In this paper, an Intelligent Bed Robot System (IBRS) is proposed, that is a special bed equipped with robot manipulator. To assist a patient using IBRS, pose and motion estimation process is fundamental. It is designed to help the elderly and the disabled for their independent life in bed without other assistants. For this purpose, we use the pressure sensor distributed mattress for detecting the change of motion on the bed. Using that data, we control the robot arm to move to the appropriate position and serve to the user. In addition, we can estimate the user's intention based on the change of pressure and use those data to control the robot arm guide.
의료용 컬러 그래픽 연구는 의료용 로봇의 생산 시대를 통해 회사 제품의 디자인 품질을 세계적으로 확대하고 보급하는 기반이 될 것이다. 본 연구에서는 의료 로봇 침대 확대 시대에 걸맞은 기술과 내용, 유니버셜 의료색 적용, 인체공학적 색채 등을 기반으로 하였다. 이와 함께 유니버셜 디자인의 관점에서 의료용 침대 로봇의 색채 연구방향을 제시하였다. 이에 따라, 국내업체에서 개발 중인 의료용 로봇의 기능을 사례로 하여 유니버셜 컬러 설계를 제안하였다. 이 로봇 침대의 특성은 기능별로 3가지로 구분할 수 있는 바, 첫째는 치유성(Curative)으로 욕창 예방을 위한 치료 특성을, 두 번째는 의료 환경을 위한 청결성(Clean)으로 시트 자동교환을, 세 번째는 편의성(Convenient)으로 환자이송을 구현하는 기능을 갖는 것으로 파악된다. 본론으로 이에 적합한 기능 색채의 조합을 제시하였다. 결과적으로 제시한 색채분석 및 유니버설 컬러설계 기법이 첨단 의료용 로봇 침대의 외형과 기능을 잘 표현하는 데 유용한 방법론이 될 수 있을 것이다.
This paper is concerned with face recognition for human-robot interaction (HRI) in robot environments. For this purpose, we use Tensor Subspace Analysis (TSA) to recognize the user's face through robot camera when robot performs various services in home environments. Thus, the spatial correlation between the pixels in an image can be naturally characterized by TSA. Here we utilizes face database collected in u-robot test bed environments in ETRI. The presented method can be used as a core technique in conjunction with HRI that can naturally interact between human and robots in home robot applications. The experimental results on face database revealed that the presented method showed a good performance in comparison with the well-known methods such as Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) in distant-varying environments.
This paper describes the design of an elbow rehabilitation robot based on force measurement that enables a severe stroke patient confined to their bed to receive elbow rehabilitation exercises. The developed elbow rehabilitation robot was providewitha two-axis force/torque sensor which can detect force Fz and torque Tz, thereby allowing it to measure therotational force (Tz) exerted on the elbow and the signal force Fz which can be used as a safety device. The robot was designed and manufactured for severe stroke patients confined to bed, and the robot program was manufactured to perform flexibility elbow rehabilitation exercises. Asa result of the characteristics test of the developed rehabilitation robot, the device was safely operated while the elbow rehabilitation exercises were performed. Therefore, it is thought that the developed rehabilitation robot can be used for severe stroke patients.
This paper describes the development of a rehabilitation robot that can provide wrist bending exercise to a severe stroke patient staying in a bed ward or at home. The developed rehabilitation robot has a three-axis force sensor which detects three directional force Fx, Fy, and Fz. The sensor measures a bending force (Fz) exerted on the wrist and the signal force (Fx and Fy) which can be used for the safety purpose. The robot was designed for severe stroke patients in bed, and the robot program was developed to perform a wrist bending rehabilitation exercise. In our tests including a nine-day experimental exercise, the developed force sensor-based robot operated effectively and safely.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.254-259
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2020
The medical bed developed in this study is an electrically driven segmental keyboard. First describe the instrument of the segmental bed specially designed for pressure ulcer prevention, then the motor control system and pressure ulcer prevention operation of the bed. The main factor of pressure ulcer generation is displayed as body pressure x time, and when the keyboard falls, the body pressure becomes zero, and the pressure becomes higher than the threshold even if the body pressure is above the threshold, the pressure control algorithm has been developed. Therefore, using the proposed pressure control method, it has no particular ulcer occurred theoretically.
This study is aimed to acquire the depth information and measure the water volume of reservoir using the robot-ship equipped with GPS and echosounder. Robot-ship is an automatic system for measuring exact depth and bed topography. According to field experiment results, measured water volume by the robot-ship data was not much exceeding 6.8% in comparison with existing water volume data, and it was guessed because of sediments of reservoir bottom. The robot-ship could be used to acquire economically and exactly the water depth and bed topography of reservoirs, dams, rivers and so on.
Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.
본 연구의 목적은 DGPS와 무선통신을 이용하여 저수지, 댐 등의 수심 및 수중지형 정보를 획득할 수 있는 원격 수심측정시스템을 개발하는데 있다. GPS와 에코사운더를 장착한 로봇선은 무선 인터넷을 이용하여 원격으로 제어된다. 로봇선체는 선체, 개별 모듈 및 제어보드로 구성되었으며, 제어국은 위치데이터 처리시스템과 원격제어시스템으로 구성되었다. 통신시스템은 로봇선과 제어국이 정보를 교환할 수 있도록 개발하였으며, RF 모뎀과 무선 인터넷의 2채널 시스템으로 구성되었다. 본 연구에서 개발된 원격측정 로봇선은 저수지, 댐, 하천 등의 수심 및 하상지형 정보를 경제적으로 정확하게 획득하는데 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
Using telesensor programming method, we control the space robot which has two 2-DOF manipulators. To make this control system, we devide total works by elemental operation. And we make a simulation system that can simulate sensors and robot. In the simulation system, we make a sensor data and robot paths by "Teaching by showing" method. And using these data, we control the real space robot. This off-line method can solve long time delay problem in teleoperation.operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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