HUMAN FOLLOWING ON ROS FRAMEWORK A MOBILE ROBOT

Service mobile robot is playing a more critical role in today's society as more people such as a disabled person or the elderly are in need of mobile robot assistance. An autonomous person following ability shows great importance to the overall role of service mobile robot in assisting human. The objective of this paper focuses on developing a robot follow a person. The robot is equipped with the necessary sensors such as a Microsoft Kinect sensor and a Hokuyo laser sensor. Four suitable tracking methods are introduced in this project which is implemented and tested on the person following algorithm. The tracking methods implemented are face detection, leg detection, color detection and person blob detection. All of the algorithms implementations in this project is performed using Robot Operating System (ROS). The result showed that the mobile robot could track and follow the target person based on the person movement.

Sistem Pengikut Manusia pada Robot Servis Menggunakan Model YOLO dan Kamera Stereo

Kemampuan mengikuti seseorang merupakan fitur penting bagi robot servis yang bekerja berdampingan dengan manusia. Untuk merancang sistem pengikut manusia pada robot servis, diperlukan akurasi yang tinggi tapi juga tanpa mengorbankan kecepatan komputasi agar sistem berjalan secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pengikut manusia untuk robot servis dengan memanfaatkan model pendeteksi objek You Only Look Once (YOLO) dan kamera stereo. Sistem ini dirancang agar robot dapat menjaga jarak yang tetap dari target yang diikuti dan menjaga orientasinya sehingga target tetap berada di tengah pandangan robot. Perancangan sistem ini juga memanfaatkan algoritma pelacak dari OpenCV yang dikoreksi dengan model YOLOv7 setiap 20 frame untuk menghasilkan proses yang lebih cepat. Pengontrol PID digunakan untuk menghasilkan kecepatan linear dan angular robot berdasarkan jarak relatif orang yang dijadikan target dari robot dan posisinya pada frame. Robot Operating System (ROS) digunakan untuk mem-publish kecepatan pada node yang sesuai. Berdasarkan hasil pengujian algoritma pelacak, pelacak Boosting memiliki hasil terbaik untuk digunakan. Selanjutnya, sistem ini diuji untuk mengontrol robot servis di dalam ruangan dengan berbagai variasi kondisi. Dari pengujian-pengujian tersebut, robot berhasil untuk mengikuti seseorang dengan eror RMS sebesar 41,88 mm dan standar deviasi sebesar 35,59 mm saat robot berhenti di jarak 1 m dari target. Nilai eror terbesar yang didapat bernilai 320,369 mm yang terjadi ketika sistem dijalankan pada ruangan gelap. Sistem ini berjalan dengan frame rate rata-rata sebesar 17,18 FPS

Fast heuristic method to detect people in frontal depth images

This paper presents a new method for detecting people using only depth images captured by a camera in a frontal position. The approach is based on first detecting all the objects present in the scene and determining their average depth (distance to the camera). Next, for each object, a 3D Region of Interest (ROI) is processed around it in order to determine if the characteristics of the object correspond to the biometric characteristics of a human head. The results obtained using three public datasets captured by three depth sensors with different spatial resolutions and different operation principle (structured light, active stereo vision and Time of Flight) are presented. These results demonstrate that our method can run in realtime using a low-cost CPU platform with a high accuracy, being the processing times smaller than 1 ms per frame for a 512 × 424 image resolution with a precision of 99.26% and smaller than 4 ms per frame for a 1280 × 720 image resolution with a precision of 99.77%