Bidirectional Robotic Ping-Pong Player Applying Supervised Learning for Rehabilitation
재활 훈련 목적의 딥러닝을 이용한 양방향 탁구 로봇
현재 호평을 받고 있는 4차 산업 혁명의 기술을 종합한 전준하 인턴(숭실대학교 전기공학부 재학)의 <재활 훈련 목적의 딥러닝을 이용한 양방향 탁구 로봇>은 9월 20일 숭실대학교에서 주최한 '캡스톤 디자인 통합 경진대회' (후원 산업통상자원부, 교육부, 산업기술연구원, 한국연구재단)에서 대상을 수상하였습니다.
전준하 인턴이 이끌고 있는 '인공지능 탁구로봇' 팀은 대표자격을 얻어 11월 26~27일에 걸쳐 송도에서 열리는 대회에 참가합니다.
탁구 로봇의 소개와 원리 및 시연 영상은 아래에 있습니다
인공지능 탁구로봇 소개
재활훈련 과정에서 효과적인 운동 선택은 재활 치료에서 가장 중요하다. 수영과 요가와 같은 재활 운동 중, 실내에서도 쉽게 즐길 수 있으며 민첩성을 길러줄 수 있는 탁구는 효과적인 재활 운동으로 주목 받고 있다. 혼자서는 즐길 수 없는 탁구라는 종목의 특성상, 재활 환자들은 공을 발사해주는 기계에 의존하여 이를 상대로 탁구를 치는 실정이다. 하지만 단방향적인 탁구 연습은 재활 환자들의 운동 범위의 제약과 더불어 각 환자들의 능력을 고려하지 않아 노인과 환자 및 장애인의 효과적인 재활 훈련이 불가하다.
본 연구에서는 딥러닝과 비전 시스템을 이용한 양방향 랠리가 가능한 재활 목적의 탁구 로봇을 제안한다. 탁구 로봇의 시스템은 비전시스템과 로봇팔, 리니어 가이드 레일 제어, 소켓통신, 딥러닝의 부분으로 나누어 적용되었다. 시스템의 핵심 기술인 탁구공 궤적의 추적은 날아가는 공의 프레임과 로봇팔에 도달 시 프레임을 습득하여 데이터를 모아 회귀 분석 기법을 사용한 지도 학습으로 예측 값을 산출하였다. 제시된 탁구공 추적 방식은 실 사용시 한 대의 카메라만으로 작동이 가능하며 이는 다수의 스테레오 타입 카메라의 규격화를 통해 거리를 측정할 필요가 없으며 초기 제작시에만 사용된다는 장점이 있다. 공을 받아치는 로봇 부분은 역기구학을 적용한 6축 관절 로봇팔과 리니어 가이드 레일을 사용하였다. 지도 학습을 통해 학습된 데이터 정보를 바탕으로 날아가는 공의 프레임을 통해 예측 방향과 도달 시간을 결정하고 소켓통신을 이용하여 로봇팔 및 레일과 통신을 주고 받았다.
제시된 방식의 탁구 로봇은 복잡한 수학 계산 또는 탁구공의 궤적을 모두 알 필요없을 뿐만 아니라 사용자의 운동 능력에 맞춰 성능 향상이 가능하여 기존에 제안된 로봇들과 차별화되는 방식이다. 뿐만 아니라 스테레오 타입 카메라 한 대 만으로 충분히 작동이 가능하여 금전적으로 사용자의 접근성이 쉽다. 딥 러닝을 이용한 탁구 로봇은 향후 노인과 환자 및 장애인의 재활 훈련에 큰 기여가 가능 할 것이다.
소개의 말 중에서
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