Chia sẻ bài báo qua Email ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH VÀ CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 16/03/20 Ngày hoàn thiện: 04/05/20 Ngày đăng: 07/05/20Các tác giả
1. Roãn Văn Hóa
, Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp2. Đinh Thọ Long, Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp
Tóm tắt
Trong bài báo này, tác giả trình bày một hệ thống điều khiển cánh tay robot bằng cách nhận dạng cử chỉ tay từ người điều khiển. Hệ thống dựa trên ba bước chính: xác định vị trí cử chỉ tay trên hình ảnh nhận được, xác định đường viền của cử chỉ tay và nhận diện cử chỉ này sử dụng mạng thần kinh nhân tạo và công nghệ học sâu (Deep Learning). Việc sử dụng trích xuất vùng quan tâm và phát hiện đường viền giúp giảm khối lượng tính toán, từ đó tăng tốc quá trình nhận dạng cử chỉ tay, giúp cánh tay robot có thể thực hiện thao tác theo thời gian thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả tích cực của phương pháp được đề xuất.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1]. H. C. Nguyen, “Research on the application of Neural Networks in identification and control of robotic arms-A nonlinear dynamic object,” Journal of Science and Technology – University of Da Nang, vol. 5, pp. 14-18, 2016.
[2]. A. Saraiva, R. Melo, V. Filipe, J. Sousa, N.M Fonseca Ferreira, and A. Valente, “Mobile multirobot manipulation by image recognition,” International Journal of Systems Applications, Engineering Development, vol. 12, pp. 63-68, 2018.
[3]. V. A. Nguyen, “Comparison of Edge Detection Techniques,” Vietnam National University Journal of Science: Natural Sciences and Technology, vol. 31, no. 2 pp. 1-7, 2015.
[4]. S. S. Rautaray and A. Agrawal, “Vision based hand gesture recognition for human computer interaction: a survey,” Artificial Intelligence Review, vol. 43, no. 1, pp. 1-54, 2015.
[5]. A. Krizhevsky, S. Ilya, and G. E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 25, pp. 1097-1105, 2012.
[6]. G. B. Choudhary, and C. B. V. Ram, “Real time robotic arm control using hand gestures,” in High Performance Computing and Applications (ICHPCA), 2014 International Conference on. IEEE, 2014, pp. 1-3.
[7]. F. Parada-Loira, E. Gonz´alez-Agulla, and J. L. Alba-Castro, “Hand gestures to control infotainment equipment in cars,” in Intelligent Vehicles Symposium Proceedings, 2014 IEEE. IEEE, 2014, pp. 1-6.
[8]. S. Gupta, P. Molchanov, X. Yang, K. Kim, S. Tyree, and J. Kautz, “Towards selecting robust hand gestures for automotive interfaces,” in Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2016 IEEE. IEEE, 2016, pp. 1350-1357.Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu