Muscle force prediction in forward dynamic analysis of human motion depends many muscle parameters associated with muscle actuation. This research studies the effects of various parameters of Hill type muscle model using the simple hand raising motion. Motion analysis is carried out using motion capture system, and each muscle force is recorded for comparison with muscle model generated muscle force. Using Hill type muscle model, muscle force for generating the same hand rasing motion was setup adjusting 5 activation parameters. The test showed the importance of activation parameters on the accurate generation of muscle force.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.
In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.
Park, Jae yeon;Kim, Seong-Hoon;So, Byung-Rok;Yi, Byung-Ju;Kim, Wheekuk
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.36.6-36
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2002
$\textbullet$ Human motion consists of continual impact with environment $\textbullet$ External impulse model of kicking motion $\textbullet$ Models of aerodynamic forces $\textbullet$ Analysis of external impulse according to posture $\textbullet$ Simulation of a soccer ball trajectory
This paper is one of the case studies to improve the labor productivity of PCB assembly through Work Factor motion-time analysis and the application of the motion economy principles and the human factors engineering theory. In result, we can improve 129% of the labor productivity by using a rotary table for the parts delivery. Therefore, it is expected that this result can be used for a lot of the manual works of the small and medium-sized industries especially.
By studying 3-D virtual human modeling, motion-capturing and clothing simulation for easier and safer work clothes development, this research aimed (1) to categorize heavy manufacturing work motions; (2) to generate a 3-D virtual male model and establish painting work motions within a 3-D virtual clothing simulation system through computerized body scanning and motion-capturing; and finally (3) to suggest simulated clothing images of painting work clothes developed based on virtual male avatar body measurements by implementing the work motions defined in the 3-D virtual clothing simulation system. For this, a male subject's body was 3-D scanned and also directly measured. The procedures to edit a 3-D virtual model required the total body shape to be 3-D scanned into a digital format, which was revised using 3-D Studio MAX and Maya rendering tools. In addition, heavy industry workers' work motions were observed and recorded by video camera at manufacturing sites and analyzed to categorize the painting work motions. This analysis resulted in 4 categories of motions: standing, bending, kneeling and walking. Besides, each work motion category was divided into more detailed motions according to sub-work posture factors: arm angle, arm direction, elbow bending angle, waist bending angle, waist bending direction and knee bending angle. Finally, the implementation of the painting work motions within the 3-D clothing simulation system presented the virtual painting work clothes images simulated in a dynamic mode.
The study on social robots has been actively conducted in the robot research community. In the area of robot design, however, there are few studies regarding robot motions that are one of the methods for interaction between humans and robots. This is a preliminary study to find preferred human motions that can be applied to social robots. We conducted a two-phased empirical study about preferred human motions. In the first phase, four representative human motions, such as 'greeting', 'I don't know', 'positive answer', and 'giving', were captured through 28 body makers and video recording. 10 young and 6 elderly Singaporeans participated in the motion capture process. In the second phase, the communication efficiency, emotion, and satisfaction of the human motions recorded in the first phase were measured by a questionnaire and 31 young Koreans, 35 young Singaporeans participated to investigate cultural differences. We drew the conclusion that motions used in the same culture are efficient in communication and also give friendliness and satisfaction. In addition, regardless of user's culture, young people's motions and female motions were preferred in terms of communication efficiency, emotional aspect, satisfaction.
In this paper, a generalized version of the Motion Silhouette Image(MSI) called the Generic Motion Silhouette Image (GMSI) is proposed for gait recognition. The GMSI is a gray-level image and involves the spatiotemporal information of individual motion. The GMSI not only generalizes the MSI but also reflects a flexible feature of a gait sequence. Along with the GMSI, we use the Principal Component Analysis(PCA) to reduce the dimensionality of the GMSI and the Nearest Neighbor(NN) for classification. We apply the proposed feature to NLPR database and compare it with the conventional MSI. Experimental results show the effectiveness of the GMSI.
국내 모션 캡처 방식의 작업환경에서 문제점이 되고 있는 부분은 사람의 감각이 필요로 하는 부분에까지 모션 데이터가 사용된다는 점이다. 작품 전반에 인간적인 이미지를 많이 불어 넣지 못한다는 것과 무조건 모션 캡처 데이터만으로 해결을 하려는 속사포 같은 공정 방식이다. 모션 캡처의 응용분야와 그 효율성은 실로 다양하고 효과적이지만 이와 같은 문제점들을 극복해 내지 못한다면 막대한 자본의 손실과 인력의 낭비만을 초래 할 것이다. 본 논문에서는 얼굴 표정 애니메이션에 있어서 모션 캡처와 키 애니메이션 제작방식의 장단점을 비교분석한다. 또한 실제제작을 통해서 이들을 분석하고 고가(高價)의 모션 캡처 장비로 제작할 수 없는 환경에서의 키 애니메이션 제작방식의 효율적인 방안을 제시한다.
Kim, Tae-Kyun;Lee, Sung-Uk;Lee, Jong-Ha;Kee, Seok-Cheol;Kim, Sang-Ryong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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pp.1960-1963
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2003
For applications such as video surveillance and human computer interface, we propose an efficiently integrated method to detect and track faces. Various visual cues are combined to the algorithm: motion, skin color, global appearance and facial pattern detection. The ICA (Independent Component Analysis)-SVM (Support Vector Machine based pattern detection is performed on the candidate region extracted by motion, color and global appearance information. Simultaneous execution of detection and short-term tracking also increases the rate and accuracy of detection. Experimental results show that our detection rate is 91% with very few false alarms running at about 4 frames per second for 640 by 480 pixel images on a Pentium IV 1㎓.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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