Joint force/torque estimation by inverse dynamics is a traditional tool in biomechanical studies. Conventionally for this, kinematic data of human body is obtained by motion capture cameras, of which the bulkiness and occlusion problem make it hard to capture a broad range of movement. As an alternative, inertial motion sensing using cheap and small inertial sensors has been studied recently. In this research, the performance of inertial motion sensing especially to calculate inverse dynamics is studied. Kinematic data from inertial motion sensors is used to calculate ground reaction force (GRF), which is compared to the force plate readings (ground truth) and additionally to the estimation result from optical method. The GRF estimation result showed high correlation and low normalized RMSE(R=0.93, normalized RMSE<0.02 of body weight), which performed even better than conventional optical method. This result guarantees enough accuracy of inertial motion sensing to be used in inverse dynamics analysis.
This paper suggests a multiple robot simulator which considers the uncertainties in robot motion and sensing. A mobile robot moves with errors due to some kinds of uncertainties from actuators, wheels, electrical components, environments. In addition, sensors attached to a mobile robot can't make accurate output information because of uncertainties of the sensor itself and environment. Uncertainties in robot motion and sensing leads researchers find difficulty in building mobile robot navigation algorithms. Generally, a robot algorithm without considering unexpected uncertainties fails to control its action in a real working environment and it leads to some troubles and damages. Thus, the authors propose a simulator model which includes robot motion and sensing uncertainties to help making robust algorithms. Sensor uncertainties are applied in range sensors which are widely used in mobile robot localization, obstacle detection, and map building. The paper shows performances of the proposed simulator by comparing it with a simulator without any uncertainty.
본 논문은 사람 팔의 움직임 감지 시스템을 제안한다. 기존의 모션측정 장비들은 고가이거나 혹은 특수한 장소가 따로 필요하였다. 또한 측정한 데이터들을 필요한 데이터로 변환하는 추가적인 시간도 필요하였다. 본 논문에서는 사람이 입을 수 있으며 가격이 매우 저렴하고 추가적인 데이터 변환이 필요 없는 시스템을 개발 하였다.
Muthohar, Muhammad Fiqri;Nugraha, I Gde Dharma;Choi, Deokjai
Journal of Information Processing Systems
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제14권4호
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pp.948-960
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2018
Many mobile sensing frameworks have been developed to help researcher doing their mobile sensing research. However, energy consumption is still an issue in the mobile sensing research, and the existing frameworks do not provide enough solution for solving the issue. We have surveyed several mobile sensing frameworks and carefully chose one framework to improve. We have designed an adaptive sampling module for a mobile sensing framework to help solve the energy consumption issue. However, in this study, we limit our design to an adaptive sampling module for the location and motion sensors. In our adaptive sampling module, we utilize the significant motion sensor to help the adaptive sampling. We experimented with two sampling strategies that utilized the significant motion sensor to achieve low-power consumption during the continuous sampling. The first strategy is to utilize the sensor naively only while the second one is to add the duty cycle to the naive approach. We show that both strategies achieve low energy consumption, but the one that is combined with the duty cycle achieves better result.
인체의 동작 센싱 방법에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔으나, 기존의 동작 센싱 방식에는 많은 한계점들이 있다. 기존의 동작 센싱 방식의 한계점을 보완하기 위한 일환의 노력으로, 이 논문에서는 비구속적인 동작 센싱이 가능한 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서를 탐색적으로 연구하는데 목표를 두었다. 이 논문에서는 광섬유 기반의 의류 소매형 동작 센서를 고안하고, 이를 통하여 일상생활 중에 다양한 동작을 센싱하는 것이 가능한가에 대하여 탐색적 연구를 수행하였다. 또한 본 연구의 범위는 광섬유 기반 동작센서의 가능성 여부와 주요 요건을 탐색하는 것이며, 소매 패턴과 봉제 방식의 특성, 착용자의 체형 특성이 미친 영향은 연구 범위에서 제외되었다. 이러한 방식으로 의복에 적용 가능하도록 고안된 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서는, 기존의 동작 센싱 시스템에 비하여 더욱 미세한 인체 동작 측정이 가능하며 시간 공간의 제약 없이 저 비용으로 인체 동작 측정이 가능하다는 장점을 갖는다.
항공 SAR에서 고품질의 영상을 얻기 위해서는 영상 획득 구간에서 항공기의 요동을 정확히 측정하여야 한다. 특히 요동측정을 할 때 상대적 위치오차 및 불연속성 오차를 줄여야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR)에서 실시간으로 요동측정을 하는 매개변수 사전 오차 모델링 방법(P-PEM, Pre-Parametric Error Modeling)을 제안한다. P-PEM은 기존에 본 연구진에서 제안한 항법오차를 다항식으로 모델링하여 추정하는 매개변수 오차 모델링 기법(PEM, Parametric Error Modeling)에서 확장된 기법이다. PEM은 IMU에 의한 INS 오차를 짧은 시간 동안 다항식이라 가정하여 모델링하는 요동측정기법이다. 반면, P-PEM은 다항식 오차 모델의 계수를 미리 추정하고 영상촬영단계에서 사용한다. 시뮬레이션 결과, P-PEM을 적용하면 실시간으로 불연속성 오차를 제거한 요동측정이 가능함을 확인하였다.
코로나19의 확산과 함께 야외 운동이 제한되면서 실내에서 체감형 게임을 이용하는 이용자 수가 늘고 있다. 게이머를 대신하는 아바타 형식의 캐릭터 디자인 커스터마이징 시스템은 게이머에게 게임에 대한 매력을 높일 수 있다는 측면에서 개발자들에게 중요한 연구주제의 하나이다. 본 논문은 판매량이 많고 캐릭터 커스터마이징이 가능한 체감형 게임을 게임 분석 사례로 선택하였다. 선택된 세 개 게임의 캐릭터 커스터마이징 시스템 분석을 통해 커스터마이징 시스템의 중요한 요소를 추출하였다. 마지막으로 체감형 게임 캐릭터 커스터마이징 시스템의 단점을 도출하고 선택 시스템,변형 시스템,부분 시스템에 대해 개선안을 제시하였다. 이러한 제안이 향후 체감형 게임 캐릭터 커스터마이징 시스템 설계에 나름의 참고가 되기를 기대한다.
Distributed compressed video sensing (DCVS) is a framework that integrates both compressed sensing and distributed video coding characteristics to achieve a low complexity video sampling. In DCVS schemes, motion estimation & motion compensation is employed at the decoder side, similarly to distributed video coding (DVC), for a low-complex encoder. However, since a simple BCS-SPL algorithm is applied to a residual arising from motion estimation and compensation in conventional MC-BCS-SPL (motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber) scheme, the reconstructed visual qualities are severly degraded in Wyner-Ziv (WZ) frames. Furthermore, the scheme takes lots of iteration to reconstruct WZ frames. In this paper, the conventional MC-BCS-SPL algorithm is improved to be operated in more effective way in WZ frames. That is, first, the proposed algorithm calculates a correlation coefficient between two reference key frames and, then, by selecting adaptively the reference frame, the residual reconstruction in pixel domain is performed to the conventional BCS-SPL scheme. Experimental results show that the proposed algorithm achieves significantly better visual qualities than conventional MC-BCS-SPL algorithm, while resulting in the significant reduction of the decoding time.
Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.
This paper presents a high sensitive force sensing module to measure machining forces for a tip-based nanopatterning instrument. The force sensing module utilizing a leaf spring mechanism and a capacitive displacement sensor has been designed to provide a measuring range from 80$\mu$N to 8N. This force sensing module is mounted on a PZT driven in-feed motion stage with 1 nm resolution. The sample can be moved by a X-Y scanning motion stage with 5 nm resolution. In the patterning experiments, the machining forces were controlled and monitored by the force sensing module. Then, the patterned sample was measured by AFM. Experimental results demonstrated that the developed force sensing module can be used as an effective sensing device in the nanopatterning operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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