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보행에 따른 대퇴사두근 부위별 근활성도의 착용형 관성센서 측정에 대한 영향 평가
전하늘(Haneul Jeon),김소연(Soyeon Kim),노동현(Dong Hyeon Noh),이동훈(Donghun Lee) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.5
본 논문에서는 착용형 관성센서를 기반으로 인체 하지부 운동분석을 수행할 때 대퇴부의 근활성도가 대퇴부에 부착된 센서 출력에 미치는 영향을 가속도 및 각속도 관점에서 분석하고 평가한다. 데이터 취득 시 발생하는 센서 노이즈 및 외란 요소들은 착용형 관성센서로 측정된 시계열 동작 데이터 분석 및 딥러닝 기술의 일반화 성능에 부정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 근활성에 의한 센서 출력을 외란으로 정의하고 정량적으로 평가하였다. 순수 근활성에 의한 착용형 관성 센서 출력을 파악하기 위해 EMG 센서를 통해 보행 시 발생하는 근활성과 동일한 근활성이 이루어지는 새로운 실험 방법(MSRCR)을 제안하였으며, 제안된 실험을 통해 수집된 센서 데이터의 가속도와 각속도의 norm값을 분석하여 외측광근이 센서 출력에 가장 적은 영향을 주는 부위임을 확인하였다. In this study, during the motion analysis of the human lower limb based on the wearable inertial sensor, the effects of the muscle activity of each quadriceps femoris muscle on the sensor output attached to it is analyzed and evaluated in terms of acceleration and angular velocity. Sensor noise and disturbance factors generated during data acquisition negatively affect the generalization performance of time series motion data analysis and deep learning technology measured by the wearable inertial sensor. Therefore, in this study, the sensor output by muscle activity was defined as disturbance and quantitatively evaluated. To grasp the wearable inertial sensor output by pure muscle activity, a new experimental method (MSRCR) was proposed in which the same muscle activity as that occurring during walking is achieved through the EMG sensor, and sensor data were collected through the proposed experiment. By analyzing the L2-norm values of the acceleration and angular velocity, it was confirmed that the lateral vastus muscle had the least effect on the sensor output.
착용형 센서 및 인체 상지의 기구학 모델 기반 기준계 비제약 특징을 갖는 협동 매니퓰레이터 원격 모션제어 방법
노동현(Donghyeon Noh),전하늘(Haneul Jeon),최해겸(Haegyeom Choi),이동훈(Donghoon Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.11
This paper proposes a new wearable sensor-based hand-guiding gesture tracking method to realize the reference frame-free remote motion control of a collaborative manipulator. This study focuses on creating a floating body-fixed reference frame through sensor calibration gestures, not imposing any pose restrictions on the operators hand-guiding gestures. The human arm for tracking the hand-guiding motions is modeled as a 6-DOF serial chain in which a 3-DOF shoulder joint, a 2-DOF elbow joint, and a 1-DOF wrist joint are connected. And the hand-guiding gesture is measured through two wearable IMU sensors rigidly attached with an elastic band on the arm and forearm, respectively. A mathematical model for interfacing the tracked hand-guiding gesture to the motion control of the Universal UR5e manipulator is presented and experimentally validated in terms of the manipulability and consistency with the users manipulation intent.