손동작을 이용한 실시간 로봇 팔 제어 임베디드 시스템

초록

최근 로봇 분야에서 중요성이 커지고 있는 사람-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 기술은 로봇 제어를 위한 소통 수단으로 손동작을 많이 이용하고 있으며, 이미지와 생체신호를 이용해 손동작을 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 더 나아가 임베디드 보드 환경에서 이미지를 이용해 손동작을 분류하여 실시간으로 로봇 팔을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 웹캠으로 촬영되는 이미지 데이터를 전처리한 뒤, CNN(Convolutional Neural Network) 분류기 모델을 이용해 분류하는 과정과 ROS(Robot Operating System) 메시지 통신을 이용해 로봇 팔을 제어하는 과정으로 구성된다. 시스템의 성능은 학습 모델의 분류 정확도, 실시간 로봇 제어 정확도 및 지연 시간을 측정하는 실험을 기준으로 평가했으며, 이 실험을 통해 제안하는 시스템의 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 확인하였다.

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