การพัฒนาหุ่นยนต์ติดตามผู้สูงอายุผ่านไคเนคด้วยการควบคุมแบบฟัซซี

Abstract

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

Currently, the number of senior citizens who live alone in Thailand has increased continuously. Accordingly, this research aims to develop Kinect guided senior citizen following robot by fuzzy control for making decision on robot’s movement. Firstly, the researcher conducted a test to find the best interval for detecting senior citizen in order to determine the range of robot’s movement control through fuzzy control. A participant of this test was requested to stand in Calibration Pose at the defined position and the result was analyzed by using Analysis of Variance at 95% confidence interval. The results showed that the quantity of skeleton was properly detected at −50 centimeters to 50 centimeters on X axis and 200 centimeters to 250 centimeters on Z axis. Subsequently, the researcher designed the fuzzy system by setting the robot to detect the center between shoulders then 2 input variables and 2 output variables (including X error, Z error, motor speed of left wheel, and motor speed of right wheel, respectively) were determined. Moreover, Center of Gravity Method was also utilized for averaging results obtained from interpretation. In conclusion, this Kinect guided senior citizen following robot by fuzzy control was able to follow senior citizens greatly. The Root Mean Square Error (RMSE) on X axis is 11.355 and Z axis is 8.548 respectively