This paper proposes a gait phase classifier using a Recurrent Neural Network (RNN). Walking is a type of dynamic system, and as such it seems that the classifier made by using a general feed forward neural network structure is not appropriate. It is known that an RNN is suitable to model a dynamic system. Because the proposed RNN is simple, we use a back propagation algorithm to train the weights of the network. The input data of the RNN is the lower body's joint angles and angular velocities which are acquired by using the lower limb exoskeleton robot, ROBIN-H1. The classifier categorizes a gait cycle as two phases, swing and stance. In the experiment for performance verification, we compared the proposed method and general feed forward neural network based method and showed that the proposed method is superior.
Nguyen, Anh Viet;Yu, He Xiao;Shin, Jae-Ho;Park, Sang-Yun;Lee, Eung-Joo
한국멀티미디어학회논문지
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제11권12호
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pp.1676-1687
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2008
In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.202-206
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2024
Robust system may not guaranty its applicability and adaptability. That is why research and development go together in the modern research concept. In this paper we are going to examine the applicability and adaptability of gait-based biometric identity verification system especially in the GCC (Gulf Cooperation Council). The system itself closely involved with human interaction where privacy and personality are in concern. As of 1st phase of our research we will establish gait-based identity verification system and then we will explain them in and out of human interaction with the system. With involved interaction we will conduct an extensive survey to find out both applicability and adoptability of the system. To conduct our experiment, we will use UCMG databased [1] which is readily available for the research community with more than three thousand video sequences in different viewpoint collected in various walking pattern and clothing. For the survey we will prepare questioners which will cover approach of data collection, potential traits to collect and possible consequences. For analyzing gait biometric trait, we will apply multivariate statistical classifier through well-known machine learning algorithms in a ready platform. Similarly, for the survey data analysis we will use similar approach to co-relate the user view point for such system. It will also help us to find the perception of the user for the system.
This paper deals with a human-like gait generation of a biped robot with a balancing weight of an inverted pendulum type by using genetic algorithm. The ZMP (Zero Moment Point) is the most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To perform a stable walking of a biped robot, a balancing motion is required according to legs' trajectories and a desired ZMP trajectory. A dynamic equation of the balancing motion is nonlinear due to an inverted pendulum type's balancing weight. To solve the nonlinear equation by the FDM (Finite Difference Method), a linearized model of equation is proposed. And GA (Genetic Algorithm) is applied to optimize a human-like balancing motion of a biped robot. By genetic algorithm, the index of the balancing motion is efficiently optimized, and a dynamic walking stability is verified by the ZMP verification equation. These balancing motion are simulated and experimented with a real biped robot IWR-IV. This human-like gait generation will be applied to a humanoid robot, at future work.
In this paper, we designed and tested an ankle joint mechanism for a gait rehabilitation robot. Gait rehabilitation programs are designed to improve the natural leg motion of patients who have lost their walking capabilities by accident or disease. Strengthening the muscles of the lower-limbs and stimulation of the nervous system corresponding to walking helps patients to walk again using gait assistive devices. It is an obvious requirement that the rehabilitation system's motion should be similar to and as natural as the normal gait. However, the system being used for gait rehabilitation does not pay much attention to ankle joints, which play an important role in correct walking as the motion of the ankle should reflect the movement of the center of gravity (COG) of the body. Consequently, we have designed an ankle mechanism that ensures the safety of the patient as well as efficient gait training. Also, even patients with low leg muscle strength are able to operate the ankle joint due to the direct-drive mechanism without a reducer. This safety feature prevents any possible adverse load on the human ankle. The additional degree of freedom for the roll motion achieves a gait pattern which is similar to the normal gait and with a greater degree of comfort.
The gait training strategy in very important things for central nervous system(CNS) injury patients. There are many method and strategy for regaining of the gait who had CNS injury. A human being has central pattern generator(CPG) is spinal CPG for locomotion. It is a neural network which make the cyclical patterns and rhythmical activities for walking. Sensory input from loading and hip position is essential for CPG stimulation that makes the central neural rhythm and pattern generating structure. From sensory input, the proprioceptive information facilitate proximal muscles that controlled in voluntarily from cortical level and visual and / or acoustical information facilitate distal muscles that controlled voluntarily from subcortical level. Gait training method can classify that is functional level and structural level. Functional level includ level surface gait, going up and down the stair. It is important to facilitate a guide tempo in order to activate the central pattern generators. During the functional test or functional activities, can point out the poor period in gait that have to be facilitate in structural level. There are many access methods with patient position and potentiality. The methods are using of rhythmic initiation, replication and combination of isotonic with standing position. Clinically using it on weight transfer onto the stance leg, loading response, loading response and pre-swing, terminal stance, up and downwards stairs.
One of the important issues for structural and electrical specifications in developing a robot is to determine lengths of links and motor specifications, which need to be appropriate to the purpose of robot. These issues become more critical for a gait rehabilitation robot, since a patient wears the robot. Prior to developing an entire gait rehabilitation robot, designing of a 1DOF assistive knee joint of the robot is considered in this paper. Human gait motions were used to determine an allowable range of knee joint that was rotated with a linear type actuator (ball-screw type) and links. The lengths of each link were determined by using an optimization process, minimizing the stroke of actuator and the total energy (kinetic and potential energy). Kinetic analysis was performed in order to determine maximum rotational speed and maximum torque of the motor for tracking gait trajectory properly. The prototype of 1 DOF assistive knee joint was built and examined with a impedance controller.
This study analyzed a subject's body reaction and subjective sensation when wearing a gait-assistive rehabilitation robot. The research method measured skin and clothing surface temperatures for 'seating-standing' and 'walking in place' exercises after wearing a gait-assistive rehabilitation robot. In addition, subjective sensation and satisfaction were evaluated on a 7-point Likert scale. The study results showed that the average skin temperature during exercise while wearing the gait-assistive rehabilitation robot was within a comfortable range. However, during the 'seating-standing' exercise, the skin temperature was slightly lowered. Additionally, the clothing surface temperature tended to be lower than the pre-exercise temperature after all exercises. The subjective sensation evaluation results showed that the wear comfort of the waist part was low during mobility/activity. In addition, an overall improvement in the wear comfort of the robot is necessary. The short-time movement of wearing and walking in the gait-assistive rehabilitation robot did not interfere with the thermal comfort of the body. However, the robot needs to be ergonomically improved in consideration of the long wearing time along with improved material that to satisfy overall wearing comfort.
운동 중에 있는 인체 무릎관절의 기능을 이해하기 위한 기구학적(Kinematic) 분석 과 동역학적(Kinetic) 분석을 행하는데 있어서 관절 표면의 기하학이 주요한 역할을 한다는 것은 잘 알려져 있다. 슬관절은 미끄러짐 (sliding)과 구름 (rolling) 운동을 고려하지 않고는 정확하게 모델 될 수 없다 본 연구에서는 미끄러짐 과 회전 운동 그리고 주요 인대 (ligament)를 고려한 3타원 인체 슬관절 모델을 제시한다 본 연구는. 슬관절의 전형적인측 평면 CT 영상의 확장으로부터 얻어진 두개의 캠 측면도를 이용하여 보다 실제에 가까운 관절의 기하학을 이용한 모델을 제시한다 개발된 모델은 보행 중 인체 슬관절을 통한 힘의 전달경로를 예측하는데 있어서 실험을 기초로 한 이전의 결과보고와 비교하여 볼 때 매우 잘 일치한다 대퇴골와 경골 사이의 접촉 점은 무릎의 굽힘이 진행되는 동안 전방에서 후방으로 이동하는데 이것은 무릎의 굽힘과 폄의 운동에 대한 전방/후방 운동의 커플링을 반영한 것이다. 본 연구에서 개발된 모델에 의하면 일회의 보행 사이클동안 경골 표면에 접촉 점의 전방/후방 이동변위는 바깥쪽 관절구 쪽이 약 16 mm 이고. 안쪽 관절구 쪽이 약 25 mm 이다 또한, 일회의 보행 사이클 동안 대퇴골 의 이동변위는 바깥쪽이 약 7 mm 그리고 안쪽이 약 10 mm 이다. 개발된 모델은, 관절의 퇴화를 진단 하는데 이용할 수 있는 가능성이 기대된다
보행시 하지 주요 근육내의힘의 변화를 계산하기 위한 수학적 모델을 개발하였다. 인체는 7개의 운동 분절로 모델링 하였으며, 하지 당 8개의 수요 근육을 고려한 모델을 사용하였다. 보행시 하지 근육의 발생되는 힘의 변화는 최적화 기법을 적용하여 계산하였으며, 계산 결과는 기존의 EMG 데이터와 비교 검토하여 모델의 타당성을 확인하였다. 또한 보행시 각 운동 분절의 운동 데이터를 이용하여 역동력학적 기법으로 구해진 하지 관전내의 토크량의 변화와 비교에서도 본 연구에서의 계산 결과는 만족할 만한 일치를 보이고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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