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Vision-Based Approximate Estimation of Muscle Activation Patterns for Tele-Impedance

Ahn, Hyemin und Michel, Youssef und Eiband, Thomas und Lee, Dongheui (2023) Vision-Based Approximate Estimation of Muscle Activation Patterns for Tele-Impedance. IEEE Robotics and Automation Letters, 8 (8), Seiten 5220-5227. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/LRA.2023.3293275. ISSN 2377-3766.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10175383

Kurzfassung

It lies in human nature to properly adjust the muscle force to perform a given task successfully. While transferring this control ability to robots has been a big concern among researchers, there is no attempt to make a robot learn how to control the impedance solely based on visual observations. Rather, the research on tele-impedance usually relies on special devices such as EMG sensors, which have less accessibility as well as less generalization ability compared to simple RGB webcams. In this letter, we propose a system for a vision-based tele-impedance control of robots, based on the approximately estimated muscle activation patterns. These patterns are obtained from the proposed deep learning-based model, which uses RGB images from an affordable commercial webcam as inputs. It is remarkable that our model does not require humans to apply any visible markers to their muscles. Experimental results show that our model enables a robot to mimic how humans adjust their muscle force to perform a given task successfully. Although our experiments are focused on tele-impedance control, our system can also provide a baseline for improvement of vision-based learning from demonstration, which would also incorporate the information of variable stiffness control for successful task execution.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/197475/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Vision-Based Approximate Estimation of Muscle Activation Patterns for Tele-Impedance
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ahn, HyeminHyemin.Ahn (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8081-6023NICHT SPEZIFIZIERT
Michel, YoussefNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Eiband, ThomasThomas.Eiband (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1074-9504NICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:7 Juli 2023
Erschienen in:IEEE Robotics and Automation Letters
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:8
DOI:10.1109/LRA.2023.3293275
Seitenbereich:Seiten 5220-5227
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2377-3766
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Tele-Impedance
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Basistechnologien [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Strobl, Dr. Klaus H.
Hinterlegt am:22 Sep 2023 11:56
Letzte Änderung:22 Sep 2023 11:56

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