깊이 카메라와 데이터 장갑을 활용한 교시로 동작하는 소셜 로봇

Q: 이 논문에서 정의한 소셜 로봇이란 무엇인가?

인간과의 상호작용을 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 로봇을 의미한다. 본 연구에서는 깊이 카메라와 데이터 장갑을 활용하여 인간의 팔과 손 움직임을 모방하고, 음성 명령으로 제어 및 교시가 가능한 형태로 구현되었다.

Q: 깊이 카메라와 데이터 장갑을 활용한 소셜 로봇의 동작 모방 정밀도는 어느 정도인가?

연구 결과, 로봇 팔의 관절 위치 오차는 10cm 미만이며 로봇 손의 손가락 각도 오차는 5도 미만으로 측정되었다. 따라서 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 인간의 동작을 비교적 정확하게 모방하고 교시할 수 있음을 확인하였다.

구민승; 박정환; 박해진; 손준하; 오승화; 김성수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 구민승 (충남대학교) 박정환 (충남대학교) 박해진 (충남대학교) 손준하 (충남대학교) 오승화 (충남대학교) 김성수 (충남대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회

발행연도: 2020.12

수록면: 1,600 - 1,603 (4page)

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In recent years, as interest in social robots and the market size have increased, it becomes important to improve the ease of use and the performance of social robots to meet the needs of users. In this paper, we developed a social robot that is operated by human motion teaching using a depth camera and a data glove. Human arm motion was extracted using Skeleton Tracking of a depth camera and robot joint angles of robot right arm were calculated using inverse kinematics with obtained skeleton data. Also, we measured the angles of the human finger joint according to the variable resistance value of the bending sensors (Flex Sensors) of the homemade glove. According to the measured angles, the motors of the robot hand were driven. In order to teach and save human motion contents to the robot more conveniently, speech recognition capability was also developed. With the development of a social robot applying these new teaching methods, it is expected to improve the human motion mimicking performance of the social robot.

#Social Robot(소셜 로봇) #Depth Camera(깊이 카메라) #Data Glove(데이터 장갑) #Teaching(교시) #Skeleton Tracking(스켈레톤 트래킹) #Inverse Kinematics(역기구학) #Flex Sensor(휨 센서) #Speech Recognition(음성 인식)

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