KR101869164B1 - 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법 - Google Patents
저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101869164B1 KR101869164B1 KR1020160139543A KR20160139543A KR101869164B1 KR 101869164 B1 KR101869164 B1 KR 101869164B1 KR 1020160139543 A KR1020160139543 A KR 1020160139543A KR 20160139543 A KR20160139543 A KR 20160139543A KR 101869164 B1 KR101869164 B1 KR 101869164B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- rotation angle
- motion
- axis
- motion recognition
- angle
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/017—Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
- G01P15/02—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration by making use of inertia forces using solid seismic masses
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/03—Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
- G06F3/033—Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor
- G06F3/0346—Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor with detection of the device orientation or free movement in a 3D space, e.g. 3D mice, 6-DOF [six degrees of freedom] pointers using gyroscopes, accelerometers or tilt-sensors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/03—Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
- G06F3/033—Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor
- G06F3/038—Control and interface arrangements therefor, e.g. drivers or device-embedded control circuitry
- G06F3/0383—Signal control means within the pointing device
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
- G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
- G06F3/04812—Interaction techniques based on cursor appearance or behaviour, e.g. being affected by the presence of displayed objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2203/00—Indexing scheme relating to G06F3/00 - G06F3/048
- G06F2203/038—Indexing scheme relating to G06F3/038
- G06F2203/0384—Wireless input, i.e. hardware and software details of wireless interface arrangements for pointing devices
Abstract
본 발명은 모션 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 모션 센싱의 정확도가 낮은 저가형 관성센서를 이용해 성능을 개선한 모션 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 관성센서를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하고, 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 회전각 계산부를 포함하는 센서 디바이스 및 센서 디바이스로부터 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산하여 모션을 추정하는 모션 추정부를 포함하는 모션 인식 프로세서를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 관성센서를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하고, 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 회전각 계산부를 포함하는 센서 디바이스 및 센서 디바이스로부터 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산하여 모션을 추정하는 모션 추정부를 포함하는 모션 인식 프로세서를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 모션 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 모션 센싱의 정확도가 낮은 저가형 관성센서를 이용해 성능을 개선한 모션 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근, IoT분야의 비약적인 발전으로, 신체와 컴퓨터가 상호 작용하기 위한 기술들이 개발되고 있다. 특히, 모션 인식 기술은 가상현실, 가전제품, 게임산업, 의학 및 재활 산업 등 다양한 분야에 활용되기 위하여 연구가 활발히 진행되고 있는 기술이다.
모션 인식 기술이란, 센서를 이용하여 사용자의 움직임이나 위치를 인식하는 기술을 일컫는데, 모션 인식 기술은 사용자의 움직임으로부터 데이터를 측정하는 센서와 센서로부터 획득된 데이터를 통해 사용자의 움직임을 추정하는 알고리즘으로 분류될 수 있다.
모션 인식용 센서는 관성센서가 가장 많이 활용된다. 관성센서는 움직임에 따른 물체의 가속도 또는 각속도에 의해 발생되는 물체의 관성력을 질량체에 연결된 탄성구조물의 변형으로 표시한 후 적절한 감지 및 신호 처리 기법을 이용하여 구조물의 변형을 전기적인 신호로 표시하는 것이다. 즉, 관성센서는 움직임에 따른 대상체의 가속도 또는 각속도를 획득할 수 있는 디바이스이다.
모션 인식 기술의 정확도는 관성센서에 따라 달라질 수 있으며, 모션 인식 장치의 가격은 모션인식센서(예컨대, 관성센서)의 가격과 비례한다. 따라서, 고가의 고성능 센서를 이용하면, 모션 인식의 정확도를 높일 수 있는 반면, 저가의 저성능 센서를 이용하면, 모션 인식의 정확도가 낮은 문제점이 있다.
다시 말해서, 모션 인식 장치의 성능은 모션인식센서의 성능, 즉 하드웨어의 성능에 의존하는 한계가 있었다. 고성능 센서를 이용해 모션 인식의 정확도를 높일 수 있지만, 고가의 고성능 센서는 가격이 높기 때문에 모션 인식 장치를 대중적으로 공급하는데 어려움이 존재한다.
이러한 문제점을 극복하기 위해 모션 인식 센서로부터 획득한 데이터를 처리하여 모션 인식의 정확도를 높일 수 있는 모션 인식 알고리즘을 개발함으로써 모션 센싱의 정확도가 낮은 저가의 센서를 이용함에도 높은 모션 인식의 정확도를 가지는 모션 인식 장치를 구현할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 순방향 운동학을 적용하여 사용자의 모션을 정확하게 추정하는 모션 인식 알고리즘을 제공함으로써 저가의 관성센서를 이용함에도 모션 인식의 정확도가 높은 모션 인식 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템 및 그 방법은 팔 움직임을 정밀하게 감지하여, 자세교정용 체조 가이드를 위한 모션 인식 장치에 활용될 수 있도록 한다.
본 발명의 일 실시예로써, 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템은 관성센서를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하고, 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 회전각 계산부를 포함하는 센서 디바이스; 및 센서 디바이스로부터 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산하여 모션을 추정하는 모션 추정부를 포함하는 모션 인식 프로세서를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서 디바이스는, 회전각 계산부로부터 계산된 회전각을 미리 설정된 데이터 형식으로 패키징하는 데이터 패키징부; 및 데이터 패키징부로부터 패키징된 회전각에 관한 데이터를 모션 인식 프로세서로 전송하는 송신부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 프로세서는 송신부로부터 회전각에 관한 데이터를 수신하여 모션 추정부로 전송하는 수신부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 회전각 계산부는 하기 수학식 1과 같이, 각속도 및 가속도에 대한 소정의 비율의 합으로 회전각(γ)을 결정할 수 있다.
수학식 1 : 
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 프로세서는 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각(γ)을 하기 수학식 2에 따라 보정하고, 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)하는 회전각 보정부를 더 포함할 수 있다.
수학식 2: 1. 0 < α , -180 < γ < -180 + α
⇒ f(γ) = γ - α + 360
2. 0 < α , ~ (-180 < γ < -180 + α)
⇒ f(γ) = γ - α
3. α < 0, 180 + α < γ < 180
⇒ f(γ) = γ - α - 360
4. α < 0, ~ (180 + α < γ < 180)
⇒ f(γ) = γ - α
(cf. α: 초기자세에서의 회전각, γ: 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각)
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 프로세서의 모션 추정부는 하기 수학식 3 및 수학식 4와 같이, 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)을 곱함으로써 결정된 변환행렬(MT)을 적용하여 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산함으로써 모션을 추정할 수 있다.
수학식 3: MT = R(Uangle)·T(Ulength)·R(Fangle-Uangle)·T(-Ulength)·T(Flength)·R(Hangle-Fangle)·T(-Flength)
수학식 4: E = MT 
-Hlength
(cf. Uangle: 상완 회전각, Fangle :전완 회전각, Hangle : 손등 회전각, Ulength:상완 평균 길이, Flength:전완 평균 길이, Hlength :손등 평균 길이)
본 발명의 일 실시예에 따른 센서 디바이스의 송신부와 모션 인식 프로세서의 수신부는 무선으로 통신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템은 모션 인식 프로세서를 통해 추정된 관성센서가 부착된 측정부위의 모션을 3D 가상공간상에 실시간으로 디스플레이하는 모션 시각화부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 방법은 관성센서를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하는 단계; 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 단계; 및 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산함으로써 모션을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 회전각(γ)을 계산하는 단계는, 하기 수학식 1과 같이, 각속도 및 가속도에 대한 소정의 비율의 합으로 회전각(γ)을 결정할 수 있다.
수학식 1 : 
본 발명의 일 실시예에 따라 회전각(γ)을 계산하는 단계는, 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각(γ)을 하기 수학식 2에 따라 보정하고, 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)하는 단계를 더 포함할 수 있다.
수학식 2: 1. 0 < α , -180 < γ < -180 + α
⇒ f(γ) = γ - α + 360
2. 0 < α , ~ (-180 < γ < -180 + α)
⇒ f(γ) = γ - α
3. α < 0, 180 + α < γ < 180
⇒ f(γ) = γ - α - 360
4. α < 0, ~ (180 + α < γ < 180)
⇒ f(γ) = γ - α
(cf. α: 초기자세에서의 회전각, γ: 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각)
본 발명의 일 실시예에 따라 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산하는 단계는, 하기 수학식 3 및 수학식 4와 같이, 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)을 곱함으로써 결정된 변환행렬(MT)을 적용하여 계산할 수 있다.
수학식 3: MT = R(Uangle)·T(Ulength)·R(Fangle-Uangle)·T(-Ulength)·T(Flength)·R(Hangle-Fangle)·T(-Flength)
수학식 4: E = MT 
-Hlength
(cf. Uangle: 상완 회전각, Fangle :전완 회전각, Hangle : 손등 회전각, Ulength:상완 평균 길이, Flength:전완 평균 길이, Hlength :손등 평균 길이)
본 발명의 일 실시예에 따라 계산된 회전각에 관한 데이터는 무선 통신에 의해 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산함으로써 모션을 추정하는 모션 인식 프로세서로 전송될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 방법은 추정된 모션이 3D 가상공간상에 실시간으로 디스플레이되는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예로써, 전술한 방법을 수행하기 위해 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법은 관성센서를 통해 측정한 데이터를 본 발명에 따른 모션 인식 알고리즘으로 계산하여 모션 인식의 정확도를 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 센싱의 정확도가 다소 낮은 저가형 센서를 이용한 모션 인식 장치에 본 발명에 따른 모션 인식 알고리즘을 적용함으로써, 모션 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.
다시 말해서, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션인식 알고리즘은 하드웨어(예컨대, 관성센서)의 성능에 의존하던 기존의 모션인식기술의 정확도를 하드웨어의 성능에 관계없이 항상 높이 유지할 수 있도록 기술 자체의 성능 향상을 실현할 수 있다. 즉, 기존의 하드웨어적 한계를 소프트웨어적으로 극복함으로써, 모션인식의 정확도가 높지 않은 저가형의 MEMS 관성센서를 사용하는 경우에도 본 발명에 따른 모션인식 알고리즘을 적용하여 모션인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 알고리즘을 모션 인식 장치에 적용하면, 고가의 모션 인식 센서를 저가의 모션 인식 센서로 대체할 수 있기 때문에, 모션 인식 장치를 저렴하게 공급할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 알고리즘을 모듈화함으로써, 각종 모션인식장치에 적용하여 활용성이 증대될 수 있고, 모듈과 센서가 분리되도록 구성함으로써, 사용자로 하여금 동작시 사용의 편리성을 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템 및 그 방법을 적용함으로써 상대적으로 저렴한 모션 인식 장치를 공급할 수 있으므로, 모션 인식 장치를 이용한 다양한 제품을 일반인들에게도 제공할 수 있는 장점이 있다.
예를 들어, 본 발명은 특히, 자세 교정용 체조 가이드를 위한 모션 인식 장치에 활용될 수 있다. 재활치료의 목적으로 알려진 자세 교정용 체조를 보고 사용자가 직접 따라하면, 본 발명을 적용한 모션 인식 장치는 사용자의 동작을 인식하여 화면으로 사용자에게 디스플레이해준다. 따라서 사용자는 자신의 체조 동작의 정확성을 판단할 수 있다.
뿐만 아니라, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템 및 그 방법은 스포츠 동작 분석, 게임, 가상현실체험(VR), 의료분야 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 측정축의 뒤틀림에 따른 회전각을 보정하는 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관성센서의 부착 위치를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산하는 순방향운동학의 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 변환행렬(MT)을 적용할 때 이용하는 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)을 나타내는 도면이다.
도 8a 내지 도 8f는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 시각화부를 통해 모션을 디스플레이한 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템 및 그 방법의 우수성을 판단하기 위한 실험에 사용된 산업용 6축 관절 로봇을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 측정축의 뒤틀림에 따른 회전각을 보정하는 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관성센서의 부착 위치를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산하는 순방향운동학의 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 변환행렬(MT)을 적용할 때 이용하는 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)을 나타내는 도면이다.
도 8a 내지 도 8f는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 시각화부를 통해 모션을 디스플레이한 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템 및 그 방법의 우수성을 판단하기 위한 실험에 사용된 산업용 6축 관절 로봇을 나타낸다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 소자를 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템의 개념도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템은 관성센서(110)를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하고, 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 관절의 회전각을 계산하는 회전각 계산부(120)를 포함하는 센서 디바이스(100); 및 센서 디바이스(100)로부터 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 관성센서(110)가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산하여 모션을 추정하는 모션 추정부(230)를 포함하는 모션 인식 프로세서(200)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 관성센서(110)는 비교적 저렴한 관성센서인 MEMS 센서일 수 있으나, 반드시 MEMS 센서로 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 MEMS 관성센서는 중력을 이용해 각속도를 측정하는 자이로스코프 및 관성을 이용해 가속도를 측정하는 가속도센서가 결합된 형태의 관성센서이다. 따라서, MEMS 관성센서를 통해 각속도 및 가속도를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서 디바이스(100)는, 회전각 계산부(120)로부터 계산된 관절의 회전각을 미리 설정된 데이터 형식으로 패키징하는 데이터 패키징부(130); 및 데이터 패키징부(130)로부터 패키징된 회전각에 관한 데이터를 모션 인식 프로세서(200)로 전송하는 송신부(140)를 더 포함할 수 있다.
다시 말해서, 계산된 회전각은 정해진 데이터 패킷 형태로 저장되어 송신부(140)를 통해 모션 인식 프로세서(200)로 전송된다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 프로세서(200)는 송신부(140)로부터 회전각에 관한 데이터를 수신하여 모션 추정부(230)로 전송하는 수신부(210)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 시스템은 모션 인식 프로세서(200)를 통해 추정된 관성센서(110)가 부착된 측정부위의 모션을 3D 가상공간상에 실시간으로 디스플레이하는 모션 시각화부(300)를 더 포함할 수 있다. 모션에 관한 데이터는 도 8a 내지 도 8f에 도시된 바와 같이 3D skeleton 형태로 디스플레이될 수 있다.
따라서, 사용자는 모션 시각화부(300)에 표시된 동작 화면을 보면서 자세를 교정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 관성센서(110)는 도 5에 도시된 바와 같이 사용자의 오른팔 손등, 전완(前腕), 상완(上腕)의 임의의 위치에 부착될 수 있다. 다만, 상기 위치는 일 실시예에 불과하며, 다른 신체 부위에도 부착되어 본 발명이 적용될 수 있다.
도 8a 내지 도 8f은 사용자의 일정한 각도의 팔 움직임과 일상생활 속의 자연스러운 움직임을 도시한다.
도 3은 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 회전각 계산부(120)는 하기 수학식 1과 같이, 각속도 및 가속도에 대한 소정의 비율의 합으로 관절의 회전각(γ)을 결정할 수 있다.
수학식 1 : 
본 발명의 일 실시예에 따르면, 고주파에서의 응답특성이 좋은 자이로스코프를 통해 측정된 각속도 데이터와 저주파에서의 응답특성이 좋은 가속도 센서를 통해 측정된 가속도 데이터에 상보필터를 적용함으로써 각속도(
)와 가속도(
)를 융합하여 관절의 회전각(γ)을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 관절의 회전각(γ)의 정확도를 위해 최적화된 실험값인, 
= 0.04 (가속도 4%),
= 0.96 (각속도96%
)의 값이 적용되었다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따라 결정된 회전각은 -180° 내지 +180°범위의 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)된 후, 모션 인식 프로세서(200)를 통해 측정부위의 말단 좌표(E)가 계산될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서 디바이스(100)의 송신부(140)는 모션 인식 프로세서(200)의 수신부(210)와 무선 통신으로 연결되어, 회전각 데이터를 무선으로 모션 인식 프로세서(200)에 전송할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 통신은 블루투스로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 Wi-Fi, NFC, RFID 또는 ZigBee 등 다양한 무선통신 프로토콜로도 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 센서 디바이스(100)와 모션 인식 프로세서(200)가 무선 통신으로 연결됨으로써, 사용자는 신체에 센서 디바이스(100)만 부착하고 자유롭게 동작할 수 있어, 동작의 편의성이 증대될 수 있다.
사용자가 센서 디바이스(100)를 착용시, 매번 똑같은 위치에 착용할 수 없으므로, 측정축이 변경될 수 있다. 따라서 모션 인식 프로세서(200)는 측정축의 뒤틀림에 따른 회전각을 보정하기 위한 알고리즘이 적용될 수 있다. 상기 알고리즘은 회전각 보정부(220)를 통해 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 회전각 보정부(220)는 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각(γ)을 하기 수학식 2에 따라 보정하고, 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)될 수 있다. 측정축의 뒤틀림에 따른 회전각을 보정하는 방법은 도 4에 도시된다.
수학식 2: 1. 0 < α , -180 < γ < -180 + α
⇒ f(γ) = γ - α + 360
2. 0 < α , ~ (-180 < γ < -180 + α)
⇒ f(γ) = γ - α
3. α < 0, 180 + α < γ < 180
⇒ f(γ) = γ - α - 360
4. α < 0, ~ (180 + α < γ < 180)
⇒ f(γ) = γ - α
(cf. α: 초기자세에서의 회전각, γ: 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각)
수학식 2 및 도 4를 참조하면, 이론적으로 0도로 맞춰져 있어야 할 초기자세에서의 회전각을 α라고 했을 때, α를 측정축의 뒤틀림에 의한 오차로 간주할 수 있다. 이후에 측정되는 회전각(γ)에서 초기자세에서의 회전각을 α를 추출하고 남은 회전각(γ-α)을 -180° 내지 +180°범위의 테이트-브라이언(Tait-Bryan)각으로 사상함으로써, 보정된 회전각 (γ)을 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 보정된 회전각에 순방향 운동학을 적용하여 관성센서(110)가 부착된 측정부위의 말단 좌표(예컨대, 손등의 좌표)(E)를 구할 수 있다.
순방향 운동학(Forward Kinematics)은 관절의 각도를 알고 있을 때, 기준좌표계에서 대상체의 끝단의 좌표와 자세를 구하는 운동학(Kinematics)에 관한 것으로, 관절의 각도 및 각 링크의 길이를 이용한 전차동차행렬의 계산을 통해 대상체의 끝단의 좌표를 구할 수 있다. 전차동차행렬은 각 좌표에 대하여 회전변환 및 이동변환을 위한 행렬로 구성될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산하는 순방향운동학의 개념도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 변환행렬(MT)을 적용할 때 이용하는 회전변환행렬 및 이동변환행렬을 나타내는 도면이다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 프로세서(200)의 모션 추정부(230)는 하기 수학식 3 및 수학식 4와 같이, 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)을 곱함으로써 결정된 변환행렬(MT)을 적용하여 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산함으로써 모션을 추정할 수 있다.
수학식 3: MT = R(Uangle)·T(Ulength)·R(Fangle-Uangle)·T(-Ulength)·T(Flength)·R(Hangle-Fangle)·T(-Flength)
수학식 4: E = MT 
-Hlength
(cf. Uangle: 상완 회전각, Fangle :전완 회전각, Hangle : 손등 회전각, Ulength:상완 평균 길이, Flength:전완 평균 길이, Hlength :손등 평균 길이)
본 발명의 일 실시예에서는, 상완 회전각(Uangle), 전완 회전각(Fangle) 및 손등 회전각(Hangle)을 Joint angle(θ)로서, 성인 남성의 상완 평균 길이(Ulength), 전완 평균 길이(Flength) 및 손등 평균 길이(Hlength)를 Node length(ℓ)로서 변환행렬(MT)의 파라미터로 설정될 수 있다.
이때, 상완이 시작하는 어깨의 포인트를 기준좌표계로 설정하고, 말단부인 손등의 좌표(E)는 상완, 전완 및 손등의 관절(Joint) 사이의 연속적인 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)의 곱을 거쳐 산출되는 최종변환행렬(MT)로부터 결정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 각 관절의 회전각 Ulength, Fangle, Hangle은 x,y,z 축에 대한 회전으로 나타내어 질 수 있다. 즉, Uangle은 Ux,Uy,Uz 로 나타내어 질 수 있는데, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 3차원 공간상에 표시된 각 관절의 회전각은 도 6 (b)와 같이 Y-Z축에 대한 2차원 평면으로 나타낼 수 있다. 즉 도 6(b)에 도시된 Ux,Fx,Hx 는 상완 회전각(Uangle), 전완 회전각(Fangle), 손등 회전각(Hangle )의 X축에 대한 회전각을 나타낸다.
다시 말해서, 상완 회전각(Uangle), 전완 회전각(Fangle), 손등 회전각(Hangle)은 x축,y축,z축 각각에 대한 회전각을 원소로 하는 행렬로 구성될 수 있고, 도 7에 도시된 회전변환행렬(R) 및 이동변환행렬(T)과 곱함으로써 최종변환행렬(MT)을 산출할 수 있다. 따라서, 최종변환행렬(MT)는 다음과 같이 계산될 수 있다.
(cf. Rx : x축에 대한 회전행렬 , Ry : y축에 대한 회전행렬 ,Ry : y축에 대한 회전행렬, Ty: y축에 대한 이동행렬)
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동변환행렬(T)는 도 7에 도시된 바와 같이 y축에 대한 이동변환행렬(T)로 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법의 우수성을 검증하기 위하여, MEMS 관성센서를 이용했을때 기존의 모션 인식 알고리즘을 적용한 결과와 비교하였다.
본 발명의 일 실시예에 따른 실험에서, 관성센서(110)는 저가형의 MEMS 관성센서를 사용하였고, 실험 데이터의 객관성을 확보하기 위해 도 9a 및 도 9b에 도시된 산업용 6축 관절 로봇인 YASKAWA-DX200을 사용하여 실험을 진행하였다. 센서 디바이스(100)는 도 9b의 빨간색 원으로 표시한 위치에 부착하였다.
측정된 관절의 회전각의 변화에 따라 추정된 이동량과 실제 이동량을 비교하여 검증하는 실험을 진행하였다. 본 발명의 일 실시예에 따른 실험 결과, 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘으로부터 추정된 이동량과 실제 이동량 사이의 오차율과 일치율은 하기의 [표 1] 과 같다.
| 측정 이동량 | 42.5cm | 96.2cm | 68.9cm | 125cm | 일치율 |
| 실제 이동량 | 40.1cm | 95.0cm | 66,1cm | 123.7cm | 약 96.93% |
| 오차율 | 약 5.9% | 약 1.2% | 약 4.2% | 약 1% |
표1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 이동량과 실제 이동량의 일치율은 96.93%로 매우 높음을 알 수 있다.
반면, 저가형의 MEMS 관성센서에 기존의 모션 인식 알고리즘을 적용하여 이동량을 추정한 결과는 하기의 [표 2]와 같다.
| 측정 이동량 | 82.6cm | 13.9cm | 100.3cm | 55.7cm | 일치율 |
| 실제 이동량 | 46.1cm | 95.0cm | 66,1cm | 123.7cm | 약 27.17% |
| 오차율 | 약 98.8% | 약 85.3% | 약 51.7% | 약 55.5% |
표2를 참조하면, 기존의 모션 인식 알고리즘을 저가형 MEMS 관성센서에 적용하면 이동량 추정 일치율은 27.17%로 매우 낮게 측정되었다.
결론적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션인식 알고리즘은 하드웨어(예컨대, 관성센서)의 성능에 의존하던 기존의 모션인식의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
다시 말해서, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션인식시스템 및 그 방법은 기존의 하드웨어적 한계를 소프트웨어적으로 극복함으로써, 모션인식의 정확성이 높지 않은 저가형의 MEMS 관성센서를 사용하는 경우에도 본 발명에 따른 모션인식 알고리즘을 적용하여 모션인식의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 방법은 관성센서(110)를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도(
) 및 가속도(a)를 획득하는 단계(S100); 획득된 각속도(
) 및 가속도(a)를 이용하여 회전각을 계산하는 단계(S200); 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각(γ)을 보정하고, 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)하는 단계(S300); 및 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 관성센서(110)가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 계산함으로써 모션을 추정하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 인식 방법은 추정된 모션이 3D 가상공간상에 실시간으로 디스플레이되는 단계(S500)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법과 관련하여서는 전술한 시스템에 대한 내용이 적용될 수 있다. 따라서, 방법과 관련하여, 전술한 시스템에 대한 내용과 동일한 내용에 대하여는 설명을 생략하였다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 :센서 디바이스
110 : 관성센서
120 :회전각 계산부
130 : 데이터 패키징부
140 : 송신부
200 : 모션 인식 프로세서
210: 수신부
220 : 회전각 보정부
230 : 모션 추정부
300 : 모션 시각화부
110 : 관성센서
120 :회전각 계산부
130 : 데이터 패키징부
140 : 송신부
200 : 모션 인식 프로세서
210: 수신부
220 : 회전각 보정부
230 : 모션 추정부
300 : 모션 시각화부
Claims (16)
- 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템에 있어서,
상기 관성센서를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하고, 상기 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 회전각을 계산하는 회전각 계산부를 포함하는 센서 디바이스; 및
상기 센서 디바이스로부터 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 상기 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산하여 모션을 추정하는 모션 추정부를 포함하는 모션 인식 프로세서를 포함하고,
상완이 시작하는 어깨의 포인트가 기준좌표계로써 설정되며, 상기 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)는,
(여기서, Ux:상완 회전각의 x축에 대한 회전각, Fx:전완 회전각의 x축에 대한 회전각, Hx:손등 회전각의 x축에 대한 회전각, Uy:상완 회전각의 y축에 대한 회전각, Fy:전완 회전각의 y축에 대한 회전각, Hy:손등 회전각의 y축에 대한 회전각, Uz:상완 회전각의 z축에 대한 회전각, Fz:전완 회전각의 z축에 대한 회전각, Hz:손등 회전각의 z축에 대한 회전각, Ulength:상완 평균 길이, Flength:전완 평균 길이)
상기 수학식과 같이, x축, y축, z축 각각에 대한 각 관절의 회전변환행렬(R)과 y축에 대한 이동변환행렬(T)의 곱으로써 결정된 최종변환행렬(MT)이 적용되어 계산되는 것인 모션 인식 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 센서 디바이스는,
상기 회전각 계산부로부터 계산된 회전각을 미리 설정된 데이터 형식으로 패키징하는 데이터 패키징부; 및
상기 데이터 패키징부로부터 패키징된 상기 회전각에 관한 데이터를 상기 모션 인식 프로세서로 전송하는 송신부를 더 포함하고,
상기 모션 인식 프로세서는,
상기 송신부로부터 상기 회전각에 관한 데이터를 수신하여 상기 모션 추정부로 전송하는 수신부를 더 포함하는 모션 인식 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 회전각 계산부는 하기 수학식 1과 같이, 상기 각속도 및 상기 가속도에 대한 소정의 비율의 합으로 상기 회전각(γ)을 결정하는 모션 인식 시스템.
수학식 1 :
- 제 3 항에 있어서,
상기 회전각은 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)되는 것인 모션 인식 시스템.
- 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 모션 인식 프로세서는,
측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각(γ)을 하기 수학식 2에 따라 보정하고, 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)하는 회전각 보정부를 더 포함하는 모션 인식 시스템.
수학식 2: 1. 0 < α , -180 < γ < -180 + α
⇒ f(γ) = γ - α + 360
2. 0 < α , ~ (-180 < γ < -180 + α)
⇒ f(γ) = γ - α
3. α < 0, 180 + α < γ < 180
⇒ f(γ) = γ - α - 360
4. α < 0, ~ (180 + α < γ < 180)
⇒ f(γ) = γ - α
(cf. α: 초기자세에서의 회전각, γ: 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각)
- 삭제
- 제 2 항에 있어서,
상기 센서 디바이스의 상기 송신부와 상기 모션 인식 프로세서의 상기 수신부는 무선으로 통신하는 모션 인식 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 모션 인식 프로세서를 통해 추정된 상기 관성센서가 부착된 측정부위의 모션을 3D 가상공간상에 실시간으로 디스플레이하는 모션 시각화부를 더 포함하는 모션 인식 시스템.
- 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템에서의 모션 인식 방법에 있어서,
상기 관성센서를 통해 사용자의 움직임에 의한 각속도 및 가속도를 획득하는 단계;
상기 획득된 각속도 및 가속도를 이용하여 상기 모션 인식 시스템의 회전각 계산부에서 회전각을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 회전각을 순방향 운동학에 적용하여 상기 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)를 상기 모션 인식 시스템의 모션 추정부에서 계산함으로써 모션을 추정하는 단계를 포함하고,
상완이 시작하는 어깨의 포인트가 기준좌표계로써 설정되며, 상기 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표(E)는,
(여기서, Ux:상완 회전각의 x축에 대한 회전각, Fx:전완 회전각의 x축에 대한 회전각, Hx:손등 회전각의 x축에 대한 회전각, Uy:상완 회전각의 y축에 대한 회전각, Fy:전완 회전각의 y축에 대한 회전각, Hy:손등 회전각의 y축에 대한 회전각, Uz:상완 회전각의 z축에 대한 회전각, Fz:전완 회전각의 z축에 대한 회전각, Hz:손등 회전각의 z축에 대한 회전각, Ulength:상완 평균 길이, Flength:전완 평균 길이)
상기 수학식과 같이, x축, y축, z축 각각에 대한 각 관절의 회전변환행렬(R)과 y축에 대한 이동변환행렬(T)의 곱으로써 결정된 최종변환행렬(MT)이 적용되어 계산되는 것인 모션 인식 방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 회전각 계산부에서 상기 회전각(γ)을 계산하는 단계는,
하기 수학식 1과 같이, 상기 각속도 및 상기 가속도에 대한 소정의 비율의 합으로 상기 회전각(γ)을 결정하는 것인 모션 인식 방법.
수학식 1 :
- 제 10 항에 있어서,
상기 회전각은 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)되는 것인 모션 인식 방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 회전각 계산부에서 상기 회전각(γ)을 계산하는 단계는,
측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각(γ)을 하기 수학식 2에 따라 보정하고, 테이트-브라이언(Tait-Bryan) 각으로 사상(mapping)하는 단계를 더 포함하는 모션 인식 방법.
수학식 2: 1. 0 < α , -180 < γ < -180 + α
⇒ f(γ) = γ - α + 360
2. 0 < α , ~ (-180 < γ < -180 + α)
⇒ f(γ) = γ - α
3. α < 0, 180 + α < γ < 180
⇒ f(γ) = γ - α - 360
4. α < 0, ~ (180 + α < γ < 180)
⇒ f(γ) = γ - α
(cf. α: 초기자세에서의 회전각, γ: 측정축의 뒤틀림에 따라 측정된 회전각)
- 삭제
- 제 9 항에 있어서,
상기 계산된 회전각에 관한 데이터는 무선 통신에 의해 상기 관성센서가 부착된 측정부위의 말단 좌표를 계산함으로써 모션을 추정하는 모션 인식 프로세서로 전송되는 것인 모션 인식 방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 추정된 모션이 모션 시각화부에 의하여 3D 가상공간상에 실시간으로 디스플레이되는 단계를 더 포함하는 것인 모션 인식 방법.
- 제 9 항, 제 10 항, 제 11 항, 제 12 항, 제 14 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위해 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160139543A KR101869164B1 (ko) | 2016-10-25 | 2016-10-25 | 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160139543A KR101869164B1 (ko) | 2016-10-25 | 2016-10-25 | 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180045436A KR20180045436A (ko) | 2018-05-04 |
| KR101869164B1 true KR101869164B1 (ko) | 2018-06-19 |
Family
ID=62200001
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160139543A KR101869164B1 (ko) | 2016-10-25 | 2016-10-25 | 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101869164B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220109799A (ko) * | 2021-01-29 | 2022-08-05 | 한국과학기술연구원 | 사용자에게 3차원 햅틱 피드백을 제공하는 햅틱 시스템 |
| US11730394B2 (en) | 2020-10-12 | 2023-08-22 | Korea Institute Of Science And Technology | System and method for calibrating ratio of body size of subject |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102542878B1 (ko) * | 2020-11-16 | 2023-06-14 | 주식회사 플라스크 | 영상 내의 모션 인식 방법, 서버 및 시스템 |
| KR102576370B1 (ko) * | 2021-04-15 | 2023-09-07 | 순천향대학교 산학협력단 | 착용이 가능한 상지 재활 운동 시스템 |
| KR102542658B1 (ko) * | 2022-08-10 | 2023-06-15 | 럭스나인 주식회사 | 생체활성징후 측정 장치 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101524575B1 (ko) * | 2014-08-20 | 2015-06-03 | 박준호 | 웨어러블 디바이스 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8761437B2 (en) * | 2011-02-18 | 2014-06-24 | Microsoft Corporation | Motion recognition |
| KR101427365B1 (ko) * | 2012-10-23 | 2014-08-07 | 이인택 | 관성 센서를 이용한 모션 캡쳐 시스템 |
| KR101566702B1 (ko) | 2014-02-28 | 2015-11-06 | 주식회사 마루에너지 | 투과형 포토센서를 이용한 모션 인식 장치 및 이를 이용한 외부장치 제어 시스템 |
| KR101646914B1 (ko) * | 2014-08-27 | 2016-08-10 | 대한민국 | 관절 각 추정을 이용한 편마비 환자의 상지 재활 기기 제어장치 및 그 방법 |
-
2016
- 2016-10-25 KR KR1020160139543A patent/KR101869164B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101524575B1 (ko) * | 2014-08-20 | 2015-06-03 | 박준호 | 웨어러블 디바이스 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11730394B2 (en) | 2020-10-12 | 2023-08-22 | Korea Institute Of Science And Technology | System and method for calibrating ratio of body size of subject |
| KR20220109799A (ko) * | 2021-01-29 | 2022-08-05 | 한국과학기술연구원 | 사용자에게 3차원 햅틱 피드백을 제공하는 햅틱 시스템 |
| KR102436938B1 (ko) | 2021-01-29 | 2022-08-29 | 한국과학기술연구원 | 사용자에게 3차원 햅틱 피드백을 제공하는 햅틱 시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20180045436A (ko) | 2018-05-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101869164B1 (ko) | 저가형 관성센서를 이용한 모션 인식 시스템 및 그 방법 | |
| US20210208180A1 (en) | Correction of accumulated errors in inertial measurement units attached to a user | |
| US10679360B2 (en) | Mixed motion capture system and method | |
| EP2747648B1 (en) | A device for monitoring a user and a method for calibrating the device | |
| US10705113B2 (en) | Calibration of inertial measurement units attached to arms of a user to generate inputs for computer systems | |
| CN110023884B (zh) | 可穿戴运动跟踪系统 | |
| US20120065926A1 (en) | Integrated motion sensing apparatus | |
| JP6145072B2 (ja) | センサーモジュールの位置の取得方法及び装置、及び、動作計測方法及び装置 | |
| US20180153445A1 (en) | Measurement device and measurement method | |
| KR101080078B1 (ko) | 통합센서 기반의 모션 캡쳐 시스템 | |
| WO2002037827A2 (en) | Method and apparatus for motion tracking of an articulated rigid body | |
| US20220409097A1 (en) | Joint Axis Direction Estimation | |
| US20200387227A1 (en) | Length Calibration for Computer Models of Users to Generate Inputs for Computer Systems | |
| KR20110069766A (ko) | 다관절 체인의 움직임을 나타내는 정보를 판단하기 위한 자율 시스템 및 방법 | |
| JP2016006415A (ja) | 光学式モーションキャプチャにおける光学式マーカーの位置の推定方法及び装置 | |
| CN110609621A (zh) | 姿态标定方法及基于微传感器的人体运动捕获系统 | |
| Wei et al. | Real-time 3D arm motion tracking using the 6-axis IMU sensor of a smartwatch | |
| TWI476733B (zh) | 運動軌跡重建方法及其裝置 | |
| Morton et al. | Pose calibrations for inertial sensors in rehabilitation applications | |
| CN115919250A (zh) | 一种人体动态关节角测量系统 | |
| CN111158482B (zh) | 一种人体动作姿态捕捉方法及系统 | |
| US20180216959A1 (en) | A Combined Motion Capture System | |
| US10845195B2 (en) | System and method for motion based alignment of body parts | |
| CN108209931B (zh) | 关节夹角的测量系统及方法 | |
| JP6205387B2 (ja) | 仮想マーカーの位置情報の取得方法及び装置、動作計測方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |