انسان از نگاه ربات: تشخیص انسان بر پایه اسکن لیزری محیط

نوع مقاله : مقاله مروری

نویسندگان

1 کارشناس ارشد، قطب علمی رباتیک، آزمایشگا تحقیقاتی مکاترونیک، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین

2 استادیار، گروه مهندسی مکانیک، واحد پردیس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران

چکیده

یکی از چالش های کاربرد ربات‌ های هوشمند در شرایط واقعی، شناسایی تمایز دادن انسان از اشیا محیط پیرامون آن است. در این مقاله الگوریتمی جهت تشخیص انسان در محیط با استفاده از دو اسکنر لیزری با سنسورهای ال-آر-اف ارائه و پیاده‌ سازی آن بر روی یک ربات سرویس ‌رسان خانگی انجام شده است. در این روش یک حالت انحنا‌دار بر پایه اطلاعات سنسورهای لیزر استخراج و با داده بدست آمده از موقعیت پاها و قفسه سینه ترکیب می شود. برای شبیه ‌سازی از محیط گرافیکی آر-ویز در میان‌افزار راس استفاده شده است. برای این منظور از محیط آر-ویز برای تشخیص یک انسان با قد نرمال یعنی در بازه 150 تا 190 سانتی ‌متر اجرا می‌گردد. پس از مدت زمان کمتر از یک ثانیه (برابر 25 میلی ثانیه که زمان یک دور اسکن سنسور لیزر است)، داده‌ های لیزر اسکنر تحت پردازش الگوریتم نوشته شده به صورت بلادرنگ قرار می‌گیرد. شایان ذکر است که سرعت تشخیص این الگوریتم به صورت بلادرنگ می‌ باشد. آزمایش برای 16 شخص مختلف و هر یک در 7 وضعیت متفاوت، جمعا  112 نمونه آزمایشی برای الگوریتم انجام شد، که در بیش از 94% از موارد موفق به تشخیص درست گردید که در مقایسه با الگوریتم مشابه، بیش از 6% ارتقاء را نشان می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Wang, R., Wu, A., Chen, X., and Wang, J., "A point and distance constraint based 6R robot calibration method through machine vision", Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 65, pp. 10195, (2020).
[2] Cheng, L., Dai, Y., Peng, R., and Nong, X., "Positioning and navigation of mobile robot with asynchronous fusion of binocular vision system and inertial navigation system", International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol. 14, No. 6, 1729881417745607, (2017).
[3] Jean Paul., S., "Artificial intelligence: scope, players, markets and geography", Digital Policy, Regulation and Governance, (2019).
[4] Alfarraj, O., and Tolba, A., "A two-level computer vision-based information processing method for improving the performance of human–machine interaction-aided applications" Complex & Intelligent Systems, Vol. 7, No. 3, pp. 1265-127, (2021).
[5] Zenggang, X., Zhiwen, T., Xiaowen, C., Xue-min, Z., Zhang, Kaibin, Z., and Conghuan, Y., "Research on image retrieval algorithm based on combination of color and shape features", Journal of signal processing systems, Vol. 93, No. 2, pp. 139-146, (2021).
[6] Tölgyessy, M., Dekan, M., Duchoň, F., Rodina, J., Hubinský, P., and Chovanec, L., "Foundations of visual linear human–robot interaction via pointing gesture navigation", International Journal of Social Robotics, Vol. 9, No. 4, pp. 509-52, (2017).
[7] Corke, P., “Robotics, Vision and Control”, Springer Tracts in Advanced Robotics, Springer Berlin, Heidelberg, Vol. 118, (2017).
[8] Yan, Z., Duckett, T., and Bellotto, N., "Online learning for 3D LiDAR-based human detection: Experimental analysis of point cloud clustering and classification methods", Autonomous Robots, Vol. 44, No. 2, pp. 147-164, (2020).
[9] Jung, B., and Sukhatme, G. S., “Detecting moving objects using a single camera on a mobile robot in an outdoor environment”, in Proc. 8th Conf., Intell. Auton. Syst., pp. 980–98, (2004).
[10] Sheng, H., Zhang, Y., Chen, J., Xiong, Z., and Zhang, J., "Heterogeneous association graph fusion for target association in multiple object tracking", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 29., No. 11, pp. 3269-3280, (2018).
[11] Jung, E.-J., Lee, J. H., Yi, B.-J., Park, J., Yuta, S., and Noh, S.-T., "Development of a laser-range-finder-based human tracking and control algorithm for a marathoner service robot", IEEE/ASME transactions on mechatronics, Vol. 19, No. 6, pp. 1963-197, (2013).
[12] Wu, Chong., Tao, B., Wu, H., Gong, Z., and Yin, Z., "A UHF RFID-based dynamic object following method for a mobile robot using phase difference information", IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 70, pp. 1-1, (2021).
[13] Urtasun, R., Fleet, D. J., and Fua, P., "3D people tracking with Gaussian process dynamical models", IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06), New York, Vol. 1, IEEE, (2006).
[14] Limoyo, O., Chan, B., Marić, F., Wagstaff, B., Mahmood, R., and Kelly, J., "Heteroscedastic uncertainty for robust generative latent dynamics", IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 5, No. 4, pp. 6654-6661, (2020).
[15] Choi, W., Pantofaru, C., and Savarese, S., "Detecting and tracking people using an RGB-D camera via multiple detector fusion", IEEE international conference on computer vision workshops (ICCV workshops), IEEE, (2011).
[16] Zhao, Y., Zhao, M., Jia, C., and Chen, S., "Light-field imaging for distinguishing fake pedestrians using convolutional neural networks", International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol. 18, No. 1, 172988142098740, (2021).
[17] Kobilarov, M., Sukhatme, G., Hyams, J., and Batavia, P., "People tracking and following with mobile robot using an omnidirectional camera and a laser", Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2006, IEEE, (2006).
[18] Kazuhiro, F., Tasaki, R., Sakurai, T., and Terashima, K., "Development and experimental verification of a person tracking system of mobile robots using sensor fusion of inertial measurement unit and laser range finder for occlusion avoidance", Journal of Robotics and Mechatronics, Vol. 33, No. 1, pp. 33-4, (2021).
[19] Bellotto, Nicola, and Huosheng Hu. "Multisensor-based human detection and tracking for mobile service robots", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), Vol. 39, No. 1, pp. 167-181, (2008).
[20] Yan, Z., Duckett, T., and Bellotto, N., "Online learning for 3D LiDAR-based human detection: Experimental analysis of point cloud clustering and classification methods", Autonomous Robots, Vol. 44, No. 2, pp. 147-164, (2020).
[21] Fathzadeh, R., Abdollahi, F., Nabavi, N., Abazari, F., Zahedi, J., Shahabian, R., Bagheri, H., Ahmadi, R., and Ghiasvand, B., "MRL@ Home 2014 Team Description Paper", https://fei.edu.br/rcs/2014/TeamDescriptionPapers/RoboCup@Home/MRL_AtHome_TDP_2014.pdf, (2014).
[22] Yousefi Mohgaddam, M., and Cheraghpour Samavati, F., "Experimental object manipulation of assistive robotic arm for pick and place task" , Journal of Computer & Robotics, Vol. 14, No. 1, pp. 69-84, (2021).