Natural Virtual Reality User Interface to Define Assembly Sequences for Digital Human Models

Digital human models (DHMs) are virtual representations of human beings. They are used to conduct, among other things, ergonomic assessments in factory layout planning. DHM software tools are challenging in their use and thus require a high amount of training for engineers. In this paper, we present a virtual reality (VR) application that enables engineers to work with DHMs easily. Since VR systems with head-mounted displays (HMDs) are less expensive than CAVE systems, HMDs can be integrated more extensively into the product development process. Our application provides a reality-based interface and allows users to conduct an assembly task in VR and thus to manipulate the virtual scene with their real hands. These manipulations are used as input for the DHM to simulate, on that basis, human ergonomics. Therefore, we introduce a software and hardware architecture, the VATS (virtual action tracking system). This paper furthermore presents the results of a user study in which the VATS was compared to the existing WIMP (Windows, Icons, Menus and Pointer) interface. The results show that the VATS system enables users to conduct tasks in a significantly faster way

Grasping bulky objects with two anthropomorphic hands

© 2016 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksThis paper presents an algorithm to compute precision grasps for bulky objects using two anthropomorphic hands. We use objects modeled as point clouds obtained from a sensor camera or from a CAD model. We then process the point clouds dividing them into two set of slices where we look for sets of triplets of points. Each triplet must accomplish some physical conditions based on the structure of the hands. Then, the triplets of points from each set of slices are evaluated to find a combination that satisfies the force closure condition (FC). Once one valid couple of triplets have been found the inverse kinematics of the system is computed in order to know if the corresponding points are reachable by the hands, if so, motion planning and a collision check are performed to asses if the final grasp configuration of the system is suitable. The paper inclu des some application examples of the proposed approachAccepted versio

ModDrop: adaptive multi-modal gesture recognition

We present a method for gesture detection and localisation based on multi-scale and multi-modal deep learning. Each visual modality captures spatial information at a particular spatial scale (such as motion of the upper body or a hand), and the whole system operates at three temporal scales. Key to our technique is a training strategy which exploits: i) careful initialization of individual modalities; and ii) gradual fusion involving random dropping of separate channels (dubbed ModDrop) for learning cross-modality correlations while preserving uniqueness of each modality-specific representation. We present experiments on the ChaLearn 2014 Looking at People Challenge gesture recognition track, in which we placed first out of 17 teams. Fusing multiple modalities at several spatial and temporal scales leads to a significant increase in recognition rates, allowing the model to compensate for errors of the individual classifiers as well as noise in the separate channels. Futhermore, the proposed ModDrop training technique ensures robustness of the classifier to missing signals in one or several channels to produce meaningful predictions from any number of available modalities. In addition, we demonstrate the applicability of the proposed fusion scheme to modalities of arbitrary nature by experiments on the same dataset augmented with audio.Comment: 14 pages, 7 figure

The influence of external and internal motor processes on human auditory rhythm perception

Musical rhythm is composed of organized temporal patterns, and the processes underlying rhythm perception are found to engage both auditory and motor systems. Despite behavioral and neuroscience evidence converging to this audio-motor interaction, relatively little is known about the effect of specific motor processes on auditory rhythm perception. This doctoral thesis was devoted to investigating the influence of both external and internal motor processes on the way we perceive an auditory rhythm. The first half of the thesis intended to establish whether overt body movement had a facilitatory effect on our ability to perceive the auditory rhythmic structure, and whether this effect was modulated by musical training. To this end, musicians and non-musicians performed a pulse-finding task either using natural body movement or through listening only, and produced their identified pulse by finger tapping. The results showed that overt movement benefited rhythm (pulse) perception especially for non-musicians, confirming the facilitatory role of external motor activities in hearing the rhythm, as well as its interaction with musical training. The second half of the thesis tested the idea that indirect, covert motor input, such as that transformed from the visual stimuli, could influence our perceived structure of an auditory rhythm. Three experiments examined the subjectively perceived tempo of an auditory sequence under different visual motion stimulations, while the auditory and visual streams were presented independently of each other. The results revealed that the perceived auditory tempo was accordingly influenced by the concurrent visual motion conditions, and the effect was related to the increment or decrement of visual motion speed. This supported the hypothesis that the internal motor information extracted from the visuomotor stimulation could be incorporated into the percept of an auditory rhythm. Taken together, the present thesis concludes that, rather than as a mere reaction to the given auditory input, our motor system plays an important role in contributing to the perceptual process of the auditory rhythm. This can occur via both external and internal motor activities, and may not only influence how we hear a rhythm but also under some circumstances improve our ability to hear the rhythm.Musikalische Rhythmen bestehen aus zeitlich strukturierten Mustern akustischer Stimuli. Es konnte gezeigt werden, dass die Prozesse, welche der Rhythmuswahrnehmung zugrunde liegen, sowohl motorische als auch auditive Systeme nutzen. Obwohl sich für diese auditiv-motorischen Interaktionen sowohl in den Verhaltenswissenschaften als auch Neurowissenschaften übereinstimmende Belege finden, weiß man bislang relativ wenig über die Auswirkungen spezifischer motorischer Prozesse auf die auditive Rhythmuswahrnehmung. Diese Doktorarbeit untersucht den Einfluss externaler und internaler motorischer Prozesse auf die Art und Weise, wie auditive Rhythmen wahrgenommen werden. Der erste Teil der Arbeit diente dem Ziel herauszufinden, ob körperliche Bewegungen es dem Gehirn erleichtern können, die Struktur von auditiven Rhythmen zu erkennen, und, wenn ja, ob dieser Effekt durch ein musikalisches Training beeinflusst wird. Um dies herauszufinden wurde Musikern und Nichtmusikern die Aufgabe gegeben, innerhalb von präsentierten auditiven Stimuli den Puls zu finden, wobei ein Teil der Probanden währenddessen Körperbewegungen ausführen sollte und der andere Teil nur zuhören sollte. Anschließend sollten die Probanden den gefundenen Puls durch Finger-Tapping ausführen, wobei die Reizgaben sowie die Reaktionen mittels eines computerisierten Systems kontrolliert wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass offen ausgeführte Bewegungen die Wahrnehmung des Pulses vor allem bei Nichtmusikern verbesserten. Diese Ergebnisse bestätigen, dass Bewegungen beim Hören von Rhythmen unterstützend wirken. Außerdem zeigte sich, dass hier eine Wechselwirkung mit dem musikalischen Training besteht. Der zweite Teil der Doktorarbeit überprüfte die Idee, dass indirekte, verdeckte Bewegungsinformationen, wie sie z.B. in visuellen Stimuli enthalten sind, die wahrgenommene Struktur von auditiven Rhythmen beeinflussen können. Drei Experimente untersuchten, inwiefern das subjektiv wahrgenommene Tempo einer akustischen Sequenz durch die Präsentation unterschiedlicher visueller Bewegungsreize beeinflusst wird, wobei die akustischen und optischen Stimuli unabhängig voneinander präsentiert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass das wahrgenommene auditive Tempo durch die visuellen Bewegungsinformationen beeinflusst wird, und dass der Effekt in Verbindung mit der Zunahme oder Abnahme der visuellen Geschwindigkeit steht. Dies unterstützt die Hypothese, dass internale Bewegungsinformationen, welche aus visuomotorischen Reizen extrahiert werden, in die Wahrnehmung eines auditiven Rhythmus integriert werden können. Zusammen genommen, 5 zeigt die vorgestellte Arbeit, dass unser motorisches System eine wichtige Rolle im Wahrnehmungsprozess von auditiven Rhythmen spielt. Dies kann sowohl durch äußere als auch durch internale motorische Aktivitäten geschehen, und beeinflusst nicht nur die Art, wie wir Rhythmen hören, sondern verbessert unter bestimmten Bedingungen auch unsere Fähigkeit Rhythmen zu identifizieren

Motion representation with spiking neural networks for grasping and manipulation

Die Natur bedient sich Millionen von Jahren der Evolution, um adaptive physikalische Systeme mit effizienten Steuerungsstrategien zu erzeugen. Im Gegensatz zur konventionellen Robotik plant der Mensch nicht einfach eine Bewegung und führt sie aus, sondern es gibt eine Kombination aus mehreren Regelkreisen, die zusammenarbeiten, um den Arm zu bewegen und ein Objekt mit der Hand zu greifen. Mit der Forschung an humanoiden und biologisch inspirierten Robotern werden komplexe kinematische Strukturen und komplizierte Aktor- und Sensorsysteme entwickelt. Diese Systeme sind schwierig zu steuern und zu programmieren, und die klassischen Methoden der Robotik können deren Stärken nicht immer optimal ausnutzen. Die neurowissenschaftliche Forschung hat große Fortschritte beim Verständnis der verschiedenen Gehirnregionen und ihrer entsprechenden Funktionen gemacht. Dennoch basieren die meisten Modelle auf groß angelegten Simulationen, die sich auf die Reproduktion der Konnektivität und der statistischen neuronalen Aktivität konzentrieren. Dies öffnet eine Lücke bei der Anwendung verschiedener Paradigmen, um Gehirnmechanismen und Lernprinzipien zu validieren und Funktionsmodelle zur Steuerung von Robotern zu entwickeln. Ein vielversprechendes Paradigma ist die ereignis-basierte Berechnung mit SNNs. SNNs fokussieren sich auf die biologischen Aspekte von Neuronen und replizieren deren Arbeitsweise. Sie sind für spike- basierte Kommunikation ausgelegt und ermöglichen die Erforschung von Mechanismen des Gehirns für das Lernen mittels neuronaler Plastizität. Spike-basierte Kommunikation nutzt hoch parallelisierten Hardware-Optimierungen mittels neuromorpher Chips, die einen geringen Energieverbrauch und schnelle lokale Operationen ermöglichen. In dieser Arbeit werden verschiedene SNNs zur Durchführung von Bewegungss- teuerung für Manipulations- und Greifaufgaben mit einem Roboterarm und einer anthropomorphen Hand vorgestellt. Diese basieren auf biologisch inspirierten funktionalen Modellen des menschlichen Gehirns. Ein Motor-Primitiv wird auf parametrische Weise mit einem Aktivierungsparameter und einer Abbildungsfunktion auf die Roboterkinematik übertragen. Die Topologie des SNNs spiegelt die kinematische Struktur des Roboters wider. Die Steuerung des Roboters erfolgt über das Joint Position Interface. Um komplexe Bewegungen und Verhaltensweisen modellieren zu können, werden die Primitive in verschiedenen Schichten einer Hierarchie angeordnet. Dies ermöglicht die Kombination und Parametrisierung der Primitiven und die Wiederverwendung von einfachen Primitiven für verschiedene Bewegungen. Es gibt verschiedene Aktivierungsmechanismen für den Parameter, der ein Motorprimitiv steuert — willkürliche, rhythmische und reflexartige. Außerdem bestehen verschiedene Möglichkeiten neue Motorprimitive entweder online oder offline zu lernen. Die Bewegung kann entweder als Funktion modelliert oder durch Imitation der menschlichen Ausführung gelernt werden. Die SNNs können in andere Steuerungssysteme integriert oder mit anderen SNNs kombiniert werden. Die Berechnung der inversen Kinematik oder die Validierung von Konfigurationen für die Planung ist nicht erforderlich, da der Motorprimitivraum nur durchführbare Bewegungen hat und keine ungültigen Konfigurationen enthält. Für die Evaluierung wurden folgende Szenarien betrachtet, das Zeigen auf verschiedene Ziele, das Verfolgen einer Trajektorie, das Ausführen von rhythmischen oder sich wiederholenden Bewegungen, das Ausführen von Reflexen und das Greifen von einfachen Objekten. Zusätzlich werden die Modelle des Arms und der Hand kombiniert und erweitert, um die mehrbeinige Fortbewegung als Anwendungsfall der Steuerungsarchitektur mit Motorprimitiven zu modellieren. Als Anwendungen für einen Arm (3 DoFs) wurden die Erzeugung von Zeigebewegungen und das perzeptionsgetriebene Erreichen von Zielen modelliert. Zur Erzeugung von Zeigebewegun- gen wurde ein Basisprimitiv, das auf den Mittelpunkt einer Ebene zeigt, offline mit vier Korrekturprimitiven kombiniert, die eine neue Trajektorie erzeugen. Für das wahrnehmungsgesteuerte Erreichen eines Ziels werden drei Primitive online kombiniert unter Verwendung eines Zielsignals. Als Anwendungen für eine Fünf-Finger-Hand (9 DoFs) wurden individuelle Finger-aktivierungen und Soft-Grasping mit nachgiebiger Steuerung modelliert. Die Greif- bewegungen werden mit Motor-Primitiven in einer Hierarchie modelliert, wobei die Finger-Primitive die Synergien zwischen den Gelenken und die Hand-Primitive die unterschiedlichen Affordanzen zur Koordination der Finger darstellen. Für jeden Finger werden zwei Reflexe hinzugefügt, zum Aktivieren oder Stoppen der Bewegung bei Kontakt und zum Aktivieren der nachgiebigen Steuerung. Dieser Ansatz bietet enorme Flexibilität, da Motorprimitive wiederverwendet, parametrisiert und auf unterschiedliche Weise kombiniert werden können. Neue Primitive können definiert oder gelernt werden. Ein wichtiger Aspekt dieser Arbeit ist, dass im Gegensatz zu Deep Learning und End-to-End-Lernmethoden, keine umfangreichen Datensätze benötigt werden, um neue Bewegungen zu lernen. Durch die Verwendung von Motorprimitiven kann der gleiche Modellierungsansatz für verschiedene Roboter verwendet werden, indem die Abbildung der Primitive auf die Roboterkinematik neu definiert wird. Die Experimente zeigen, dass durch Motor- primitive die Motorsteuerung für die Manipulation, das Greifen und die Lokomotion vereinfacht werden kann. SNNs für Robotikanwendungen ist immer noch ein Diskussionspunkt. Es gibt keinen State-of-the-Art-Lernalgorithmus, es gibt kein Framework ähnlich dem für Deep Learning, und die Parametrisierung von SNNs ist eine Kunst. Nichtsdestotrotz können Robotikanwendungen - wie Manipulation und Greifen - Benchmarks und realistische Szenarien liefern, um neurowissenschaftliche Modelle zu validieren. Außerdem kann die Robotik die Möglichkeiten der ereignis- basierten Berechnung mit SNNs und neuromorpher Hardware nutzen. Die physikalis- che Nachbildung eines biologischen Systems, das vollständig mit SNNs implementiert und auf echten Robotern evaluiert wurde, kann neue Erkenntnisse darüber liefern, wie der Mensch die Motorsteuerung und Sensorverarbeitung durchführt und wie diese in der Robotik angewendet werden können. Modellfreie Bewegungssteuerungen, inspiriert von den Mechanismen des menschlichen Gehirns, können die Programmierung von Robotern verbessern, indem sie die Steuerung adaptiver und flexibler machen