In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
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.
Inverse kinematics is a very useful method for control]ing the posture of an articulated body. In most inverse kinematics processes, the major matter of concern is not the posture of an articulated body itself but the position and direction of the end effector. In some applications such as 3D character animations, however, it is more important to generate an overall natural posture for the character rather than place the end effector in the exact position. Indeed, when an animator wants to modify the posture of a human-like 3D character with many physical constraints, he has to undergo considerable trial-and-error to generate a realistic posture for the character. In this paper, the Inductive Inverse Kinematics(IIK) algorithm using a Uniform Posture Map(UPM) is proposed to control the posture of a human-like 3D character. The proposed algorithm quantizes human behaviors without distortion to generate a UPM, and then generates a natural posture by searching the UPM. If necessary, the resulting posture could be compensated with a traditional Cyclic Coordinate Descent (CCD). The proposed method could be applied to produce 3D-character animations based on the key frame method, 3D games and virtual reality.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.5
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pp.1070-1075
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2013
In this research, we describe a security robot system and ongoing research results to control human's wrong direction in order to forbid human to enter security zone. Proposed robot system surveils a security area with equipped laserscanner sensor usually. When it detect walking human who is for the area, robot calculates his velocity vector, plans own path to forestall and interrupts him who want to head restricted area and starts to move along the estimated trajectory. The walking human is assumed to be a point-object and projected onto an scanning plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the human based on the kinematics of the mobile robot. While moving the robot continues these processes for adapting change of situation. After arriving at an opposite position human's walking direction, the robot advises him not to be headed more and change his course. The experimental results of estimating and tracking of the human in the wrong direction with the mobile robot are presented.
In this paper, we present a real-time hand gesture recognition system that controls motion of a human avatar based on the pre-defined dynamic hand gesture commands in a virtual environment. Each motion of a human avatar consists of some elementary motions which are produced by solving inverse kinematics to target posture and interpolating joint angles for human-like motions. To overcome processing time of the recognition system for teaming, we use a Fuzzy Min-Max Neural Network (FMMNN) for classification of hand postures
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.6
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pp.532-539
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2001
In robot teleoperation, much research has been carried out to control the slave robot from remote site. One of the essential devices for robot teleoperation is the masterarm, which is a path command generating device worn on human arm. In this paper, a new masterarm based on human kinematics is proposed. Its controller is based on the distributed controller architecture composed of two controller parts: a host controller and a set of satellite controllers. Each satellite controller measures the corresponding joint angle, while the host controller performs forward and inverse kinematics calculation. This distributed controller architecture can make the data updating faster, which allows to implement real-time implementation. The host controller and the satellited controllers are networked via three-wire daisy-chained SPI(Serial Peripheral Interface) protocol, so this architecture makes the electrical wiring very simple, and enhances maintenance. Analytical method for finding three additional unknown joint angles is derived using only three measured angles for each shoulder and wrist, which makes th hardware implementation very simple by minimizing the required number of satellite controllers. Finally, the simulation and experiment results are given to demonstrate the usefulness and performance of the proposed masterarm.
Human can generate various posture and motion with nearly 350 muscle pairs. From the viewpoint of mechanisms, the human skeleton mechanism represents great kinematic and dynamical complexity. Physical and behavioral fidelity of human motion requires dynamically accurate modeling and controling. This paper describes a mathematical modeling, and dynamic simulation of human body. The human dynamic model is simplified as a rigid body consisting of 18 actuated degrees of freedom for the real time computation. Complex kinematic chain of human body is partitioned as 6 serial kinematic chains that is, left arm, right arm, support leg, free leg, body, and head. Modeling is developed based on Newton-Euler formulation. The validity of proposed dynamic model, which represents mathematically high order differential equation, is verified through the dynamic simulation.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.20
no.1
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pp.49-55
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2017
This study proposes a new approach to Control and trajectory generation of a 8 DOF human robot arm with computational complexity and singularity problem. To deal with such problems, analytical methods for a redundant robot arm have been researched to enhance the performance of research, we propose an analytical kinematics algorithm for a 8 DOF bipped dual robot arm. Using this algorithm, it is possible to generate a trajectory passing through the singular points and intuitively move the elbow without regarding to the end-effector pose. Performance of the proposed algorithm was verified by simulation test with various conditions. It has been verified that the trajectory planning using this algorithm.
Objective: This study investigated the different in isokinetic peak strength of the knee joint, and kinetics and kinematics in drop landing pattern of lower limb between the patellofemoral pain syndrome (PFPS) patients and normal. Method: 30 adult females were divided into the PFPS (age: 23.13±2.77 yrs; height: 160.97±3.79 cm, weight: 51.19±4.86 kg) and normal group (age: 22.80±2.54 yrs, height: 164.40±5.77 cm, weight: 56.14±8.16 kg), with 15 subjects in each group. To examine the knee isokinetic peak strength, kinematics and kinetics in peak vertical ground reaction force during drop landing. Results: The knee peak torque (Nm) and relative strength (%) were significantly weaker PFPS group than normal group. In addition, PFPS group had significantly greater hip flexion angle (°) than normal group. Moreover, normal group had significantly greater moment of hip abduction, hip internal rotation, and left ankle eversion than PFPS group, and PFPS group had significantly greater moment of knee internal rotation. Finally, there was significant differences between the groups at anteroposterior center of pressure. Conclusion: The PFPS patients had weakened knee strength, and which can result in an unstable landing pattern and cause of more stress in the knee joints despite to effort of reduce vertical ground reaction force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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