doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-5-798-804


УДК 681.5; 004.5

ОТСЛЕЖИВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ ГОЛОВЫ ПО ДАННЫМ НАШЛЕМНОГО ИНЕРЦИАЛЬНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО МОДУЛЯ

Щеколдин А.И., Дема Н.Ю., Шевяков А.Д., Колюбин С.А.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Щеколдин А.И., Дема Н.Ю., Шевяков А.Д., Колюбин С.А. Отслеживание и классификация движения головы по данным нашлемного инерциального измерительного модуля // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 5. С. 798–804. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-5-798-804

Аннотация

Предмет исследования.Представлен метод классификации и отслеживания движения головы оператора на основе данных, получаемых от инерциального измерительного модуля (IMU), установленного в шлеме виртуальной реальности. Проведена экспериментальная апробация полученного алгоритма, предложен способ его использования для управления мобильным роботом с шестью степенями свободы. Метод. Задача решена с помощью комплексной фильтрации поступающих сигналов с гироскопа с использованием фильтра Калмана и нелинейного фильтра. Определение шаблона движения головы оператора основывается на вычислении коэффициента детерминации и сравнения его с пороговым уровнем. Полученные результаты. В ходе работы был получен алгоритм однозначной оценки шаблона движения головы оператора, который система управления может интерпретировать как сигнал управления. Практическая значимость. Полученные в работе алгоритмы могут быть использованы в широком классе систем, например, для управления мобильными роботами телеприсутствия, которые оснащены отдельным подвесом для управления направлением камеры и управляются с помощью шлема виртуальной реальности. Также разработанный алгоритм будет применяться в реализации мобильной роботизированной платформы, оснащенной системами технического зрения, навигации и дополненной реальности, создание которой планируется в рамках практико-ориентированной научно-исследовательской и опытно-конструкторской работы в Университете ИТМО.


Ключевые слова: распознавание движений, фильтрация сигналов, фильтр Калмана, нелинейный фильтр, робот телеприсутствия

Список литературы

1. Kade D., Aksit K., Urey H., Ozcan O. Head-mounted mixed reality projection display for games production and entertainment // Personal and Ubiquitous Computing. 2015. V. 19. N 3-4. P. 509–521. doi: 10.1007/s00779-015-0847-y
2. Chow J., Feng H., Amor R., Wunsche B.C. Music education using augmented reality with a head mounted display // Proc. 4th Australasian User Interface Conference (AUIC2013). Adelaide, Australia, 2013. V. 139. P. 73–79.
3. Caudell T.P., Mizell D.W. Augmented reality: an application of heads-up display technology to manual manufacturing processes // Proc. 25th Hawaii Int. Conf. on System Sciences. Kauai, USA, 1992. V. 2. P. 659–669. doi: 10.1109/hicss.1992.183317
4. Livingston M.A. et al. An augmented reality system for military operations in urban terrain // Proc. Interservice/Industry Training, Simulation, and Education Conference (I/ITSEC’02). Orlando, Florida, 2002. P. 1-8.
5. Kot T., Novak P. Utilization of the Oculus Rift HMD in mobile robot teleoperation // Applied Mechanics and Materials. 2014.
V. 555. P. 199–208. doi: 10.4028/www.scientific.net/amm.555.199
6. Choi W.H., Kim D.U., Jie M.S. Development of 3-dimensional motion recognition based wireless transceiver for HMD // Advanced Science and Technology Letters. 2016. V. 140. P. 129–133. doi: 10.14257/astl.2016.140.25
7. Грабовская Е.Ю., Павлова С.В. Анализ стратегий информационного обеспечения интерфейсов пилот-самолет // Кибернетика и вычислительная техника. 2013. №1. С. 78–88.
8. Карпов А.А., Ронжин А.Л., Усов В.М. Инструментальная методика тестирования интерактивного бесконтактного человеко-машинного взаимодействия при использовании шлема виртуальной реальности // Пилотируемые полеты в космос. 2015. № 3(16). С. 43–53.
9. Кучерявый А.А. Бортовые информационные системы. Курс лекций / Под ред. В.А. Мишина, Г.И. Клюева. 2-е изд. Ульяновск: УлГТУ, 2004. 504 с.
10. Себряков Г.Г., Бурлак Е.А., Набатчиков А.М. Адаптивные алгоритмы программного управления визирными устройствами ДПЛА // XII всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. Москва, 2014. С. 6408–6413.
11. Priandani N.D., Tolle H., Utaminingrum F. Real time advanced head movement recognition for application controller based on Android internal gyroscope sensor // International Journal of Advances in Soft Computing and its Applications. 2017. V. 9. N 1. P. 70–87.
12. Raisy C.D., Vashisth S., Salhan A.K. Real time acquisition of EMG signal and head movement recognition // International Journal of Computer Applications. 2013. V. 73. N 1. P. 19–22. doi: 10.5120/12705-9501
13. Lee D., Lim H. Virtual reality contents using the OculusLift and Kinect // Proceedings of the MCSI. 2015. V. 8. P. 102–105.
14. Curtis D., Mizell D., Gruenbaum P., Janin A. Several devils in the details: making an AR application work in the airplane factory // Proc. IEEE Workshop on Augmented Reality (IWAR’98). San Francisco, USA, 1998. P. 47–60.
15. Stone R. Virtual reality and telepresence // Robotica. 1992. V. 10. N 5. P. 461–467. doi: 10.1017/S0263574700010663
16. Angeli D. Almost global stabilization of the inverted pendulum via continuous state feedback // Automatica. 2001. V. 37. N 7. P. 1103–1108. doi: 10.1016/s0005-1098(01)00064-4
17. Zampieri G. Nonholonomic versus vakonomic dynamics // Journal of Differential Equations. 2000. V. 163. N 2. P. 335–347. doi: 10.1006/jdeq.1999.3727
18. Yoon M.G. Dynamics and stabilization of a spherical inverted pendulum on a wheeled cart // International Journal of Control, Automation and Systems. 2010. V. 8. N 6. P. 1271–1279. doi: 10.1007/s12555-010-0612-y
19. LoPresti E., Brienza D.M., Angelo J. Computer head control software to compensate for neck movement limitations // Proc. 2000 Conf. on Universal Usability, UCC. Arlington, USA, 2000. P. 147–148. doi: 10.1145/355460.355551
20. Zhang P., Gu J., Milios E.E., Huynh P. Navigation with IMU/GPS/digital compass with unscented Kalman filter // IEEE Int. Conf. on Mechatronics and Automation. Niagara Falls, Canada, 2005. V. 3. P. 1497–1502. doi: 10.1109/icma.2005.1626777
21. Sukkarieh S., Nebot E.M., Durrant-Whyte H.F. A high integrity IMU/GPS navigation loop for autonomous land vehicle applications // IEEE Transactions on Robotics and Automation. 1999. V. 15. N 3. P. 572–578. doi: 10.1109/70.768189
22. Julier S.J., Uhlmann J.K. New extension of the Kalman filter to nonlinear systems // Proc. SPIE. 1997. V. 3068. doi: 10.1117/12.280797
23. Xie L., Soh Y.C., de Souza C.E. Robust Kalman filtering for uncertain discrete-time systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 1994. V. 39. N 6. P. 1310–1314. doi: 10.1109/9.293203
24. Nagelkerke N.J.D. A note on a general definition of the coefficient of determination // Biometrika. 1991. V. 78. N 3. P. 691–692. doi: 10.2307/2337038
25. Dougherty E.R., Kim S., Chen Y. Coefficient of determination in nonlinear signal processing // Signal Processing. 2000. V. 80. N 10. P. 2219–2235. doi: 10.1016/s0165-1684(00)00079-7
26. Hilfert T., Konig M. Low-cost virtual reality environment for engineering and construction // Visualization in Engineering. 2016. V. 4. N 1. P. 2. doi: 10.1186/s40327-015-0031-5
27. Lavalle S.M., Yershova A., Katsev M., Antonov M. Head tracking for the Oculus Rift // Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation. 2014. P. 187–194. doi: 10.1109/icra.2014.6906608
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика