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| 한글제목(Korean Title) |
보행 보조 로봇의 실시간 환경 인식을 위한 엣지 디바이스에서의 분류 네트워크에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Classification Network at Edge Device for Realtime Environment Recognition of Walking Assistant Robot |
| 저자(Author) |
신혜수
이종원
김강건
Hye-Soo Shin
Jongwon Lee
KangGeon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0435 ~ 0437 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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