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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박신우 (경북대학교) 조현민 (경북대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제33권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
18 - 23 (6page)

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Humanoid robots, designed to interact in human environments, require stable mobility to ensure safety. When a humanoid robot falls,it causes damage, breakdown, and potential harm to the robot. Therefore, fall detection is critical to preventing the robot from falling. Prevention of falling of a humanoid robot requires an operator controlling a crane. For efficient and safe walking control experiments,a system that can replace a crane operator is needed. To replace such a crane operator, it is essential to detect the falling conditions ofhumanoid robots. In this study, we propose falling detection methods using Convolution Neural Network (CNN) model. The image dataof a humanoid robot are collected from various angles and environments. A large amount of data is collected by dividing video datainto frames per second, and data augmentation techniques are used. The effectiveness of the proposed CNN model is verified by theexperiments with the humanoid robot MAX-E1.
#Humanoid robot #Fall detection #CNN #Image augmentation

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