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인공신경망에 기반한 행동 모방 로봇 제어 장치에 있어서,사람의 행동에 대한 모습을 데이터로 구현한 사람 행동 데이터를 저장하는 저장부;상기 사람 행동 데이터에서 하나 이상의 사람 관절에 대한 사람 관절 각도 데이터를 결합하여 입력 데이터를 생성하는 입력 데이터 생성부;상기 사람 행동 데이터와 로봇 행동 정답 데이터의 데이터셋으로 학습된 인공신경망에 상기 입력 데이터를 입력하여 로봇 관절 각도 데이터를 출력하는 행동 예측부 및상기 로봇 관절 각도 데이터를 통해 로봇의 행동을 제어하는 제어부를 포함하는 행동 모방 로봇 제어 장치
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제1항에 있어서,상기 입력 데이터 생성부는,하나의 사람 관절(h1)에 대한 사람 관절 각도 데이터(αh1, βh1, γh1)와 다른 하나의 사람 관절(h2)에 대한 사람 관절 각도 데이터(αh2, βh2, γh2)를 결합하여 6차원의 입력 데이터(αh1, αh2, βh1, βh2, γh1, γh2)를 생성하는 것을 특징으로 하는 행동 모방 로봇 제어 장치
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제2항에 있어서,상기 인공신경망은,완전 연결 레이어(Fully Connected Layer)로 이루어지며,상기 입력 데이터가 입력되는 6 단위의 입력 레이어, 6 단위의 제1 히든 레이어, 12 단위의 제2 히든 레이어 및 상기 로봇 관절 각도 데이터를 출력하는 출력 레이어로 구성되는 것을 특징으로 하는 행동 모방 로봇 제어 장치
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인공신경망에 기반한 행동 모방 로봇 제어 방법에 있어서,하나 이상의 사람 관절에 대한 사람 관절 각도 데이터를 결합하여 입력 데이터를 상기 인공신경망에 입력 하는 입력단계;상기 입력 데이터로부터 로봇 관절 각도 데이터를 예측하는 출력단계 및상기 로봇 관절 각도 데이터를 통해 로봇의 행동을 제어하는 제어단계를 포함하는 행동 모방 로봇 제어 방법
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제4항에 있어서,사람 행동 데이터와 로봇 행동 정답 데이터의 데이터셋으로 상기 인공신경망을 학습시키는 학습단계를 더 포함하고,상기 사람 행동 데이터는,사람의 행동에 대한 모습을 구현한 데이터로, 사람 관절 각도 데이터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 행동 모방 로봇 제어 방법
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제5항에 있어서,상기 학습단계는,상기 인공신경망 학습 시 평균제곱오차 및 확률적 경사 하강법을 이용하여 가중치를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 행동 모방 로봇 제어 방법
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제4항에 있어서,상기 입력단계는,하나의 사람 관절(h1)에 대한 사람 관절 각도 데이터(αh1, βh1, γh1)와 다른 하나의 사람 관절(h2)에 대한 사람 관절 각도 데이터(αh2, βh2, γh2)를 결합하여 6차원의 입력 데이터(αh1, αh2, βh1, βh2, γh1, γh2)를 생성하고, 상기 인공신경망에 입력 하는 것을 특징으로 하는 행동 모방 로봇 제어 방법
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제4항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따라 행동 모방 로봇 제어 방법을 제공하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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