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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 349 - 352 (4page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.8004
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2021
손 제스처 및 진동촉각피드백 기반 사용자 친화적인 드론 조종 인터페이스 개발
이지원
,
김건중
,
유기호
제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집
2021.12
학술대회자료
손 제스처와 진동촉각 피드백을 이용한 사용자 친화적인 드론 조종기 개발
이지원
,
김건중
,
유기호
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2021.11
학술대회자료
사용자 친화적인 드론 컨트롤러 개발을 위한 손 제스처 패턴 분석
이지원
,
김건중
,
유기호
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2021.06
학술대회자료
손 제스처 딥러닝 인식 및 진동촉각피드백을 이용한 사용자 친화적인 드론 컨트롤러 개발
이지원
항공우주공
2021.01
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With the increasing use of drones, drone-related accidents have also increased. The main cause of these accidents is associated with the operational issue due to the difficulty of manipulation, especially for a novice. In this paper, a user-friendly drone control interface with hand gesture recognition and vibrotactile feedback is proposed to present additional information on obstacles distributed in the flight environment. Sensitivity analysis was performed to determine the key parameters of hand gestures and with these results, deep learning-based gesture recognition was developed. To effectively avoid obstacles around a drone, the vibration intensity was adjusted according to the distance between the drone and its obstacles. To demonstrate the effectiveness of the proposed system, drone flight simulation and a preliminary experiment were conducted. Results indicate that the proposed interface is useful for controlling drone more intuitively and safely.
목차
Abstract
I. 서론
II. 손 제스처를 사용한 드론 제어
III. 진동촉각제시장치를 이용한 장애물 인식
IV. 드론 제어 인터페이스 설계 및 제작
V. 시뮬레이션 기반의 드론 제어기 사용자 평가
VI. 드론 제어 예비 실험
VII. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
J.-H. Son, D.-H. Kang, and D.-H. Hwang, “Pedestrian motion recognition algorithms using smartphone accelerometer,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 11, pp. 835-844, 2021.
Y.-U. Jo and D.-C. Oh, “Real-time hand gesture prediction using deep learning by EMG data acquisition section” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 5 pp. 349-355, 2021.
S.-Y. Shin, Y.-W. Kang, and Y.-G. Kim, “Hand gesturebased wearable human-drone interface for intuitive movement control,” IEEE International Conference on Consumer Electronics, pp. 1-6, 2019.
J. Delpreto and D. Rus, “Plug-and-play gesture control using muscle and motion sensors,” Proc. of the 2020 Association for Computing Machinery/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, pp. 439-448, 2020.
M. Brandt and M. B. Colton, “Haptic collision avoidance for a remotely operated quadrotor UAV in indoor environments,” IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp. 2724-2731, 2010.
Y.-U. Jo and D.-C. Oh, “Real-time hand gesture prediction using deep learning by EMG data acquisition section” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 5 pp. 349-355, 2021.
S.-Y. Shin, Y.-W. Kang, and Y.-G. Kim, “Hand gesturebased wearable human-drone interface for intuitive movement control,” IEEE International Conference on Consumer Electronics, pp. 1-6, 2019.
J. Delpreto and D. Rus, “Plug-and-play gesture control using muscle and motion sensors,” Proc. of the 2020 Association for Computing Machinery/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, pp. 439-448, 2020.
M. Brandt and M. B. Colton, “Haptic collision avoidance for a remotely operated quadrotor UAV in indoor environments,” IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp. 2724-2731, 2010.
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