온라인 시각적 모방을 위한 3-D 인간행동의 하이브리드 학습모델과 MMSVM에 의한 분류

전문가 제언

○ 최근 들어 비 인간형 로봇의 발전과 더불어 인간형 로봇(HR) 기술의 발전에 관심이 증가하고 있다. 이는 기본적으로 인간행동을 모방하려는 인간의 본능적 욕구에 기반을 두며 구체적으로는 사회적으로나 군사적으로 인간 대체의 효용을 추구하는 활동이다. 특히 군사적으로는 병사를 대체하는 로봇(예: 병사의 전투능력 최대화)이나 병사 능력을 증가시키는 기술(예: 인체-화기 거동예측이나 병사 골격시스템 개발)을 연구하기 위해 인간운동 모방 기술이 활용될 수 있다.

 

○ 논문은 3-D 인간행동에 대한 HR(인간형 로봇)의 시각적 모방에 관한 것으로, SVS(Stereo Vision System)에 의한 인간의 3-D 행동 순서 표현에서는 골격 알고리즘이 15개의 주요 관절의 3-D 좌표를 표현하여 예측하고, HR의 동적 밸런스를 고려하지 않으므로 제안한 온라인 시각모방은 하체(LB)와 상체(UB)로 구분한다. 머리 및 좌？우 발의 3-D 좌표 기반 특징벡터를 갖는 11개 LB 안정 행동은 MMSVM (Modified Multi-class Support Vector Machine)에 의해 분류하며, 유효성은 ECOC(Error Correcting Output Codes) 기반 SVM 결과를 비교하고 있다.

 

○ 또 UB 모방은 손과 팔꿈치 2쌍의 IK(Inverse Kinematics)에 기반을 둔다. 1:1 매핑 향상과 IK 모델링 복잡성을 줄이기 위해 2개의 UB 팔은 8개의 서브활동 공간으로 구분하며, 각각은 선 훈련된 하이브리드 학습모델에 의해 추정한다. IK 기반 하이브리드 학습모델과 보통 IK 기반 모델 간 비교를 하며, 분류된 LB 행동과 작동 UB IK 행동의 결합은 인간의 3-D 행동의 모방과제를 수행하여, 제안 방법의 효과도와 실용성을 입증하고 있다.

 

○ 세계적으로 주목을 받는 군사용 인간형 로봇의 연구는 DARPA(미 국방고등기술연구소)의 Atlas 프로젝트로 미래의 군사용으로 활용할 것이다. 국내에서도 KAIST를 비롯하여 인간형 로봇 시스템 기술이나 부분 기능에 대한 연구와 더불어 연구개발 수단에 대한 연구가 비교적 활발한데 장기적인 군사적 응용을 고려했으면 한다.

 

저자

Chih-Lyang Hwang, Bo-Lin Chen, Hsing-Hao Huang, Huei-Ting Syu

자료유형

니즈학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정밀기계

연도

2015

권(호)

71()

잡지명

Robotics and autonomous Systems

과학기술
표준분류

정밀기계

페이지

150~165

분석자

안*영

분석물

• 온라인 시각적 모방을 위한 3-D 인간행동의 하이브리드 학습모델과 MMSVM에 의한 분류.pdf [453,461 byte]

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