The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.
Muthohar, Muhammad Fiqri;Nugraha, I Gde Dharma;Choi, Deokjai
Journal of Information Processing Systems
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제14권4호
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pp.948-960
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2018
Many mobile sensing frameworks have been developed to help researcher doing their mobile sensing research. However, energy consumption is still an issue in the mobile sensing research, and the existing frameworks do not provide enough solution for solving the issue. We have surveyed several mobile sensing frameworks and carefully chose one framework to improve. We have designed an adaptive sampling module for a mobile sensing framework to help solve the energy consumption issue. However, in this study, we limit our design to an adaptive sampling module for the location and motion sensors. In our adaptive sampling module, we utilize the significant motion sensor to help the adaptive sampling. We experimented with two sampling strategies that utilized the significant motion sensor to achieve low-power consumption during the continuous sampling. The first strategy is to utilize the sensor naively only while the second one is to add the duty cycle to the naive approach. We show that both strategies achieve low energy consumption, but the one that is combined with the duty cycle achieves better result.
This paper recognizes the motion intention of the wearer using a muscle stiffness sensor and proposes a control system for a wearable robot based on this. The proposed system recognizes the onset time of the motion using sensor data, determines the assistance mode, and provides assistive torque to the hip flexion/extension motion of the wearer through the generated reference trajectory according to the determined mode. The onset time of motion was detected using the CUSUM algorithm from the muscle stiffness sensor, and by comparing the detection results of the onset time with the EMG sensor and IMU, it verified its applicability as an input device for recognizing the intention of the wearer before motion. In addition, the stability of the proposed method was confirmed by comparing the results detected according to the walking speed of two subjects (1 male and 1 female). Based on these results, the assistance mode (gait assistance mode and muscle strengthening mode) was determined based on the detection results of onset time, and a reference trajectory was generated through cubic spline interpolation according to the determined assistance mode. And, the practicality of the proposed system was also confirmed by applying it to an actual wearable robot.
사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
This paper focuses on the problem of local obstacle avoidance of mobile robots. To solve this problem, the safety direction section search algorithm is suggested. This concept is mainly composed with non-collision section and collision section from the detecting area of laser scanning sensor. Then, we will search for the most suitable direction in these sections. The proposed local motion planning method is simple and requires less computation than others. An environment model is developed using the vector space concept to determine robot motion direction taking the target direction, obstacle configuration, and robot trajectory into account. Since the motion command is obtained considering motion dynamics, it results in smooth and fast as well as safe movement. Using the mobile base, the proposed obstacle avoidance method is tested, especially in the environment with pillar, wall and some doors. Also, the proposed autonomous motion planning and control algorithm are tested extensively. The experimental results show the proposed method yields safe and stable robot motion through the motion speed is not so fast.
Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot's motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
Coupled structures are widely seen in civil and mechanical engineering. In coupled structures, monitoring the translational motion of its key components is of great importance. For instance, some coupled arms are equipped with a hydraulic piston to provide the stiffness along the piston axial direction. The piston moves back and forth and a distance sensing system is necessary to make sure that the piston is within its stroke limit. The measured motion data also give us insight into how the coupled structure works and provides information for the design optimization. This paper develops two distance sensing systems for coupled structures. The first system measures distance with ultrasonic sensor. It consists of an ultrasonic sensing module, an Arduino interface board and a control computer. The system is then further upgraded to a three-sensor version, which can measure three different sets of distance data at the same time. The three modules are synchronized by the Arduino interface board as well as the self-developed software. Each ultrasonic sensor transmits high frequency ultrasonic waves from its transmitting unit and evaluates the echo received back by the receiving unit. From the measured time interval between sending the signal and receiving the echo, the distance to an object is determined. The second distance sensing system consists of a wire draw encoder, a data collection board and the control computer. Wire draw encoder is an electromechanical device to monitor linear motion by converting a central shaft rotation into electronic pulses of the encoder. Encoder can measure displacement, velocity and acceleration simultaneously and send the measured data to the control computer via the data acquisition board. From experimental results, it is concluded that both the ultrasonic and the wire draw encoder systems can obtain the linear motion of structures in real-time.
Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.
This paper describes a monocular PSD-based motion capture sensor to employ with commercial video game systems such as Microsoft's XBOX and Sony's Playstation II. The system compact, low-cost, and only requires a one-time calibration at the factory. The system includes a PSD(Position Sensitive Detector) and active infrared (IR) LED markers that are placed on the object to be tracked. The PSD sensor is placed in the focal plane of a wide-angle lens. The micro-controller calculates the 3D position of the markers using only the measured intensity and 2D position on the PSD. A series of experiments were performed to evaluate the performance of our prototype system. From the experimental results we see that the proposed system's compact size, low-cost, ease of installation, and high frame rates are suitable for high speed motion tracking in games.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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