인공지능 기반 사람의 자세 분류를 이용한 두 바퀴 로봇의 움직임 제어

김현우; 정슬

doi:10.5302/J.ICROS.2017.17.0159

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저자정보: 김현우 (충남대학교) 정슬 (충남대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제10호

발행연도: 2017.10

수록면: 842 - 849 (8page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2017.17.0159

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This paper presents a gesture-based motion control of a two-wheel mobile robot (TWMR). Human gestures are defined and classified into six commands for the robot to follow. The human gestures are captured by a Kinect sensor to detect the movements of two arms. The six commands for the TWMR are learned by a neural network. After the gesture learning, human motions are applied to control the posture of the TWMR. The dynamics of the TWMR is derived and its balancing control is conducted with simulation studies. Experimental studies are conducted to demonstrate the feasibility of applying the gesture learning technique for the interface between a human and a TWMR.

#Gesture identification #neural network #two-wheel robot #balancing control

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H. S. Yoon, J. Soh, J. Bae, and H. S. Yang, “Hand gesture recognition usion combined features of location, angle and velocity,” Pattern Recognition, vol. 34, no. 7, pp. 1491-1501, 2001. K. Qian, J. Niu, and H. Yang, “Developing a gesture based remote human-robot interaction system using Kinect,” International Journal of Smart Home, 7.4, 2013. Y. J. Kim and S. Jung, “Detection of human intention by classifying EMG signals obtained from a forearm,” ISIS 2015 The 16th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, 2015. B. R. Jeon, Y. J. Kim, and S. Jung, “Design and control of jumping mechanism for a Kangaroo-inspired robot,” IEEE BioRob, 2016. P. Plawiak, T. Sosnicki, M. Niedzwiecki, Z. Tabor, and K. Rzecki, “Hand body language gesture recognition based on signals From specialized glove and machine learning algorithms,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 12, no. 3, pp. 1104-1113, 2016.

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