Принципи та методи відтворення руху руки людини в комп’ютеризованих системах для роботи з небезпечними речовинами
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2023-1(91)-222-227Ключові слова:
траєкторія руху, математична модель, ступені свободи, зображення, машинний зірАнотація
Сучасні технології здатні замінити людину при роботі в небезпечних умовах та з небезпечними хімічними та біологічними речовинами. Але при побудові таких комп’ютеризованих систем необхідно мати інформацію про поточне положення та рухи руки людини, які відтворює комп’ютеризована система. Існують технології, які можуть розпізнавати положення та рухи людини за зображеннями. Також наявні технології, що дають можливість керувати роботом-маніпулятором. Але за існуючими технологіями потрібно одягати спеціальні костюми, які заважають оператору вільно рухатися, кріпити на тіло велику кількість датчиків, які дорого коштують і які дуже легко пошкодити. Щоб удосконалити отримання інформації про рухи людини та керування на її основі роботом-маніпулятором, потрібно створити програмно-алгоритмічні методи, які дозволять зчитувати з відеозображення рухи людини, трансформувати, розпізнавати їх за спеціальним алгоритмом та відтворювати за допомогою робота-маніпулятора. На основі отриманої інформації формуються сигнали управління, які передаються на виконавчі ланки, щоб робот повторював всі дії людини з такою ж точністю, як вона це робить. Найкращим та найдешевшим варіантом є створення безмаркерної системи зчитування рухів людини за допомогою машинного зору. Виконано аналіз існуючих розробок і взято за основу анатомічну модель руки людини, яку дещо оптимізовано для забезпечення правильної роботи робота-маніпулятора. Такий варіант побудови комп’ютеризованої системи є найкращим, тому що оператору не потрібно довго звикати та пристосовуватися до відмінної від його руки форми органів управління. Також наведено формулу про скорочення м’язів, яка в подальшому буде використана в розробці комп’ютеризованої системи. Для забезпечення практичної реалізації комп’ютеризованої системи досліджено математичну модель рухомих ланок.
Посилання
John, J. (2022), «Craig Introduction To Robotics: Mechanics and Control, 4th Edition», Pearson Education International, рр. 448.
Saeed, B. (2020), Niku Introduction to Robotics: Analysis, Control, Applications, 3rd Edition, Publishing house: Wiley, 530 p.
Ahmad, Taher Azar (2020), Control Systems Design of Bio-Robotics and Bio-Mechatronics with Advanced Applications, Publishing house: Academic Press, 502 p.
Soldatov, D. (2019), «Metody rozpiznavannia rukhiv, dii liudei na video poslidovnostiakh», Elektronna ta Akustychna Inzheneriia, No. 2 (3), pp. 27–33, [Online], available at: http://feltran.kpi.ua/article/view/164709, doi: 10.20535/2617-0965.2019.2.3.164709.
Petlitsky, V., Shevchenko, S. and Mazur, N. (2019), «Rozrobka alhorytmu rozpiznavannia rukhiv obiektiv za dopomohoiu neironnoi merezhi dlia systemy videonahliadu», Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika, elektronne fakhove naukove vydannia, No. 2 (6), pp. 105–111, [Online], available at: https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/117, doi: 10.28925/2663-4023.2019.6.105111.
Odemakinde, Elisha (2022), «Human Pose Estimation with Deep Learning – Ultimate Overview in 2022», [Online], available at: https://viso.ai/deep-learning/pose-estimationultimate-overview/
Computer vision in sport (2020), [Online], available at: http://surl.li/ibcqs
Computer vision use cases in sports industry, [Online], available at: http://surl.li/ibcrb.
Historical & Real-Time Player Tracking, [Online], available at: http://sportspower.ai/tech-rd/
Real-time optical tracking, [Online], available at: http://surl.li/ibcro
Miazy verkhnoi kintsivky liudyny, [Online], available at: http://surl.li/hhowv
Dzelendziak, U. and Samotyi, V. (2014), Systema avtomatyzovanoho rozpiznavannia rukhiv, [Online], available at: https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal–paper/2017/jun/3643/dzelendziakusamotyiv.pdf
Capturing Body Motion in 3D, [Online], available at: http://surl.li/ibcsh
Zakhoplennia rukhu (2021), [Online], available at: https://www.wiki.uk-ua.nina.az/Motion_capture.html
«V armrestlinhu sylna pronatsiia i supinatsiia tse zaporuka peremohy», ALEXUS, [Online], available at: https://alexus.com.ua/v-armrestlingu-silna-pronaciya-i-supinaciya-ce-zaporuka-peremogi/
Hand landmarks detection guide, [Online], available at: https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/hand_landmarker
Asadi Dereshgi, Hamid, Serbest, Kasim, Nur Sahin, Sema and Balik, Busra (2021), «Skeletal Muscle Mechanics from Hill-Based Muscle Model to Computer Applications: State of the Art Review», Journal of Smart Systems Research (JOINSSR), No. 2 (1), рр. 27–39 [Online], available at: http://surl.li/ibcrx
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Юрій Олександрович Подчашинський , Андрій Вікторович Рижук , Ларіна Олексіївна Чепюк
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.