This paper presents a simple identification method of the actual kinematic parameters for the robot with parallel joints. It is known that Denavit-Hartenberg's coordinate system is not useful for nearly parallel joints. In this paper, the coordinate frames are reassigned to model the kinematic parameter between nearly parallel joints by four parameters. The proposed identification method uses a straight ruler about 1m long. A robot hand is placed by using a teaching pendant at the prescribed points on the ruler, and corresponding error function is defined. The identified kinematic parameters which make the error function zero are obtained by iterative least square error method based on the singular value decomposition. In the compensation of joint angles, only the position is considered because the usual applications of robot do not require a precise orientation control.
In this paper, we present a position-based robot hand tracking scheme where a pan-tilt camera is controlled such that a robot hand is always shown in the center of an image frame. We calculate the rotation angles of a pan-tilt camera by transforming the coordinate systems. In order to identify the model parameters, we applied two optimization techniques: a nonlinear least square optimizer and a particle swarm optimizer. From the simulation results, it is shown that the considered parameter identification problem is characterized by a highly multimodal landscape; thus, a global optimization technique such as a particle swarm optimization could be a promising tool to identify the model parameters of a robot hand tracking system, whereas the nonlinear least square optimizer often failed to find an optimal solution even when the initial candidate solutions were selected close to the true optimum.
본 논문에서는 손동작을 영상 입력 정보로 하여 기기의 기능을 제어하는 UX를 구현하였다 이를 위하여 Microsoft 사의 Kinect 센서를 이용하여 초당 30 프레임의 사용자의 3차원 depth map을 얻고 여기서 skeleton 이미지를 추출하여 손목 등의 관절의 위치에 대한 좌표 값을 얻는다. 전 후 프레임의 손의 위치가 변화하는 방향과 병화량으로부터 손 동작의 의미를 추출하고 다양한 손동작을 이용하여 스마트TV 등의 원격의 영상을 제어하는 명령어 입력으로 사용하는 UX를 제시하고 실험을 통하여 구현하였다.
GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.
Purpose : The purpose of this study was to investigate effects of repetitive hand task on upper extremity proprioception and dexterity. Methods : Experimental group who had done hand task since last 1 year and young adult control group was recruited this study. Proprioception was measured positioning errors of elbow and wrist on three dimensional coordinate system by Winarm software(Zebris Medcal GmbH, Germany). And dexterity was measured by box and block test. Statistical analysis was used independent t -test. Results : When elbow moved from flexion to extension, there were significant difference on error of x axis in wrist location and erros of x, z axis in shoulder location(p<.05). When wrist moved from flexion to extension, there was significant difference on y axis in finger location error(p<.05). And there significant difference on dexterity(p<.05). Conclusion : In conclusion, repetitive hand task increase upper extremity proprioception and dexterity. The physical therapy in industrial workers should inhibit overuse injury.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4491-4509
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2017
The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.
본 논문에서는 UI 시스템에서 포인팅 장비를 대신할 수 있는 컴퓨터 비전 기반의 제스쳐 형상의 영역 비율과 크기 변화 특징을 이용한 손-동작 인터페이스를 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 손 영역 검출을 위해서 HSI 컬러 모델을 기반으로 손 영역의 피부 색상(Hue)과 채도(Saturation) 값을 혼합하여 적용함으로서 제스쳐 인식에 있어서 손 영역 이외의 피부색 영역을 제거할 수 있으며, 빛에 의한 잡음 영향을 줄이는데 효과적이다. 또한 제시되는 제스쳐의 정적인 포즈 인식이 아닌 실시간으로 변화하는 제스쳐 클리핑 영역에서의 손 영역 화소 비율과 크기 변화를 검출함으로써 계산량을 줄일 수 있으며, 보다 빠른 응답 속도를 보장한다. 제안한 컴퓨터 비전 기반의 포인팅 인터페이스는 우리가 이전 연구에서 구현한 자가 시력 측정 시스템에서 독립적인 포인팅 인터페이스로 적용한 결과, 평균적으로 86%의 제스쳐 인식률과 87%의 좌표이동 인식률을 보여 포인팅 인터페이스로의 활용도를 보였다.
Dynamic behaviors and stability of an optical disk drive coupled with an automatic ball balancer (ABB) are analyzed by a theoretical approach. The feeding system is modeled a rigid body with six degree-of-freedom. Using Lagrange's equation, we derive the nonlinear equations of motion for a non -autonomous system with respect to the rectangular coordinate. To investigate the dynamic stability of the system in the neighborhood of the equilibrium positions, the monodromy matrix technique is applied to the perturbed equations. On the other hand, time responses are computed by the Runge -Kutta method. We also investigate the effects of the damping coefficient and the position of ABB on the dynamic behaviors of the system.
Dynamic behaviors and stability of an optical disk drive coupled with an automatic ball balancer(ABB) are analyzed by a theoretical approach. The feeding system is modeled a rigid body with six degree-of-freedom. Using Lagrange's equation, we derive the nonlinear equations of motion for a non-autonomous system with respect to the rectangular coordinate. To investigate the dynamic stability of the system in the neighborhood of the equilibrium positions, the monodromy matrix technique is applied to the perturbed equations. On the other hand, time responses are computed by the Runge-Kutta method. We also investigate the effects of the damping coefficient and the position of ABB on the dynamic behaviors of the system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.216-220
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2007
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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