모바일 매니퓰레이터의 엘리베이터 조작을 위한 HRI 시스템 구현

강민우; 김태현; 서현욱; 김동한

doi:10.5302/J.ICROS.2022.22.0083

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저널정보

제어로봇시스템학회
제어로봇시스템학회 논문지 학술저널
제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제8호
2022.8 714 - 723 (10page)
DOI : 10.5302/J.ICROS.2022.22.0083

저자정보

강민우 (경희대학교)
김태현 (경희대학교)
서현욱 (한국기계연구원)
김동한 (경희대학교)

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Unlike conventional industrial robots that operate in a limited manufacturing environment, service robots should be able to operate in various environments. Where there are many complex high-rise buildings, service robots require the ability to ride and control elevators. Furthermore, a human-robot interaction (HRI) approach is critical because service robots have the characteristics of interacting directly with humans. Therefore, this paper proposes an HRI system that enables direct elevator button manipulation to enable mobile manipulator robots to perform tasks in various high-rise building environments. The system is divided into three subsystems: elevator button recognition, command reception through voice recognition, and elevator button operation. Elevator button recognition and command reception through voice recognition receive the required topics and communicate with the lower end of the elevator button operation. Although the three distinct substructures interact with each other and are independent, they can be replaced by different algorithms at any time. Because of the same characteristics, the system can be applied to various mobile manipulators with different specifications. The experiment proceeds with pressing the button on floors B1-4 through voice recognition in a simulation environment and pressing the button on floors 5-7 without voice recognition. The experimental results compared the central positions of the button and end effector’s x, y, and z coordinates after control. The system, verified through simulation, has since been applied to real robots.

#Mobile Manipulator #HRI #Elevator Button Operation #Deep Learning #Voice Recognition #Inverse Projection

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H. Osawa, A. Ema, H. Hattori, N. Akiya, N. Kanzaki, A. Kubo, T. Koyama, and R. Ichise, “Analysis of robot hotel: Reconstruction of works with robots,” 2017 26th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), pp. 219-223, 2017.

A. Vasquez, M. Kollmitz, A. Eitel, and W. Burgard, “Deep detection of people and their mobility aids for a hospital robot,” 2017 European Conference on Mobile Robots (ECMR), pp. 1-7, 2017.

R. Gillani and A. Nasir, “Incorporating artificial intelligence in shopping assistance robot using Markov Decision Process,” 2016 International Conference on Intelligent Systems Engineering (ICISE), pp. 94-99, 2016.

W-Y. Kim, “The elevator control system integrated wire and wireless based on information technology,” Journal of the Korea Society of Computer and Information, vol. 16, no. 2, 113-120, 2011.

P. Yang, T. Chang, Y. H. Chang, and B. Wu, “Intelligent mobile robot controller design for hotel room service with deep learning arm-based elevator manipulator,” 2018 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), pp. 1-6, 2018.

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