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인체에 장착된 복수의 근전도 센서로부터 얻은 복수의 근전도 신호의 엔트로피 값을 서로 합산한 값을 기 저장된 엔트로피의 임계값과 비교하는 단계;상기 합산한 엔트로피 값이 상기 임계값 이상이면 로봇의 제어 실행을 결정하는 단계;상기 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준 모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계; 및상기 추론된 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 구동을 제어하는 단계를 포함하며,상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는, 상기 로봇의 몸체에 대한 제어 동작을 전진, 후진, 좌회전, 우회전 중 어느 하나로 추론하고, 상기 로봇의 팔꿈치를 기준으로 전완부의 제어 동작을 상, 하, 좌, 우 중 어느 하나의 회전 방향으로 추론하며,상기 인체는 두 팔 부위에 각각 해당되고, 상기 기준 모델은 상기 두 팔 부위에 대해 각각 복수 개로 저장되며,상기 두 팔 중에서 어느 한 팔 부위의 제스쳐는 상기 로봇의 몸체에 대한 제어 동작과 관계하고, 다른 한 팔 부위의 제스쳐는 상기 로봇의 팔에 대한 제어 동작과 관계하며,상기 근전도 센서별 엔트로피 값(Hc)은 아래의 수학식으로 정의되는 로봇 구동 제어 방법:여기서, xc는 상기 복수의 근전도 센서 중 c번째 근전도 센서로부터 얻은 근전도 신호이고, Pc(m)은 xc와 m이 같을 때 xc의 확률, m은 bin의 인덱스, M은 bin의 총개수이다
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청구항 1에 있어서,상기 근전도 신호의 엔트로피 값을 상기 임계값과 비교하는 단계 이전에,복수의 학습용 가속도 신호들에 대해 K-mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 상기 제어 동작 별로 기준 모델들을 생성하는 단계를 더 포함하는 로봇 구동 제어 방법
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청구항 1에 있어서,상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는,상기 가속도 센서로부터 얻은 가속도 값과 기 저장된 상기 기준모델들의 가속도 값을 개별 비교하여, 최소 유클리디언 거리를 갖는 기준 모델에 대응되는 동작을 상기 로봇의 제어 동작으로 추론하는 로봇 구동 제어 방법
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인체에 장착된 복수의 근전도 센서로부터 얻은 복수의 근전도 신호의 엔트로피 값을 서로 합산한 값을 기 저장된 엔트로피의 임계값과 비교하는 엔트로피 비교부;상기 합산한 엔트로피 값이 상기 임계값 이상이면 로봇의 제어 실행을 결정하는 로봇 제어 결정부;상기 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준 모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 제어 동작 추론부; 및상기 추론된 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 구동을 제어하는 로봇 구동 제어부를 포함하며,상기 제어 동작 추론부는, 상기 로봇의 몸체에 대한 제어 동작을 전진, 후진, 좌회전, 우회전 중 어느 하나로 추론하고, 상기 로봇의 팔꿈치를 기준으로 전완부의 제어 동작을 상, 하, 좌, 우 중 어느 하나의 회전 방향으로 추론하며,상기 인체는 두 팔 부위에 각각 해당되고, 상기 기준 모델은 상기 두 팔 부위에 대해 각각 복수 개로 저장되며,상기 두 팔 중에서 어느 한 팔 부위의 제스쳐는 상기 로봇의 몸체에 대한 제어 동작과 관계하고, 다른 한 팔 부위의 제스쳐는 상기 로봇의 팔에 대한 제어 동작과 관계하며,상기 근전도 센서별 엔트로피 값(Hc)은 아래의 수학식으로 정의되는 로봇 구동 제어 장치:여기서, xc는 상기 복수의 근전도 센서 중 c번째 근전도 센서로부터 얻은 근전도 신호이고, Pc(m)은 xc와 m이 같을 때 xc의 확률, m은 bin의 인덱스, M은 bin의 총개수이다
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청구항 8에 있어서,복수의 학습용 가속도 신호들에 대해 K-mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 상기 제어 동작 별로 기준 모델들을 생성하는 기준모델 생성부를 더 포함하는 로봇 구동 제어 장치
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청구항 8에 있어서,상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는,상기 가속도 센서로부터 얻은 가속도 값과 기 저장된 상기 기준모델들의 가속도 값을 개별 비교하여, 최소 유클리디언 거리를 갖는 기준 모델에 대응되는 동작을 상기 로봇의 제어 동작으로 추론하는 로봇 구동 제어 장치
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