Image Generation for 2D-CNN Using Time-Series Signal Features from Foot Gesture Applied to Select Cobot Operating Mode
Notice bibliographique
Résumé
Advances in robotics are part of reducing the burden associated with manufacturing tasks in workers. For example, the cobot could be used as a "third-arm" during the assembling task. Thus, the necessity of designing new intuitive control modalities arises. This paper presents a foot gesture approach centered on robot control constraints to switch between four operating modalities. This control scheme is based on raw data acquired by an instrumented insole located at a human's foot. It is composed of an inertial measurement unit (IMU) and four force sensors. Firstly, a gesture dictionary was proposed and, from data acquired, a set of 78 features was computed with a statistical approach, and later reduced to 3 via variance analysis ANOVA. Then, the time series collected data were converted into a 2D image and provided as an input for a 2D convolutional neural network (CNN) for the recognition of foot gestures. Every gesture was assimilated to a predefined cobot operating mode. The offline recognition rate appears to be highly dependent on the features to be considered and their spatial representation in 2D image. We achieve a higher recognition rate for a specific representation of features by sets of triangular and rectangular forms. These results were encouraging in the use of CNN to recognize foot gestures, which then will be associated with a command to control an industrial robot.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».