การพัฒนาหุ่นยนต์ติดตามผู้สูงอายุผ่านไคเนคด้วยการควบคุมแบบฟัซซี
Main Article Content
บทคัดย่อ
ปัจจุบันจำนวนผู้สูงอายุในประเทศไทยที่อยู่คนเดียวตามลำพังในครัวเรือนมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น ดังนั้นงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อพัฒนาหุ่นยนต์ติดตามผู้สูงอายุผ่านอุปกรณ์ไคเนคโดยใช้การควบคุมแบบฟัซซีมาตัดสินใจการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ ขั้นตอนแรกผู้วิจัยทำการทดสอบหาช่วงที่สามารถตรวจจับผู้สูงอายุได้ดีที่สุด เพื่อนำไปกำหนดเป็นขอบเขตการควบคุมการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ด้วยการควบคุมแบบฟัซซี โดยให้ผู้ทดลองยืนแสดงท่า Calibration Pose ในตำแหน่งที่กำหนดและใช้การวิเคราะห์ความแปรปวนที่ระดับความเชื่อมั่น 95% ผลปรากฏว่าสามารถตรวจจับจำนวนโครงกระดูกได้ดีในช่วง −50 เซนติเมตร ถึง 50 เซนติเมตรในแนวแกน X และ 200 เซนติเมตร ถึง 250 เซนติเมตร ในแนวแกน Z จากนั้นผู้วิจัยได้ออกแบบระบบฟัซซีโดยให้หุ่นยนต์ติดตามตำแหน่งจุดกึ่งกลางระหว่างไหล่โดยกำหนดตัวแปรอินพุต 2 ตัวแปรและตัวแปรเอาต์พุต 2 ตัวแปร ได้แก่ ค่าความผิดพลาดแนวแกน X ค่าความผิดพลาดแนวแกน Z ความเร็วมอเตอร์ล้อซ้าย ความเร็วมอเตอร์ล้อขวา ตามลำดับ และใช้วิธีการหาจุดศูนย์ถ่วงเป็นวิธีการเฉลี่ยผลที่ได้จากการตีความ สรุปได้ว่าหุ่นยนต์ติดตามผู้สูงอายุผ่านอุปกรณ์ไคเนคด้วยการควบคุมแบบฟัซซีสามารถติดตามผู้สูงอายุได้ดี โดยมีค่ารากที่สองของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE) ของการเคลื่อนที่ในแนวแกน X และ Z มีค่าเท่ากับ 11.355 และ 8.548 ตามลำดับ
Article Details
บทความที่ลงตีพิมพ์เป็นข้อคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลทางกฎหมายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากบทความนั้น
References
[2] Microsoft. (2015). Programming with the Kinect for Windows SDK [Online]. Available: http://research.microsoft.com/en−us/events/fs2011/jancke_kinect_programming.pdf
[3] Xbox 360 Kinect Sensor, 1st ed., Microsoft Co., Taipei, 2011, pp. 1–2.
[4] S. Kaenchan, P. Mongkolnam, B. Watanapa, and S. Sathienpong, “Automatic multiple kinect cameras setting for simple walking posture analysis,” in International Computer Science and Engineering Conference, September 2013, pp. 245–249.
[5] S. Aggaitchaya, K. Thongnoo, and T. Chalermyanont, “Water level estimation using heuristic algorithm: A case study in Hat Yai District, Songkhla Province,” in National Research Conference 2014, April 2014, pp 201–209.
[6] R. S. Burns, Advanced Control Engineering. Oxford: Butterworth−Heinemann, pp. 331–344, 2001.
[7] T. Chawanrat and P. Prasong, “Application of fuzzy logic in knowledge quality assessment for knowledge management systems in the context of institutions of higher education,” Journal of Information Science and Technology, vol. 1, pp. 43–53, January–June 2010.
[8] S. Kareem, M. Rizah, and A. Rini, “Fuzzy control algorithm for educational light tracking system,” in The 2nd International Congress on Engineering Education, Kuala Lumpur, Malaysia, pp. 22–27, December 2010.
[9] N. Ruangpayoongsak, “Object trajectory tracking on a plane using camera and infrared sensor,” The Journal of King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, vol. 24, no. 2, May–August 2014.
[10] K. Berger, K. Ruhl, C. Brümmer, Y. Schröder, A. Scholz, and M. Magnor, “Markerless motion capture using multiple color−depth sensors,” International Workshop on Vision, Modeling and Visualization, 16th, Berlin, Germany, 4–6 October 2011.
[11] P. Udsatid, “Navigation and obstacle avoidance system for person side−by−side mobile robot,” M.S. thesis, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Chulalongkorn University, 2012 (in Thai).
[12] P. Thongplub, A. Chyklai, and A. Kosem, “Robot 3D mapping,” M.S. thesis, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Rajamangala University of Technology Thanyabuti, 2013 (in Thai).