This paper describes a method for reconstructing 3D feet in a real time vision based marker free motion capture system. The proposed method is developed based on the visual hull and model fitting. For a real time computing, a special lookup table is employed in this paper. This method is implemented and tested using three CCD cameras and preliminary results are presented in this paper.
최근 컴퓨터비전 기술을 이용하는 새로운 패러다임의 마커프리 모션캡처 기술이 미국의 MIT, CMU, MS, 일본의 ATR, MERL, 영국의 Oxford 대학 등에서 개발되고 있다. 마커프리 모션캡처는 연기자의 몸에 마커나 센서를 부착하지 않으며 특별한 조명이 필요 없으므로, 애니메이션 제작뿐만 아니라 일반인을 대상으로 하는 동작 인터페이스분야로의 확대 적용이 가능한 모션캡처 방식이다. ETRI에서는 여러 응용 분야에 모션인터페이스로 활용할 수 있는 환경 변화에 강인한 마커프리 모션캡처 시스템을 개발하고 있다. 몸에 마커나 센서를 부착하지 않은 자유 복장 상태의 동작자에 대해 조명 조건 변화 및 배경 변화에 강건하게 실시간 모션캡처 할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다. 본 연구 개발이 성공한다면, 2007년에 876억 달러 규모로 확대될 전망인 영화, 방송물, 게임 등을 포함한 세계 영상 콘텐츠 시장에서 핵심 요소 기술 역할을 할 것이다. 그리고, 차세대 3D OS에서는 직관적 3D 포인팅 수단으로 활용될 수 있을 것이며, 2004년에 18,600만 대가 출고된 PC 시장을 고려하면 폭발적 수요가 예측된다.
Hydrostatic bearings are widely used in precision machines due to their high motion guide accuracy, low friction and high load carrying capacity. It is very useful to estimate the moving characteristics of hydrostatic bearings in the design stage. A new method is suggested for the analysis of fluid film in hydrostatic bearings. A combined mesh of 8 node solid elements with negligible deformation resistance and spring-dashpot elements is used in conjunction with the user subroutine of ABAQUS to represent the fluid film. The mesh can be used to capture the deformation of the bearing structure as well as the varying properties of fluid film. Analysis results from the finite element model are compared with theoretical solutions, results from FLUENT analysis and some previous works. With this method, static and dynamic analyses of the system containing the bearings can be performed efficiently.
During strong ground motions, adjacent structures with insufficient separation distances collide with each other causing considerable architectural and structural damage or collapse of the whole structure. Generally, existing design procedures for determining the separation distance between adjacent buildings subjected to structural pounding are based on approximations of the buildings' peak relative displacement. These procedures are based on unknown safety levels. This paper attempts to evaluate the influence of foundation flexibility on the structural seismic response by considering the variability in the system and uncertainties in the ground motion characteristics through comprehensive numerical simulations. Actually, the aim of this study is to evaluate the influence of foundation flexibility on probabilistic evaluation of structural pounding. A Hertz-damp pounding force model has been considered in order to effectively capture impact forces during collisions. In total, 5.25 million time-history analyses were performed over the adopted models using an ensemble of 25 ground motions as seismic input within OpenSees software. The results of the study indicate that the soil-structure interaction significantly influences the pounding-involved responses of adjacent structures during earthquakes and generally increases the pounding probability.
The present paper shows the possible development of particle swarm optimization (PSO) based fuzzy-neural networks (FNN) which can be employed as an important building block in real life robot systems, controlled by voice-based commands. The PSO is employed to train the FNNs which can accurately output the crisp control signals for the robot systems, based on fuzzy linguistic spoken language commands, issued by an user. The FNN is also trained to capture the user spoken directive in the context of the present performance of the robot system. Hidden Markov Model (HMM) based automatic speech recognizers are developed, as part of the entire system, so that the system can identify important user directives from the running utterances. The system is successfully employed in a real life situation for motion control of a redundant manipulator.
The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.
Background: Gait analysis is an important measurement for health professionals to assess gait patterns related to functional limitations due to neurological or orthopedic conditions. The purpose of this study was to investigate the reliability of the newly developed portable gait analysis system (PGAS). Design: Cross-sectional design. Test-retest study. Methods: The PGAS study was based on a wearable sensor, and measurement of gait kinematic parameters, such as gait velocity, cadence, step length and stride length, and joint angle (hip, knee, and ankle) in stance and swing phases. The results were compared with a motion capture system (MCS). Twenty healthy individuals were applied to the MCS and PGAS simultaneously during gait performance. Results: The test-retest reliability of the PGAS showed good repeatability in gait parameters with mean intra-class correlation coefficients (ICCs) ranging from 0.840 to 0.992, and joint angles in stance and swing phase from 0.907 to 0.988. The acceptable test-retest ICC was observed for the gait parameters (0.809 to 0.961), and joint angles (0.800 to 0.977). Conclusion: The results of this study indicated that the developed PGAS showed good grades of repeatability for gait kinematic data along with acceptable ICCs compared with the results from the MCS. The gait kinematic parameters in healthy subjects can be used as standard values for adopting this PGAS.
In recent years, the importance of the characterization of fall for a fracture prevention system keeps increasing since fracture from a fall can lead to serious health problems. Fall is one of the major sources which increase morbidity in elderly people. In terms of the cost and the influence to the quality of life, the most serious injury with hip fractures is caused by falls. The traditional methods in characterizing fall patterns have been mainly by the epidemiological surveys. With surveys, the exact data of fall patterns can not been acquired. In this paper, we measured and analyzed with the parameters related to fall pattern such as velocities and accelerations during the motion of falls using 3D motion capture program. We acquired the parameters of the fall pattern of intentional and unexpected fall. The result showed that the variation of velocity and acceleration during fall was very important in characterizing fall pattern, which of vital importance for the development of a fracture prevention system and for the safety of the elderly
The purpose of this study is to develop a gait-event detection system, which is necessary for the cycle-to-cycle FES control of locomotion. Proposed gait event detection system consists of a signal measurement part and gait event detection part. The signal measurement was composed of the sensors and the LabVIEW program for the data acquisition and synchronization of the sensor signals. We also used a video camera and a motion capture system to get the reference gait events. Machine learning technique with ANN (artificial neural network) was adopted for automatic detection of gait events. 2 cycles of reference gait events were used as the teacher signals for ANN training and the remnants ($2\sim5$ cycles) were used fur the evaluation of the performance in gait-event detection. 14 combinations of sensor signals were used in the training and evaluation of ANN to examine the relationship between the number of sensors and the gait-event detection performance. The best combinations with minimum errors of event-detection time were 1) goniometer, foot-switch and 2) goniometer, foot-switch, accelerometer x(anterior-posterior) component. It is expected that the result of this study will be useful in the design of cycle-to-cycle FES controller.
Estimation of vertical position is critical in applications of sports science and fall detection and also controls of unmanned aerial vehicles and motor boats. Due to low accuracy of GPS(global positioning system) in the vertical direction, the integration of IMU(inertial measurement unit) with the GPS is not suitable for the vertical position estimation. This paper investigates an IMU-barometer integration for estimation of vertical position (as well as vertical velocity). In particular, a new two-step Kalman/complementary filter is proposed for accurate and efficient estimation using 6-axis IMU and barometer signals. The two-step filter is composed of (i) a Kalman filter that estimates vertical acceleration via tilt orientation of the sensor using the IMU signals and (ii) a complementary filter that estimates vertical position using the barometer signal and the vertical acceleration from the first step. The estimation performance was evaluated against a reference optical motion capture system. In the experimental results, the averaged estimation error of the proposed method was 19.7 cm while that of the raw barometer signal was 43.4 cm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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