Control de movimiento de un robot humanoide por medio de visión de máquina y réplica de movimientos humanos
En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de un sistema de captura de movimiento antropomórfico mediante técnicas de visión de máquina basado en el dispositivo Kinect, con el fin de realizar el control de movimiento imitativo de un agente robótico Bioloid en el Grupo de Aplicacione...
- Autores:
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Jiménez Moreno, Robinson
Espinosa Valcárcel, Fabio Andrés
Amaya Hurtado, Darío
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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Kinect
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En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de un sistema de captura de movimiento antropomórfico mediante técnicas de visión de máquina basado en el dispositivo Kinect, con el fin de realizar el control de movimiento imitativo de un agente robótico Bioloid en el Grupo de Aplicaciones Virtuales (GAV) del Programa de Ingeniería en Mecatrónica de la Universidad Militar Nueva Granada (UMNG). Dados los múltiples grados de libertad de un brazo humano, se busca simplificar una interfaz de control que permita replicar los movimientos de este en un robot humanoide. En este artículo se presentan las técnicas usadas para mejorar el nivel de precisión de los datos entregados por el Kinect y los métodos personalizados de transmisión y codificación de las órdenes enviadas al robot. Los resultados obtenidos derivan en un sistema que cumple con las exigencias básicas de estabilidad, precisión y velocidad de repuesta en la imitación |
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[1] C.I. Penaloza,Y. Mae, K. Ohara, and T. Arai, “Social human behavior modeling for robot imitation learning”, Mechatronics and Automation (ICMA), 2012 International Conference on , vol., no. , pp. 457-462, Aug. 5 8 2012. [2] S. Hak, N. Mansard, O. Ramos, L. Saab, and O.Stasse, “Capture, recognition and imitation of anthropomorphic motion”, Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on , vol., no., pp. 3539-3540, May. 14 18 2012. [3] Hsien-I Lin, Yu-Cheng Liu, and Chi-Li Chen, “Evaluation of human-robot arm movement imitation”, Control Conference (ASCC), 2011 8th Asian , vol., no., pp. 287- 292, May. 15 18 2011. [4] J. Koenemann and M. Bennewitz, “Whole-body imitation of human motions with a Nao humanoid”, Human- Robot Interaction (HRI), 2012 7th ACM/IEEE International Conference on , vol., no., pp. 425, March. 5 8 2012. [5] J. Smisek, M. Jancosek, and T. Pajdla, “3D with Kinect”, Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), 2011 IEEE International Conference on, vol., no., pp.1154- 1160, Nov. 6 13 2011. [6] J. Ekelmann and B. Butka, “Kinect controlled electromechanical skeleton”, Southeastcon, 2012 Proceedings of IEEE , vol., no., pp.1-5, March. 5 18 2012. [7] R. A. El-laithy, J. Huang, and M. Yeh, “Study on the use of Microsoft Kinect for robotics applications”, Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 2012 IEEE/ION , vol., no., pp.1280-1288, April 23 26 2012. [8] J. Sung, C. Ponce, B. Selman, and A. Saxena, “Unstructured human activity detection from RGBD images”, Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on , vol., no., pp. 842-849, May. 14 18 2012. [9] A. Bigdelou, T. Benz, L. Schwarz, and N.Navab, “Simultaneous categorical and spatio-temporal 3D gestures using Kinect” 3D User Interfaces (3DUI), 2012 IEEE Symposium on , vol., no., pp.53-60, March. 4 5 2012. [10] I. I. Itauma, H. Kivrak, and H. Kose, “Gesture imitation using machine learning techniques”, Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2012 20th , vol., no., pp.1-4, April 18 20 2012. [11] E. Machida, Meifen Cao, T. Murao, and H. Hashimoto, “Human motion tracking of mobile robot with Kinect 3D sensor”, SICE Annual Conference (SICE), 2012 Proceedings of , vol., no., pp. 2207-2211, Aug. 20 23 2012. [12] R. Jimenez, O. Aviles, and F. Espinosa, “Level measurement comparison between 3D vision system based on Kinect and ultrasonic industrial sensor”, in Pakistán Asian Transactions On Engineering, vol. 2, fasc.5, pp.10 - 19, 2012. [13] M. A. Livingston, J. Sebastian, Z. Ai, and J. W. Decker, “Performance measurements for the Microsoft Kinect skeleton”, Virtual Reality Short Papers and Posters (VRW), 2012 IEEE , vol., no., pp.119-120, March. 4 8 2012. [14] Skeletal Joint Smoothing White Paper. Available: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/jj131429.aspx#ID4EWPAE. [Fecha de consulta: noviembre de 2012]. [15] Joint Filtering. Available: http://msdn.microsoft.com/enus/library/jj131024.aspx. [Fecha de consulta: noviembre de 2012] |
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Jiménez Moreno, RobinsonEspinosa Valcárcel, Fabio AndrésAmaya Hurtado, Darío2019-02-19T22:51:12Z2019-02-19T22:51:12Z2013-12-31Jiménez Moreno, R., Espinosa Valcárcel, F., & Amaya Hurtado, D. (2013). Control de movimiento de un robot humanoide por medio de visión de máquina y réplica de movimientos humanos. INGE CUC, 9(2), 44-51. Recuperado a partir de https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/50122-6517, 2382-4700 electrónicohttps://hdl.handle.net/11323/26342382-4700Corporación Universidad de la Costa0122-6517REDICUC - Repositorio CUChttps://repositorio.cuc.edu.co/En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de un sistema de captura de movimiento antropomórfico mediante técnicas de visión de máquina basado en el dispositivo Kinect, con el fin de realizar el control de movimiento imitativo de un agente robótico Bioloid en el Grupo de Aplicaciones Virtuales (GAV) del Programa de Ingeniería en Mecatrónica de la Universidad Militar Nueva Granada (UMNG). Dados los múltiples grados de libertad de un brazo humano, se busca simplificar una interfaz de control que permita replicar los movimientos de este en un robot humanoide. En este artículo se presentan las técnicas usadas para mejorar el nivel de precisión de los datos entregados por el Kinect y los métodos personalizados de transmisión y codificación de las órdenes enviadas al robot. Los resultados obtenidos derivan en un sistema que cumple con las exigencias básicas de estabilidad, precisión y velocidad de repuesta en la imitaciónThis paper presents the development and implementation of an anthropomorphic motion capture system through machine vision based on the Kinect device in order to achieve the imitative motion control of a Bioloid robotic agent of the GAV research group from the Mecatronics Engineering program at UMNG. We present the techniques used to improve data precision delivered by Kinect, as well as custom methods of transmission and coding of commands sent to the robot. Results derive in a system that meets the basic requirements of stability, accuracy and speed of imitation responseJiménez Moreno, RobinsonEspinosa Valcárcel, Fabio AndrésAmaya Hurtado, Daríoapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 9, Núm. 2 (2013)INGE CUCINGE CUC[1] C.I. Penaloza,Y. Mae, K. Ohara, and T. Arai, “Social human behavior modeling for robot imitation learning”, Mechatronics and Automation (ICMA), 2012 International Conference on , vol., no. , pp. 457-462, Aug. 5 8 2012.[2] S. Hak, N. Mansard, O. Ramos, L. Saab, and O.Stasse, “Capture, recognition and imitation of anthropomorphic motion”, Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on , vol., no., pp. 3539-3540, May. 14 18 2012.[3] Hsien-I Lin, Yu-Cheng Liu, and Chi-Li Chen, “Evaluation of human-robot arm movement imitation”, Control Conference (ASCC), 2011 8th Asian , vol., no., pp. 287- 292, May. 15 18 2011.[4] J. Koenemann and M. Bennewitz, “Whole-body imitation of human motions with a Nao humanoid”, Human- Robot Interaction (HRI), 2012 7th ACM/IEEE International Conference on , vol., no., pp. 425, March. 5 8 2012.[5] J. Smisek, M. Jancosek, and T. Pajdla, “3D with Kinect”, Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), 2011 IEEE International Conference on, vol., no., pp.1154- 1160, Nov. 6 13 2011.[6] J. Ekelmann and B. Butka, “Kinect controlled electromechanical skeleton”, Southeastcon, 2012 Proceedings of IEEE , vol., no., pp.1-5, March. 5 18 2012.[7] R. A. El-laithy, J. Huang, and M. Yeh, “Study on the use of Microsoft Kinect for robotics applications”, Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 2012 IEEE/ION , vol., no., pp.1280-1288, April 23 26 2012.[8] J. Sung, C. Ponce, B. Selman, and A. Saxena, “Unstructured human activity detection from RGBD images”, Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on , vol., no., pp. 842-849, May. 14 18 2012.[9] A. Bigdelou, T. Benz, L. Schwarz, and N.Navab, “Simultaneous categorical and spatio-temporal 3D gestures using Kinect” 3D User Interfaces (3DUI), 2012 IEEE Symposium on , vol., no., pp.53-60, March. 4 5 2012.[10] I. I. Itauma, H. Kivrak, and H. Kose, “Gesture imitation using machine learning techniques”, Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2012 20th , vol., no., pp.1-4, April 18 20 2012.[11] E. Machida, Meifen Cao, T. Murao, and H. 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