로봇 핸드 제어를 위한 센서 기반 손 동작 인식

국문 초록 (Abstract)

사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU 의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Many studies have examined robot control using human bio signals but complicated signal processing and expensive hardware are necessary. This study proposes a method to recognize a human’s hand motion using a low-cost EMG sensor and Flex sensor. The method to classify movement of the hand and finger is determined from the change in output voltage measured through MCU. The analog reference voltage is determined to be 3.3V to increase the resolution of movement identification through experiment. The robotic hand is designed to realize the identified movement. The hand has four fingers and a wrist that are controlled using pneumatic cylinders and a DC servo motor, respectively. The results show that the proposed simple method can realize human hand motion in a remote environment using the fabricated robotic hand.

참고문헌 (Reference)

1 이동철, "손가락 동작과 힘 추정 시스템" 제어·로봇·시스템학회 17 (17): 1014-1020, 2011

2 "https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/ Flex/flex22.pdf"

3 "http://www.advancertechnologies.com"

4 "http://arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardUno"

5 Y. H. Jeon, "Human Anatomy" Cheonggu 96-102, 2006

6 P. Artemiadis, "EMG-based Robot Control Interfaces : Past, Present and Future" 1 (1): 2012

7 P.K. Artemiadis, "EMG-Based Control of a Robot Arm Using Low-Dimensional Embeddings" Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE) 26 (26): 393-398, 2010

8 J. Lee, "Classification of Grip Configuration Using Surface EMG" 173-176, 2013