Robots today have wider application fields than they ever have before. They need to work close to humans and fluid and compliable motions are expected of them. This requires redundant degrees of freedom for completing specific task. And conventional motion teaching method cannot be applied to redundant link structures. In this paper, the authors present a proficient, cost-effective and intuitive method for motion teaching. New software to apply this method to a humanoid is also presented. This new method utilizes current sensors to determine which joints to rotate. The experiment shown in this paper is a case of closed link where arms cannot move independently due to the restrictions in between the hands. After the input of several passing points of motion trajectory, the curve fitting is performed by the developed software. This software can insert new points, delete erroneous points and modify existing points. The developed motion teaching method is applied to the Kumdo robot, which is developed by the authors.
In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.
Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.
Stroke patients should exercise for the rehabilitation of their fingers, because they can't use their hand and fingers. Their hand and fingers are fixed on the hand fixing system for rehabilitation exercise of them. But the hands clenched the fist of stroke patients are difficult to fix on it. In order to fix the hands and fingers, their palms are pressed with pressing bars and are controlled by reference force. The fixing system must have a five-axis force/moment sensor to force control. In this paper, the five-axis force/moment sensor was developed for the hand fixing system of finger-rehabilitation exercising system. The structure of the five-axis force/moment sensor was modeled, and designed using finite element method(FEM). And it was fabricated with strain-gages, then, its characteristic test was carried out. As a result, the maximum interference error is less than 2.43 %.
Organ preservation surgery and minimally invasive surgery have been developed during the past 20 years with major focus on transoral laser surgery, endoscopic surgery, and robotic surgery. Two major robotic surgeries in head and neck area are transoral robotic surgery (TORS) and robotic thyroidectomy. Transoral robotic surgery is a safe and efficacious method of surgical treatment of oropharyngeal. hypopharyngeal and laryngeal neoplasm. Advantages of the technique include adequate ability to visualize and manipulate lesions with two hands. TORS can provide magnified three dimensional views and overcome the limitation resulting from the "line of sight" which hinders transoral laser procedure. The swallowing function following transoral robotic surgery show superior and patients were able to retain or rapidly regain swallowing function in the majority of cases. Recently, robotic thyroidectomy has also been developed to overcome the [imitation of endoscopic thyroidectomy. Robotic thyroidectomy by a gasless unilateral axillo-breast or axillary approach using a da Vinci S Surgical Robot is a feasible and cosmetically excellent procedure. It can be a promising alternative to endoscopic thyroidectomy or conventional open thyroidectomy.
Recently, importance of the rehabilitation of hand pathologies as well as the development of high-technology hand robot has been increased. The biomechanical model of hand is indispensable due to the difficulty of direct measurement of muscle forces and joint forces in hands. In this study, a three-dimensional biomechanical model of four fingers including three joints and ten muscles in each finger was developed and a mathematical relationship between neural commands and finger forces which represents the enslaving effect and the force deficit effect was proposed. When pressing a plate under the flexed posture, the muscle forces and the joint forces were predicted by the optimization technique. The results showed that the major activated muscles were flexion muscles (flexor digitorum profundus, radial interosseous, and ulnar interosseous). In addition, it was found that the antagonistic muscles were also activated rather than the previous models, which is more realistic phenomenon. The present model has considered the interaction among fingers, thus can be more powerful while developing a robot hand that can totally control the multiple fingers like human.
This study introduces a smart wrist band system with pressure measurements using wrist skin curvature variation due to finger motion. It is easy to wear and take off without pre-adaptation or surgery to use. By analyzing the depth variation of wrist skin curvature during each finger motion, we elaborated the most suitable location of each Force Sensitive Resistor (FSR) to be attached in the wristband with anatomical consideration. A 3D depth camera was used to investigate distinctive wrist locations, responsible for the anatomically de-coupled thumb, index, and middle finger, where the variations of wrist skin curvature appear independently. Then sensors within the wristband were attached correspondingly to measure the pressure change of those points and eventually the finger motion. The smart wrist band was validated for its practicality through two demonstrative applications, i.e., one for a real-time control of prosthetic robot hands and the other for natural human-computer interfacing. And hopefully other futuristic human-related applications would be benefited from the proposed smart wrist band system.
Objective : In the field of spinal surgery, a few laboratory results or clinical cases about robotic spinal surgery have been reported. In vivo trials and development of related surgical instruments for spinal surgery are required before its clinical application. We investigated the use of the da $Vinci^{(R)}$ Surgical System in spinal surgery at the craniovertebral junction in a human cadaver to demonstrate the efficacy and pitfalls of robotic surgery. Methods : Dissection of pharyngeal wall to the exposure of C1 and odontoid process was performed with full robotic procedure. Although assistance of another surgeon was necessary for drilling and removal of odontoid process due to the lack of appropriate end-effectors, successful robotic procedures for dural sutures and exposing spinal cord proved its safety and dexterity. Results : Robot-assisted odontoidectomy was successfully performed in a human cadaver using the da $Vinci^{(R)}$ Surgical System with few robotic arm collisions and minimal soft tissue damages. Da $Vinci^{(R)}$ Surgical System manifested more dexterous movement than human hands in the deep and narrow oral cavity. Furthermore, sutures with robotic procedure in the oral cavity demonstrated the advantage over conventional procedure. Conclusion : Presenting cadaveric study proved the probability of robot-assisted transoral approach. However, the development of robotic instruments specific to spinal surgery must first precede its clinical application.
본 논문에서는 홈서비스 로봇인 맥봇 II(McBot II)의 빌트인(Built-in) 로봇 팔과 핸드를 설계한다. 이 빌트인 타입의 로봇 머니퓰레이터는 각각 3 DOF(Degree-of-Freedoms)의 로봇팔과 3 DOF의 로봇핸드로 구성되어 진다. 제한된 공간에서 인간과 함께 생활하는 홈서비스 로봇에 탑재되는 머니퓰레이터는 최소의 로봇 크기와 최대의 작업 공간이라는 상반된 설계 스펙이 요구되어 진다. 즉, 최소의 질량과 팔 길이에도 불구하고 효율적 작업을 위한 공간 확보가 필요한 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 상반된 문제를 해결하기 위하여 수직 방향으로 움직이는 로봇 허리 구조와 수평방향의 전후방으로 이동할 수 있는 어깨 관절을 이용한 태스크 기반의 설계 방법을 제안한다. 또한, 양손 협업시스템인 로봇 핸드도 4절 링크 핑거를 이용한 작업 기반 설계를 시도한다. 끝으로 본 논문에서는 구현된 빌트인 머니퓰레이터의 실제 동작 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.
Allehaibi, Khalid Hamid Salman;Basori, Ahmad Hoirul;Albaqami, Nasser Nammas
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.110-119
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2021
The Coronavirus or COVID-19 is contagiousness virus that infected almost every single part of the world. This pandemic forced a major country did lockdown and stay at a home policy to reduce virus spread and the number of victims. Interactions between humans and robots form a popular subject of research worldwide. In medical robotics, the primary challenge is to implement natural interactions between robots and human users. Human communication consists of dynamic processes that involve joint attention and attracting each other. Coordinated care involves sharing among agents of behaviours, events, interests, and contexts in the world from time to time. The robotics arm is an expensive and complicated system because robot simulators are widely used instead of for rehabilitation purposes in medicine. Interaction in natural ways is necessary for disabled persons to work with the robot simulator. This article proposes a low-cost rehabilitation system by building an arm gesture tracking system based on a depth camera that can capture and interpret human gestures and use them as interactive commands for a robot simulator to perform specific tasks on the 3D block. The results show that the proposed system can help patients control the rotation and movement of the 3D arm using their hands. The pilot testing with healthy subjects yielded encouraging results. They could synchronize their actions with a 3D robotic arm to perform several repetitive tasks and exerting 19920 J of energy (kg.m2.S-2). The average of consumed energy mentioned before is in medium scale. Therefore, we relate this energy with rehabilitation performance as an initial stage and can be improved further with extra repetitive exercise to speed up the recovery process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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