In this paper, we propose Intelligent Driver Assistance System (I-DAS) for driver safety. The proposed system recognizes safety and danger status by analyzing blind spots that the driver cannot see because of a large angle of head movement from the front. Most studies use image pre-processing such as face detection for collecting information about the driver's head movement. This not only increases the computational complexity of the system, but also decreases the accuracy of the recognition because the image processing system dose not use the entire image of the driver's upper body while seated on the driver's seat and when the head moves at a large angle from the front. The proposed system uses a convolutional neural network to replace the face detection system and uses the entire image of the driver's upper body. Therefore, high accuracy can be maintained even when the driver performs head movement at a large angle from the frontal gaze position without image pre-processing. Experimental result shows that the proposed system can accurately recognize the dangerous conditions in the blind zone during operation and performs with 95% accuracy of recognition for five drivers.
Need to develop human body's posture supervised robots, gave the push to researchers to think over dexterous design of exoskeleton robots. It requires to develop quantitative techniques to assess human motor function and generate the command to assist in compliance with complex human motion. Upper limb rehabilitation robots, are one of those robots. These robots are used for the rehabilitation of patients having movement disorder due to spinal or brain injuries. One aspect that must be fulfilled by these robots, is to cope with uncertainties due to different patients, without significantly degrading the performance. In this paper, we propose chattering free sliding mode control technique for this purpose. This control technique is not only able to handle matched uncertainties due to different patients but also for unmatched as well. Using this technique, patients feel active assistance as they deviate from the desired trajectory. Proposed methodology is implemented on seven degrees of freedom (DOF) upper limb rehabilitation robot. In this robot, shoulder and elbow joints are powered by electric motors while rest of the joints are kept passive. Due to these active joints, robot is able to move in sagittal plane only while abduction and adduction motion in shoulder joint is kept passive. Exoskeleton performance is evaluated experimentally by a neurologically intact subjects while varying the mass properties. Results show effectiveness of proposed control methodology for the given scenario even having 20 % uncertain parameters in system modeling.
본 연구는 현재 산업용으로 널리 사용되고 있는 수직 다관절 6자유도 로봇을 의료용 목적으로 적용하기 위해 수행하였다. 이미 산업용으로 제안되어 검증된 로봇을 사용한다면 비용, 시간적인 면에서 상당한 잇점이 있다. 따라서 본 논문에서는 산업용으로 제안된 로봇을 의료 목적으로 사용하여 연구하였다. 본 시스템은 뇌졸중 환자와 같이 한쪽 팔을 다친 사람들을 위해 제안하였다. 한쪽 팔이 비정상이고 다른 팔이 정상인 환자를 대상으로 정상인 팔의 움직임을 획득하여 마비되거나 정상으로 움직이기 어려운 팔을 운동시키도록 마스터-슬레이브 시스템을 구성하였다. 또한 팔꿈치와 어깨의 기구학을 해석하기 위하여 기존의 인체에 관한 연구 결과를 적용하였다. 또한 슬레이브 로봇에 힘 센서를 부착하여 환자의 재활 정도를 측정할 수 있도록 하였으며, 위험 상황에 대비함으로써 슬레이브 로봇의 안전성을 높였다. 이러한 시스템으로 인해 물리치료사의 도움 없이 환자 혼자 운동이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 제안된 시스템과 제어 알고리즘은 실험과 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
Recently the exoskeletal power assistive equipment which is a kind of wearable robot has been widely developed to help the human body motion. For the elderly people and patients, however, some limits exist due to the weight and volume of the equipments. As a feasible solution, a tendon-driven exoskeletal power assistive device fur the lower body, and caster walker are proposed in this research. Since the caster walker carries the heavy items, the weight and volume of the wearable exoskeleton are minimized. The key control is used to generate the joint torque required to assist motions such as sitting, standing and walking. Experiments were performed for several motions and the EMG sensors were used to measure the magnitude of assistance. When the motion of sitting down and standing up was compared with and without wearing the proposed device, the $25\%$ assistance was acquired.
This paper presents a control algorithm for a wearable walking aid robot for subjects with paraplegia after stroke. After a stroke, a slow, asymmetrical and unstable gait pattern is observed in a number of patients. In many cases, one leg can move in a relatively normal pattern, while the other leg is dysfunctional due to paralysis. We have adopted the so-called assist-as-needed control that encourages the patient to walk as much as possible while the robot assists as necessary to create the gait motion of the paralyzed leg. A virtual wall was implemented for the assist-as-needed control. A position based admittance controller was applied in the swing phase to follow human intentions for both the normal and paralyzed legs. A position controller was applied in the stance phase for both legs. A power controller was applied to obtain stable performance in that the output power of the system was delimited during the sample interval. In order to verify the proposed control algorithm, we performed a simulation with 1-DOF leg models. The preliminary results have shown that the control algorithm can follow human intentions during the swing phase by providing as much assistance as needed. In addition, the virtual wall effectively guided the paralyzed leg with stable force display.
In this paper, we propose the organization of a sensor system and user's intent detection algorithm for walking assist rehabilitation robots. The main purpose of walking assist rehabilitation robots is assisting SCI patients to walk in normal environment. To use walking assist rehabilitation robot in normal environment, it is needed to consider various factors about user's safety and detection of user's intent and so on. For these purposes, we have analyzed the use case of rehabilitation robots and organized the system of sensors for walking assist rehabilitation robots and finally, we have developed the algorithm which is used to detect user's intent for those. We applied our proposal method in the rehabilitation robot, ROBIN, and verified their effectiveness by normal, not patient.
본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다.
고령사회로 진입함에 따라 보행보조기의 관심이 증가되고있다. 고령자는 로봇의 조작능력이 매우 떨어지기 때문에 외부환경변화(장애물, 위험상황)에 민첩하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 보행보조로봇 사용자가 구동 중 실수를 하더라도 진행하고자 하는 방향의 장애물 대하여 안전하게 회피하는 방법을 제안한다. 보행보로로봇에 레이져 센서를 정면에 장착하여 장애물을 판단하고 로봇이 회피 또는 정지하도록 하였다.
지능형 서비스 로봇은 인공지능 및 센서인터페이스 등의 다양한 기능과 IT기술의 접목으로 우리의 생활을 윤택하게 해줄 수 있는 인간 지향적인 성격으로 발전하고 있다. 또한 많은 분야에서 새로운 서비스 개발을 통해서 좀더 인간의 생활에 가까이 접근되어 지고 있다. 한편 국내 초등학교에서 초등교사는 학생 수의 과다로 능동적이기 보다는 수동적인 수업을 하고 있어서 학습 효율성이나 능률성이 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 발전하고 있는 서비스 로봇 기술로 능동적인 수업형태와 자율적이고 창의적인 학습 및 교육서비스를 제공할 수 있는 교사도우미 로봇을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 로봇은 기존의 지능형 서비스 로봇과 ICT(Information & Communication Technology) 교육을 접목할 수 있는 로봇의 제반 환경의 구성과 더불어 교육 현장에 알맞도록 HRI 및 시나리오를 기반으로 개발되었고, 로봇의 주요기능은 교사지원, 학습보조, 수업지원 등으로 사전 설문조사를 통하여 필요성이 높은 기능을 중심으로 설정되었다. 개발된 초등학교 지원 로봇은 2006년 10월부터 대전지능로봇산업화센터에서 초등학교 학생을 대상으로 시범수업을 준비하고 있고, 2007년도 중반에는 초등학교에서 시범사업을 추진할 예정이다.
본 논문에서는 보행이 불편한 노인들의 효과적인 자가 재활을 위한 보행 보조 로봇의 개발에 대해 연구하였다. 개발된 로봇의 주요 특징은 크게 유아보행기 및 전동휠체어 메커니즘을 융합한 안전성 및 운동성향상과 가변저항 및 스테레오 카메라를 이용한 정확한 보행 추종 제어 알고리즘으로 나눌 수 있다. 구체적으로, 유아보행기의 메커니즘을 적용하여 사용자가 보행 중 넘어지는 사고로부터 안전을 확보하는 동시에 다리근육의 부담을 줄여줄 수 있는 골반지지대를 설계하였으며, 전동휠체어와 같이 구동모터를 이용하여 사용자가 적은 힘으로도 로봇을 이동시킬 수 있도록 하였다. 다음으로, 골반지지대에 부착된 가변저항을 이용하여 사용자의 보행 의도 및 방향을 로봇이 자동적으로 판단하고 사용자를 추종할 수 있도록 하였으며, 스테레오 카메라를 이용한 사용자 하체모션분석 알고리즘으로부터 추종 반응속도와 정확성을 한층 높였다. 최종적으로, 단계적인 보행 보조 실험을 통해 개발된 로봇의 사용자 보행 추종 성능을 실험적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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