The ability to realize human-motion imitation using robots is closely related to developments in the field of artificial intelligence. However, it is not easy to imitate human motions entirely owing to the physical differences between the human body and robots. In this paper, we propose a work chain-based inverse kinematics to enable a robot to imitate the human motion of upper limbs in real time. Two work chains are built on each arm to ensure that there is motion similarity, such as the end effector trajectory and the joint-angle configuration. In addition, a two-phase filter is used to remove the interference and noise, together with a self-collision avoidance scheme to maintain the stability of the robot during the imitation. Experimental results verify the effectiveness of our solution on the humanoid robot Nao-H25 in terms of accuracy and real-time performance.
본 논문에서는 인간과 로봇의 인터액션을 위해 연속된 이미지 정보로부터 얻을 수 있는 색상(color)과 기울기(gradient) 정보를 이용하여 인간 몸의 실루엣 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로부터 얻어진 RGB 영상 정보에서 색상 배경 제거 기법은 각각의 신체 비율 정보로부터 추출된 모션 영역 정보에서 색상 공판별 평균 이미지 정보를 얻고 옷 색상 정보를 볼록 합하여 계산된다. 기울기 배경 제거 기법은 공간상 정보와 시간상 정보의 볼록 합으로 계산된다. 최종적으로 색상 정보와 기울기 정보의 볼록 합을 하여 인간 몸의 실루엣을 추출한다. 마지막으로, 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
This study uses digital imaging and communications in medicine (DICOM) files acquired after CT scan to obtain the absorbed dose distribution inside the body by using the patient's actual anatomical data; uses geometry and tracking (Geant)4 as a way to obtain the accurate absorbed dose distribution inside the body. This method is easier to establish the radioprotection plan through estimating the absorbed dose distribution inside the body compared to the evaluation of absorbed dose using thermo-luminescence dosimeter (TLD) with inferior reliability and accuracy because many variables act on result values with respect to the evaluation of the patient's absorbed dose distribution in diagnostic imaging and the evaluation of absorbed dose using phantom; can contribute to improving reliability accuracy and reproducibility; it makes significance in that it can implement the actual patient's absorbed dose distribution, not just mere estimation using mathematical phantom or humanoid phantom. When comparing the absorbed dose in polymethly methacrylate (PMMA) phantom measured in metal oxide semiconductor field effect transistor (MOSFET) dosimeter for verification of Geant4 and the result of Geant4 simulation, there was $0.46{\pm}4.69%$ ($15{\times}15cm^2$), and $-0.75{\pm}5.19%$ ($20{\times}20cm^2$) difference according to the depth. This study, through the simulation by means of Geant4, suggests a new way to calculate the actual dose of radiation exposure of patients through DICOM interface.
Acupuncture and acupressure apply needles or pressure to anatomical points for therapeutic benefit. The over 350 mapped acupuncture points in the human body can each treat various conditions, but anatomical variations make precisely locating these acupoints difficult. We propose a computer vision technique using the real-time hand and face tracking capabilities of the MediaPipe framework to identify acupoint locations. Our model detects anatomical facial and hand landmarks, and then maps these to corresponding acupoint regions. In summary, our proposed model facilitates precise acupoint localization for self-treatment and enhances practitioners' abilities to deliver targeted acupuncture and acupressure therapies.
체감형 스포츠 게임은 센서나 카메라를 이용하여 사용자의 신체 움직임을 추적하고 현실감을 느끼게 하는 운동 게임이다. 최근 체감형 스포츠 게임을 학교 체육활동에 사용하기 위해 가상현실 실내 스포츠룸 시스템을 설치하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 주로 화면 터치 사용자 상호작용을 사용한다. 본 연구에서는 2차원 벽 터치 인터랙션이 아닌 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추적할 수 있도록 AI 이미지 인식 기술을 사용하는 브이캐치 비전 시스템을 개발했다. 그리고 본 시스템의 운동 효과를 알아보기 위하여 사용성 평가 실험을 진행했다. 실험에서 피험자에게 혈중 산소 포화도와 실시간 심박변이와 키넥트 골격 이동량, 각도 변화량을 측정하여 정량적 운동 효과를 살펴보았다. 실험 결과 브이캐치 비젼 시스템 사용 시 통계적으로 유의미한 심박수 증가와 신체 움직임양 증가로 운동 효과가 있었던 것으로 나타났다. 실험후 설문조사 주관적 평가 결과에서 대부분의 피실험자들은 이 시스템을 사용한 운동이 재미있고 만족스러워했다.
정보화 성장과 함께 인간의 생활도 발전하면서, 정보의 접근이 보다 간편한 시스템들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 한대의 카메라를 사용하여 3차원 신발 모델을 발에 정합하는 시스템을 제안한다. 인체 움직임 분석에서 전신 움직임에 대한 연구가 대부분인 것과 달리, 우리는 발의 움직임을 기반으로 한 새로운 움직임 분석 시스템을 제안한다. 본 논문은 시스템이 구현되는 과정과 결과를 설명한다. 3차원 신발모델을 이미지의 발에 투영하기 위해 발 추적, 투영, 자세 추정 과정으로 구성했다. 이 시스템은 2차원 영상 분석과 3차원 자세추정으로 나눠진다. 먼저 발 추적을 위해 발의 형태학적 특성에 따라 특징점을 찾는 방식을 제안한다. 그리고 별도의 영상 교정 없이 한 대의 카메라로 2차원 좌표와 3차원 좌표의 관계를 설정하는 기하학적 수식을 제안한다. 제안한 방법에 따라 응용 시스템을 구현하고 거리 오차를 측정한 결과 거의 유사한 위치로 정합 되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
A telerobot offers a more engaging and enjoyable interaction with people at a distance by communicating via audio, video, expressive gestures, body pose and proxemics. To provide its potential benefits at a reasonable cost, this paper presents a telepresence robot system for video communication which can deliver speaker's head motion through its display stanchion. Head gestures such as nodding and head-shaking can give crucial information during conversation. We also can assume a speaker's eye-gaze, which is known as one of the key non-verbal signals for interaction, from his/her head pose. In order to develop an efficient head tracking method, a 3D cylinder-like head model is employed and the Harris corner detector is combined with the Lucas-Kanade optical flow that is known to be suitable for extracting 3D motion information of the model. Especially, a skin color-based face detection algorithm is proposed to achieve robust performance upon variant directions while maintaining reasonable computational cost. The performance of the proposed head tracking algorithm is verified through the experiments using BU's standard data sets. A design of robot platform is also described as well as the design of supporting systems such as video transmission and robot control interfaces.
This paper presents a real-time motion restoration system for people who need remedial exercise of musculoskeletal based on Inverse Kinematics. A new approach is suggested to recognize a gesture based on restored human motion which is calculated the 3D positions of intermediate joints using 3D positions of body features estimated from images. For generating the 3D candidate positions of intermediate joints which cannot be extracted from images, we apply an Inverse Kinematics theory to compute the target position of intermediate joints. And we can reduce the number of candidate positions by applying the various physical constraints of body. Finally, we can generate the more accurate final position using the Kalman filter for a motion tracking and the relationship between the previous frame information and the candidate positions. The system provide motion information which are rotation angle and height in real-time, therefore the rehabilitation exercises can be performed based on the information and figured out proper exercise for individual status.
For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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