입 추적을 이용한 로봇 원격 제어 시스템
저자
발행사항
인천 : 인하대학교 대학원, 2012
학위논문사항
학위논문(석사)-- 인하대학교 대학원 : 컴퓨터?정보공학과 2012. 2
발행연도
2012
작성언어
영어
주제어
DDC
629.892 판사항(21)
발행국(도시)
인천
기타서명
A Remote Robot Control System Using Mouth Tracking
형태사항
vii, 79 p. ; 26 cm
일반주기명
인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:이필규
참고문헌 : p. 73-78
소장기관
이 논문에서는 손을 사용하지 않고 사람의 입을 추적하여 로봇을 원격 조종할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 연구를 바탕으로 한 시스템은 손으로 로봇을 조종할 수 없는 장애인을 위해, 접촉형 컨트롤러를 사용하는 대신, 사용자 입의 움직임을 통해 간단하고 저렴하게 로봇을 조종할 수 있는 방법을 설계하였다. 이 시스템은 입의 움직임을 웹캠으로 촬영하여 로봇을 조종하는 동시에, 입의 모양을 판단하여 물건 집기 등의 명령을 수행할 수 있게 한다. 이를 위해 입에 대한 실시간 추적의 방법으로 Gentle Adaboost 알고리즘과 Kalman 필터가 사용되었다. Haar 계열 특징에 기반한 Adaboost 분류는 널리 알려져 있고 효과적인 물체 감지 방법이는데, 하지만 훈련에 시간이 상당하고 감지 속도가 느리며 대상의 변화에 대해 적응이 나쁘다는 단점이 있다. 이에 입의 다양한 각도에 대한 추적 성능을 향상시키기 위해, 이중 반 입 검출(Double Half-mouth Detection) 방법과 새로운 Haar 계열 특징을를 제안하여 입의 둘 반쪽 부분을 검출할 수 있도록 하였다. 이로써, 입의 옆 모양에 대한 검출 정확도와 효율이 향상되었다. 덧붙여, Kalman 예측창 결합하여 입을 빠르고 안정하게 추적될 수 있었다. 이에 대해 정확히 확인할 목적으로 입 모양 추적 실험과 운반용 로봇 실험을 이용하였다. 그 결과, 시스템이 실시간으로 입 모양을 추적할 수 있으며 그게 따라 사용자 친화적이고 효과적인 로봇 조종 시스템을 제공할 수 있었다.
더보기This thesis provides a hands-free robot remote control system based on human mouth tracking. The main idea behind the work is to help disabled people who cannot operate a mobile robot with their hands. Instead of contacting controller, we proposed a low-cost and simple using method which relies on the mouth motions of users. In our system, mouth movements captured through a web camera are used to issue movement commands of robot, and the item gripping commands of robot manipulator are issued by checking different mouth shapes. In order to provide a real-time tracking of mouth, the Gentle Adaboost algorithm and Kalman filter are used in this system. The Haar-like feature based Adaboost detection is a popular and effective object detection approach. However, there are long training time, slow detection speed and poor adaptability with variant target shortcomings. In order to cover these shortcomings and improve the accuracy and robustness of various angle mouths detection, we proposed the Double Half-mouth Detection (DHD) method and some new Haar-like features. Moreover, combined with the Kalman prediction tracking window, the system shows a rapid and steady mouth tracking. To assess the validity of our system, a set of mouth detection experiment and a robot cargo transport experiment were applied. The results indicate that the system can realize a reliable real time mouth tracking and provide a friendly and effective robot control system.
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