Ihmismäisen robotin pään, silmien ja suun liikkeiden kehittäminen

Tiivistelmä. Perinteisesti robotit ovat olleet tärkeässä roolissa muun muassa tehdastyön tehokkuuden kasvattamisessa, mutta viime vuosina robotiikan huomio on keskittynyt yhä enemmän ihmistä muistuttaviin robotteihin eli humanoidirobotteihin, joita voitaisiin käyttää useissa tehtävissä ihmisten korvikkeena. Ihmisen muoto kuitenkin aiheuttaa useita haasteita robotin suunnittelussa, suurimpien joukossa luonnollisilta vaikuttavien liikkeiden toteuttaminen. InMoov-robotin päälle toteutettiin ohjausjärjestelmä, joka parantaa aiemmin toteutettua kasvojen seuraamista yhdistämällä siihen pään liikkeet, ja lisää puhesynteesin perusteella liikkuvan leuan sekä erinäisiä pään eleitä ihmisen ja robotin vuorovaikutuksen parantamiseksi. Järjestelmän suoriutumista testattiin käyttötarkoituksen mukaisessa ympäristössä kahdella erillisellä kerralla, joissa ilmi tulleita havaintoja käytettiin järjestelmän parantamiseen. Lopullinen järjestelmä pystyy kääntämään robotin silmiä sekä päätä ihmismäisesti kohti tunnistettuja kasvoja ja suorittamaan valmiiksi ohjelmoituja pään eleitä, minkä lisäksi siinä on valmius yhdistää leuka liikkumaan ulkoisen ohjelmiston puheen mukaan. Robotin kokoonpano koostuu päästä, kaulasta, torsosta ja olkavarsista.Developing head, eye, and jaw movements of a humanoid robot. Abstract. Traditionally robots have had an important role in making factories more efficient, among other things, but in recent years the field of robotics has been more and more focused on robots that resemble humans, also known as humanoid robots, which could be used in many tasks as replacements for human workers. However, designing such robots poses many challenges, one of the greatest being the difficulty of creating human-like movements. In this work, a control system for the head of an InMoov robot, which improves on its previously implemented face tracking capabilities by adding head movement and implements speech synthesis-based jaw movements along with various head gestures in order to improve human-robot interaction with the robot, was implemented. The system was tested in its intended environment on two separate occasions in order to observe where the system could be improved further. The final system is able to turn the robot’s eyes and head towards detected faces in a human-like fashion and execute pre-programmed head gestures, in addition to which it has the capability to move its jaw according to speech synthesised in an external program. The robot consists of a head, a neck, a torso, and upper arms

New genetic loci link adipose and insulin biology to body fat distribution.

Body fat distribution is a heritable trait and a well-established predictor of adverse metabolic outcomes, independent of overall adiposity. To increase our understanding of the genetic basis of body fat distribution and its molecular links to cardiometabolic traits, here we conduct genome-wide association meta-analyses of traits related to waist and hip circumferences in up to 224,459 individuals. We identify 49 loci (33 new) associated with waist-to-hip ratio adjusted for body mass index (BMI), and an additional 19 loci newly associated with related waist and hip circumference measures (P < 5 × 10(-8)). In total, 20 of the 49 waist-to-hip ratio adjusted for BMI loci show significant sexual dimorphism, 19 of which display a stronger effect in women. The identified loci were enriched for genes expressed in adipose tissue and for putative regulatory elements in adipocytes. Pathway analyses implicated adipogenesis, angiogenesis, transcriptional regulation and insulin resistance as processes affecting fat distribution, providing insight into potential pathophysiological mechanisms

Genetic studies of body mass index yield new insights for obesity biology

Note: A full list of authors and affiliations appears at the end of the article. Obesity is heritable and predisposes to many diseases. To understand the genetic basis of obesity better, here we conduct a genome-wide association study and Metabochip meta-analysis of body mass index (BMI), a measure commonly used to define obesity and assess adiposity, in up to 339,224 individuals. This analysis identifies 97 BMI-associated loci (P 20% of BMI variation. Pathway analyses provide strong support for a role of the central nervous system in obesity susceptibility and implicate new genes and pathways, including those related to synaptic function, glutamate signalling, insulin secretion/action, energy metabolism, lipid biology and adipogenesis.</p