Human Robot Interaction(HRI) through a haptic interface plays an important role in controlling robot systems remotely. The augmented usage of bio-signals in the haptic interface is an emerging research area. To consider operator's state in HRI, we used bio-signals such as ECG and blood pressure in our proposed force reflection interface. The variation of operator's state is checked from the information processing of bio-signals. The statistical standard variation in the R-R intervals and blood pressure were used to adaptively adjust force reflection which is generated from environmental condition. To change the pattern of force reflection according to the state of the human operator is our main idea. A set of experiments show the promising results on our concepts of human adaptive interface.
Nowadays, with progresses in robotic science, the design and implementation of a mechanism for human-robot interaction with a low workload is inevitable. One notable challenge in this field is the interaction between a single human and a group of robots. Therefore, we propose a new comprehensive framework for single-human multiple-robot remote interaction that can form an efficient intelligent adaptive interaction (IAI). Our interaction system can thoroughly adapt itself to changes in interaction context and user states. Some advantages of our devised IAI framework are lower workload, higher level of situation awareness, and efficient interaction. In this paper, we introduce a new IAI architecture as our comprehensive mechanism. In order to practically examine the architecture, we implemented our proposed IAI to control a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) under different scenarios. The results show that our devised IAI framework can effectively reduce human workload and the level of situation awareness, and concurrently foster the mission completion percentage of the UAVs.
Human Adaptive Mechatronics(HAM) is a new concept which was proposed in our university's research project sponsored by Japanese Ministry of Education, Sports, Culture, Science and Technology(MEXT), and is defined as "intelligent mechanical systems that adapt themselves to the user's skill under various environments, assist to improve the user's skill, and assist the human-machine system to achieve best performance". In this paper, the concept and key-items of HAM are mentioned. And the control strategy to realize a HAM human-machine system is explained in the case of physical-interface system, i.e. haptic system. The proposed assist-control of a force-feedback type haptic system includes online estimation of a operator's control characteristics, and a `force assist' function implemented as a change in the support ratio according to the identified skill level. We developed a HAM-haptic device test system, executed evaluation experiments with this apparatus, and analyzed the measured data. It was confirmed that the operator's skill could be estimated and that operator's performance was enhanced by the assist-control.
A driving simulator is a computer-controlled tool to study an interface between a driver and vehicle response by enabling the driver to participate in judging vehicle characteristics. Using the driving simulator, human factor study, vehicle system development and other research can be effectively done under controllable, reproducible and non-dangerous conditions. An Adaptive Cruise Control (ACC) system is generally regarded as a system that can be achieved in the near future without the demanding infrastructure components and technologies. ACC system is an automatic vehicle following system with no human engagement in the longitudinal vehicle direction. And the influence of the driver is substantial in developing the system. Driving characteristic is very different according to the accident riskiness, gender, age and so on. In this research, experiments have been carried out to investigate driving characteristics with the ACC system, using a driving simulator. Participants are 21 male and 19 female. Driving characteristics such as preferred headway-time, lane keeping ability, eye direction, and head movement have been observed and compared between the driving with ACC and the driving without ACC.
최근 과학 기술의 발전으로 첨단 자율 기능을 탑재된 차량의 출현이 가능하게 되었으며, 기존 차량에 추가된 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems: ADAS)은 기존 차량에 추가된 이러한 자율 시스템들의 좋은 예라 할 수 있다. 이러한 시스템은 다수의 작동 모드를 가지는데 운전자들이 현재 수행중인 작동 모드를 잘못 인지하게 되면 교통사고가 일어날 수 있음이 관찰되고 있다. 본 연구에서는 적응 순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC) 시스템을 장착한 자동화된 자동차의 운전자 인터페이스를 설계하고 이를 정형 기법을 통한 분석과 피실험자를 이용한 실험을 통해 모드 혼동 발생 여부를 검증하고 이를 개선하는 연구를 수행하였다. 이를 통해 모드 혼동을 방지하기 위해서는 시스템에 대한 심성 모델의 정확성과 간결성뿐만 아니라 인터페이스 구현시 디스플레이의 명확성이 또한 매우 중요하다는 것을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.131-139
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2016
Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.
GUI(graphical user interface) has been the dominant platform for HCI(human computer interaction). The GUI-based style of interaction has made computers simpler and easier to use. However GUI will not easily support the range of interaction necessary to meet users' needs that are natural, intuitive, and adaptive. In this paper we study an approach to track a hand in an image sequence and recognize it, in each video frame for replacing the mouse as a pointing device to virtual reality. An algorithm for real time processing is proposed by estimating of the position of the hand and segmentation, considering the orientation of motion and color distribution of hand region.
In this paper, we supposed teller following algorithm that using sound localization for developing dialog type humanoid robot. A sound localization is studied for develop the techniques of an efficient 3-D sound system based on the psychoacoustics of spatial hearing with multimedia or virtual reality. When a robot talk with human, it is necessary that robot follow human for improved human interface and adaptive noise canceling. We apply this algorithm to robot system.
본 논문에서는 근전도(EMG) 신호를 이용하여 휴먼보조 장치나 원격 제어에 활용할 수 있는 가상 로봇 팔 제어 방식을 제안한다. 4개의 표면 전극에서 근전도 신호를 측정하여 SOM과 LVQ를 이용하여 동작을 분류하는 시스템이다. 인터페이스 프로그램은 PC 상에서 구성하였다. 제안한 방식의 실험결과 94%의 분류 성공률을 얻었다.
일반적인 지상통제 시스템은 단일 무인항공기 운용을 위한 통제 및 정보 전시 기능을 갖추고 있다. 현대에서는 단일 지상통제 시스템을 사용하여 복수 무인항공기의 운용이 요구되고 있다. 이로 인하여 무인기 운용자는 과거보다 다양한 임무 수행이 요구되며, 임무 수행 중 다양한 요인에 의하여 임무과부하를 받게 된다. 본 연구에서는 복수무인기 운용자의 임무과부하 측정을 통해 운용자의 상태를 반영한 적응형 지상통제 시스템을 제안한다. 복수무인기를 운용할 수 있는 지상통제 소프트웨어를 개발하고, 또한 시뮬레이터를 구성하여 운용자가 지상통제 시스템의 운용을 통해 시스템의 기능을 검증한다. 적응형 지상체 실험을 분석한 결과, 비적응형 지상체 실험 결과와 대비하여 운용자의 동공지름이 감소하고, 임무 성능이 증가하는 등 적응형 지상체의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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