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LSTM 기반 보행 속도 변화에 강인한 웨어러블 로봇의 보행 위상 추정 방법
김호빈 ( Ho-bin Kim ),이종복 ( Jong-bok Lee ),김선우 ( Sun-woo Kim ),김상도 ( Sang-do Kim ),박신석 ( Shin-suk Park ),김강건 ( Kanggeon Kim ),이종원 ( Jongwon Lee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
보행 보조 로봇의 환경 인지를 위한 의미론적 영상 분할 기법에 관한 준비 연구
이서영 ( Seoyoung Lee ),박지성 ( Jisung Park ),김강건 ( Kanggeon Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.