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Human-Following Robot using Tether Steering
추준욱,윤인찬,최귀원,이연정 한국정밀공학회 2011 International Journal of Precision Engineering and Vol.12 No.5
A new human-following robot with a tether steering mechanism is proposed that could be useful in the case of carrying luggage or as a jogging companion. In a crowded or cluttered environment, tether steering has certain advantages over non-contact methods using a camera, laser range finder, or ultrasonic transponder. The proposed robot has a modular architecture that consists of a steering module and two driving modules that communicate with each other using Zigbee wireless communication technology. In addition, motion control algorithms are introduced to provide effortless maneuverability when using the tether steering. A human adaptive algorithm is proposed that estimates the user’s walking velocity to allow the robot to keep pace, while an environment adaptive algorithm performs semi-autonomous navigation to avoid collision with corner shaped obstacles. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed humanfollowing robot.
비선형 특징투영 기법을 이용한 웨이블렛 기반 근전도 패턴인식
추준욱,문인혁,Chu Jun-Uk,Moon Inhyuk 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.42 No.2
본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다. This paper proposes a novel approach to recognize nine kinds of motion for a multifunction myoelectric hand, acquiring four channel EMG signals from electrodes placed on the forearm. To analyze EMG with properties of nonstationary signal, time-frequency features are extracted by wavelet packet transform. For dimensionality reduction and nonlinear mapping of the features, we also propose a feature projection composed of PCA and SOFM. The dimensionality reduction by PCA simplifies the structure of the classifier, and reduces processing time for the pattern recognition. The nonlinear mapping by SOFM transforms the PCA-reduced features to a new feature space with high class separability. Finally a multilayer neural network is employed as the pattern classifier. From experimental results, we show that the proposed method enhances the recognition accuracy, and makes it possible to implement a real-time pattern recognition.
다채널 신경전극 어레이를 이용한 말초 신경신호의 측정 및 분석
추준욱(J. U. Chu) 한국재활복지공학회 2016 재활복지공학회논문지 Vol.10 No.4
신경보철 의수를 제어하기 위해서는 말초 신경신호를 측정하고 분석함으로써 사용자의 동작의도를 인식해야 한다. 본 논문에서는 다채널 신경전극 어레이, 전극 삽입 장치, 신경신호 증폭기로 구성된 말초 신경신호 측정 시스템을 제안한다. 마취상태에서 전극 삽입 장치를 이용하여 16 채널의 신경전극 어레이를 백서의 좌골신경에 안정적으로 삽입하였다. 수동적 관절 운동을 유도하거나 기계적 피부 자극을 인가하였을 때, 신경신호 증폭기를 통해 근육 또는 피부 감각 신경신호가 측정됨을 확인하였다. 또한, 개별 신경 단위를 분리하기 위해 활동전위 분류방법을 제안한다. 근육의 내부 수용기들은 근방추와 골지건 기관 수용기로 구분되었으며, 피부의 외부 수용기들은 완만적응과 급속적응 수용기로 분리되었다. 이와 같은 실험결과는 제안한 방법이 신경보철 시스템에서 말초 신경신호의 측정과 분석에 적용될 수 있음을 보였다. Reliable recording and analysis of peripheral nerve activity is important to recognize the user’s intention for controlling a neuro-prosthetic hand. In this paper, we present a peripheral nerve recording system that consisted of an intrafascicular multi-electrode array, an electrode insertion device, and a multi-channel neural amplifier. The 16 channel multi-electrode array was stably implanted into the sciatic nerve of the rat under anesthesia using the electrode insertion device. During passive movements and mechanical stimuli, muscle and cutaneous afferent signals were recorded with the multi-channel neural amplifier. Furthermore, we propose a spike sorting method to isolate individual neuronal unit. The muscle proprioceptive units were classified as muscle spindle afferents or Golgi tendon organ afferents, and the skin exteroceptive units were categorized as slow adapting afferents or fast adapting afferents. Experimental results showed that the proposed method could be applicable to record and analyze peripheral nerve activity in neuro-prosthetic systems.