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박해준 (한국기계연구원) 안보현 (한국기계연구원) 백준민 (한국기계연구원) 이동규 (한국기계연구원) 김창원 (한국기계연구원) 주수빈 (한국기계연구원) 권오원 (한국기계연구원) 김민영 (경북대학교) 서준호 (한국기계연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
312 - 317 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0018

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

2D 영상과 깊이 정보를 이용한 의수로봇의 물체 파지 동작 제어
박해준 ,  안보현 ,  주수빈 외 1명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2023.05 학술대회자료

2020

영상과 딥러닝을 이용한 의수로봇 파지동작 제어 시스템 개발
박해준 ,  주수빈 ,  백준민 외 3명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2020.09 학술대회자료
카메라 영상과 딥러닝을 이용한 의수로봇 제어 시스템과 파지대상 선정
박해준 ,  안보현 ,  백준민 외 6명 제어로봇시스템학회 논문지 2020.05 학술저널

초록· 키워드

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Robotic prosthetic hands are a device that helps to improve the quality of life for patients without hands. Recently, robotic prosthetic hands can perform various grasping patterns because of improvement of bioengineering and robotics. The research that automatically selects the appropriate operation according to the situation is important. Many previous studies have used EMG signals. However, EMG signals are difficult to generalize because EMG signals vary depending on the position of the muscle. In this study, we developed a system for controlling robotic prosthetic hands using images and deep learning to facilitate generalization. We also proposed a method for selecting a grasping target to be held in the image. These results will help to improve the quality of life of the robotic prosthetic hand user.
#robotic prosthetic hand #grasping #deep learning #object detection #robot control #vision

목차

Abstract
I. 서론
II. 방법론
III. 시스템 실행 결과
IV. 토의
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
M. Cutkosky, “On grasp choice, grasp models, and the design of hands for manufacturing tasks,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 5, no. 3, pp. 269-279, Jun. 1989. google schola S. A. Lee, Y. N. Choi, S. D. Yang, G. Y. Hong, and Y. J. Choi, “Development of Multi-DoFs prosthetic forearm based on EMG pattern recognition and classification,” Journal of Korea Robotics Society (in Korean), vol. 14, no. 3, pp. 228-235, Jul. 2019. google schola H. G. Jeong, K. N. Park, K. H. Byun, S. M. Lee, and J. W. Kwon, “A study on control of robot hand using EMG signal,” Proc. of 2017 RESKO Academic Symposium (in Korean), Yongin, Korea, pp. 119-122, Apr. 2017. dbpia M. K. Moon, H. G. Kwak, D. H. Yoo, and S. M. Kang, “Development of a prosthetic arm for controlling fingers using Arduino,” Proc. of HCI Korea 2017 (in Korean), Jeongseon, Korea, pp. 334-337, Feb. 2017. google schola D. E. Kim, J. H. Yu, and K. B. Sim, “EEG Feature Classification for Precise Motion Control of Artificial Hand,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems (in Korean), vol. 25, no. 1, pp. 29-34, Feb. 2015. google schola

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