작의도 판별을 위한 퍼지 C-평균 클러스터링 기반의 근전도 신호처리 알고리즘 (Movement Intention Detection of Human Body Based on Electromyographic Signal Analysis Using Fuzzy C-Means Clustering Algorithm)

  • 박기원;황건용
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.68-79
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    • 2016
  • Electromyographic (EMG) signals have been widely used as motion commands of prosthetic arms. Although EMG signals contain meaningful information including the movement intentions of human body, it is difficult to predict the subject's motion by analyzing EMG signals in real-time due to the difficulties in extracting motion information from the signals including a lot of noises inherently. In this paper, four Ag/AgCl electrodes are placed on the surface of the subject's major muscles which are in charge of four upper arm movements (wrist flexion, wrist extension, ulnar deviation, finger flexion) to measure EMG signals corresponding to the movements. The measured signals are sampled using DAQ module and clustered sequentially. The Fuzzy C-Means (FCMs) method calculates the center values of the clustered data group. The fuzzy system designed to detect the upper arm movement intention utilizing the center values as input signals shows about 90% success in classifying the movement intentions.

생체임피던스에 의한 상지운동 감지를 위한 최적 전극 위치의 평가 및 검증 (Evaluation and Verification of Optimal Electrode Configurations for Detection of Arm Movement Using Bio-Impedance)

  • 안선희;김수찬;남기창;김덕원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.399-402
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    • 2002
  • In this study, we constructed a four-channel impedance measurement system including a two-channel goniometer to analyze human arm movement. Impedances and joint angles were simultaneously measured for wrist and elbow movements. As the impedance changes resulting from wrist and elbow movements depended heavily on electrode placement, we determined the optimal electrode configurations for those movements by searching for high correlation coefficients, large impedance changes, and minimum interferences in ten subjects (age: 29+6). Our optimal electrode configurations showed very strong relationships between the wrist joint angle and forearm impedance (correlation coefficient = 0.95+0.04), and between the elbow joint angle and upper arm impedance (correlation coefficient = -0.98+0.02). Although the measured impedances changes of the wrist (1.1+1.5 ohm) and elbow (-5.0+2.9 ohm) varied among individuals, the reproducibilities of wrist and elbow impedance changes of five subjects were 5.8+1.8 % and 4.6+1.4 % for the optimal electrode pairs, respectively. We propose that this optimal electrode configuration would be useful for future studies involving the measurement of accurate arm movements by impedance method.

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휘어짐센서와 관성센서를 이용한 손가락을 포함한 상지 운동 검출 (Upper Limb Motion Detection Including Fingers Using Flex Sensors and Inertial Sensors)

  • 김연준;유재하;김동연;김수찬
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.101-106
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    • 2020
  • 가상현실의 활용도는 게임뿐만 아니라 재활 치료와 같은 의료에서도 높아지고 있다. 편리성으로 인하여 비디오를 활용한 비접촉 방식과 핸드 헬드 타입의 마우스 등을 사용하여 상지 움직임을 감지한다. 본 논문에서는 접힌 정도에 따라 저항값이 변화되는 휘어짐센서와 공간에서의 방향 정보를 얻을 수 있는 관성센서를 사용하여 손가락 움직임과 함께 상지 동작도 획득할 수 있는 장갑을 구현하였다. 구현된 장갑에서 얻은 신호로 오픈 소스 플랫폼인 Processing을 사용하여 손가락 움직임을 포함한 상지 동작을 실시간으로 표현하였다. 각 손가락 움직임의 감도는 0.5deg, 상지 동작 감도는 0.6deg였다.

지능적 객체검출과 물체이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 (The design of 6-axis robot arm with intelligent object detection and object movement function)

  • 김규태;구모세;고영준;박명숙;김상훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.417-420
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    • 2021
  • 본 논문은 서비스 로봇 분야에서 활용 가능한, ROS기반의 객체검출과 이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 방법 및 성능 개선결과를 제시한다. 기구설계, 물체검출, 3D좌표생성을 통한 실시간 역 기구학 해석 방법 및 지능적 모터 및 센서 제어 방법 등에 대해 제시하였다. 특히 영상과 센서기반 처리를 통해 고정된 작업반경 내 물체를 지능적으로 검출하고 목표지점까지 이동시키며, ROS기반의 추출된 정보를 이용하여 동작의 오차를 최소화하기 위해 다관절 로봇 팔의 운동을 최적화하여 설계하였으며 다양한 관련 실험을 통해 주요성능을 검증하였다.

u-CCTV 화재 감시 시스템 개발을 위한 시스템 및 화재 판별 기술 연구 (A Study on u-CCTV Fire Prevention System Development of System and Fire Judgement)

  • 김영혁;임일권;이계귀;박소아;김명진;이재광
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.463-466
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    • 2010
  • 본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.

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