기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
This paper proposes a predictive control for an efficient human following robot using Kinect sensor. Especially, this research is focused on detecting of foot-end-point and foot-vector instead of human body which can be occluded easily by the obstacles. Recognition of the foot-end-point by the Kinect sensor is reliable since the two feet images can be utilized, which increases the detection possibility of the human motion. Depth image features and a decision tree have been utilized to estimate the foot end-point precisely. A tracking point average algorithm is also adopted in this research to estimate the location of foot accurately. Using the continuous locations of foot, the human motion trajectory is estimated to guide the mobile robot along a smooth path to the human. It is verified through the experiments that detecting foot-end-point is more reliable and efficient than detecting the human body. Finally, the tracking performance of the mobile robot is demonstrated with a human motion along an 'L' shape course.
하이테크놀로지를 여러 가지 다른 영역과 융합하고자 하는 노력이 다양한 연구 분야에서 시도되고 있으며, 스포츠웨어를 개발함에 있어 운동선수의 운동능력을 향상시키기 위한 분야에 이러한 첨단 기술들이 도입되고 있다. 본 연구는 스포츠 훈련에 도움이 되는 동작 센싱 스마트 스포츠웨어를 개발하기 위한 기초 연구로서, 조정 동작 시 관절의 움직임을 측정할 수 있는 동작 센서를 부착하기 위한 인체상의 최적 위치를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 일관된 동작을 반복적으로 수행할때 관절의 변화가 큰 조정을 대상 스포츠로 선정하였으며, 조정 선수의 대표 체급인 중량급과 경량급의 피험자를 선정하여 동작에 따른 피부의 변화율을 측정하여 체급별 차이를 분석하였다. 먼저, 3차원 모션캡처 시스템을 이용하여 조정 동작 시 등, 팔꿈치, 엉덩이, 무릎 부위의 피부 변화를 촬영하고, 각 마커 간 거리의 변화율을 분석함으로써 체급에 따른 차이를 보이지 않으면서 동작에 따라 피부의 변화가 큰 부분을 인체 상에 도시하였다. 이를 바탕으로 동작 센싱용 스마트 스포츠웨어를 위한 센서 부착의 가이드라인을 제시하였다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
The fast development of electronic devices towards wireless, portable and multi-functionality desperately needs the self-powered and low maintenance power sources. The possibility to coupling the nanogenerator to wearable and portable electronic device facilitates the self powered device with independent and self sustained power source. Nanogenerator has ability to convert the low frequency mechanical vibration to electrical energy which is utilized to drive the electronic device [1]. The self powered power source has the ability to generate the power from environment and human activity has attracted much interest because of place and time independent. The human body motion based energy harvesting has created huge impact for future self powered electronics device applications. The power generated from the human body motion is enough to operate the future electronic devices. The energy harvesting from human body motion based on triboelectric effect has simple, cost-effective method [2, 3] and meet the required power density of devices. However, its output is still insufficient to driving electronic devices in continues manner so new technology and new device architecture required to meet required power. In the present work, we have fabricated the triboelectric nanogenerator using PDMS polymer. We have studied detail about the power output of the device with respect to different polymer thickness and varied separation distance.
We present the concept of a Medical Digital Twin (MDT) that can predict and analyze medical diseases using computer simulations and introduce a dynamic virtual body capture system to create it. The MDT is a technology that creates a 3D digital virtual human body by reflecting individual medical and biometric information. The virtual human body is composed of a static virtual human body that reflects an individual's internal and external information and a dynamic virtual human body that reflects his motion. Especially we describe an early version of the dynamic virtual body capture system that enables continuous simulation of musculoskeletal diseases.
When designing workplaces or arranging controls on panel, devices and controls should be placed within the reach of operator's arm or foot to guarantee effective performances. Most of the existing research on the reach volume were based on measurements of a few subject's arm reach, and limited to Caucasian and Chinese populations. Furthermore, reach volume considering foot or trunk motion have not been investigated. Range of human joint motion and that of two degrees of freedom motion are needed to generate reach volume analytically using the sweeping algorithm. However, range of two degrees of freedom motion has not been measured up to now. Therefore, range of two degrees of freedom motion was measured in this research, where 47 college students were participated voluntarily as subjects. The results showed that the motion of one joint can be limited by the motion of another motion, that is to say, the shoulder flexion was decreased significantly when the shoulder was adducted or abducted. Second, new approximate algorithms generating reach volumes were suggested, in which range of two degrees of freedom motion was used as input data. Depending upon the body segment included such as trunk, arm and leg, three types of reach volume were provided, in which the human body was modeled as a multilink system based on the robot kinematics and the sweeping method was employed. Reach volume generated analytically in this study showed statistically reasonable results when compared with that obtained from direct measurement.
This paper deals with the development of biomechanical model on a seat with backrest support in the vertical direction. Four kinds of biomechanical models are discussed to depict human motion. One DOF model mainly describes z-axis motion of hip, two and three DOF models describe z-axis of hip and head, and while nine DOF model suggested in this study represents more motion than the otehr model. Three kinds of experiments were executed to validate these models. The first one was to measure the acceleration of the floor and hip surface in z-axis, the back surface in x-axis, and the head in z-axis under exciter. From this measurement, the transmissiblities of each subject were obtained. The second one was the measurement of the joint position by the device having pointer and the measurement of contact position between the human body and the seat by body pressure distribution. The third one was the measurement of the seat and back cushion by dummy. The biomechanical model parameters were obtained by matching the simulated to the experimental transmissiblities at the hip, back, and head.
Information that is acquired by adhered sensors on a body has been commonly used for the three-dimensional real-time motion capture algorithm. This paper describes realtime motion capture algorithm using computer vision. In a real-time image sequence, human body silhouette is extracted use a background subtraction between background image and the reference image. Then a human standing posture whether forward or backward is estimated by extraction of skin region in the silhoutte. After then, the principal axis is calculated in the torso and the face region is estimated on the principal axis. Feature points, which are essential condition to track the human gesture, are obtained ...
An analytical model for a human body is important to predict muscle and joint forces. Because it is difficult to estimate muscle or joint forces from a human body, the objective of this study is the development of a reliable analytical model for a human body to evaluate the lower extremity muscle and joint forces. The musculoskeletal system of the human lower extremity is modeled as a multibody system employing the Hill-type muscle model. Muscle forces are determined to minimize energy consumption, and we assume that motion is constrained in the sagittal plane. Muscle forces are calculated through an equilibrium analysis while rising from a seated position. The musculoskeletal model consists of four segments. Each segment is a rigid body and connected by frictionless revolute joints. Muscles of the lower extremity are simplified to seven muscles with those that are not related to the sagittal plane motion are ignored. Muscles that play a similar role are combined together. The results of the present study are compared with experimental results to validate the lower extremity model and the assumptions of the present study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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