Automation of technological and business processes

ISSN-print: 2312-3125
ISSN-online: 2312-931X
ISO: 26324:2012
Архiви

ЛЮДИНО-КОМП’ЮТЕРНА ВЗАЄМОДІЯ НА ОСНОВІ ARDUINO

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Павло Саварин
Ольга Редько
Ростислав Редько
Олександр Великий

Анотація

У науковій роботі досліджено людино-комп'ютерну взаємодію, розроблено систему розпізнавання жестів для передачі керуючих сигналів за допомогою ультразвукових датчиків вимірювання відстані та платформи Arduino. У процесі розробки вирішено завдання з отримання та обробки даних із декількох датчиків відстані, передачу на вхід алгоритму розпізнавання жестів та проблему неконтрольованих коливань. Запропонований метод керування комп’ютером може бути використаний в галузі Ubicomp обчислень, а також в різних галузях, наприклад, в домашніх розвагах, медицині, виробництві та інших сферах, де потрібно взаємодія з комп'ютером відбуватися без застосування клавіатури або миші. У подальшому, система може бути розширена для визнання інших жестів та взаємодії з різними пристроями, що дозволить забезпечити більш комфортну і ефективну роботу з комп'ютером. Результати цієї роботи можуть бути корисними для дослідження в галузі розпізнавання жестів та розширення можливостей комп'ютерної взаємодії з людиною. У дослідженні було проведено експериментальне тестування системи розпізнавання жестів, яке показало її високу ефективність та точність. Застосування системи розпізнавання жестів може бути особливо корисним для людей з фізичними обмеженнями, що унеможливлюють використання клавіатури або миші. Крім того, система може знайти своє застосування у відеоіграх, в деяких видах спорту, де необхідно здійснювати швидкі та точні рухи, а також у робототехніці для керування роботами. Наукова робота виокремлюється тим, що вона досліджує новий метод взаємодії між людиною та комп'ютером, який може бути більш ергономічним та ефективним у порівнянні з традиційними методами керування. Крім того, запропонований метод може стати основою для розвитку нових технологій взаємодії між людиною та комп'ютером.

Ключові слова:
людино-комп'ютерний інтерфейс (HCI), ультразвуковий датчик відстані, алгоритм керування комп'ютером, мікроконтролер

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Саварин, П., Редько, О., Редько, Р., & Великий, О. (2024). ЛЮДИНО-КОМП’ЮТЕРНА ВЗАЄМОДІЯ НА ОСНОВІ ARDUINO. Automation of Technological and Business Processes, 15(4), 98-105. https://doi.org/10.15673/atbp.v15i4.2724
Розділ
ТЕХНІЧНІ ЗАСОБИ І ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ

Посилання

1. Lee, K.R. (2009). Impacts of Information Technology on Society in the new Century, Route Chavannes, Switz., 2009.
2. Sharples, M. (1996) An Introduction to Human-Computer Interaction, in M. Boden (ed.) Artificial Intelligence, Academic Press, pp. 293–323.
3. Card, S.K., Moran, T.P., Newell, A. (1983). The psychology of human-computer interaction (Reprinted). Erlbaum, Hillsdale.
4. Karray, F., Alemzadeh, M., Saleh, J. A., Arab, M.N. (2008). Human-computer interaction: Overview on state of the art. InternationalJournal on Smart Sensing and Intelligent Systems, vol. 1, no. 1, pp. 137–159.
5. Saroha, K., Sharma, S., Bhatia, G. (2011). Human Computer Interaction: An intellectual approach. IJCSMS International Journal of Computer Science and Management Studies, 11(02), 147–154.
6. Te’eni, D., Carey, J., Zhang, P. (2007). Human Computer Interaction – Developing Effective Organizational Information Systems. New York, USA, John Wiley & Sons, Inc.
7. Riva, G., Vatalaro, F., Davide, F., Alaniz, M. (2005). Ambient Intelligence: The Evolution of Technology, Communication and Cognition towards the Future of HCI. IOS Press, Fairfax.
8. Dornaika, F., Raducanu, B. (2008). Facial expression recognition for HCI applications. Encyclopedia of Arti-ficial Intelligence, 2, pp. 625-631.
9. Mohan, K., Seal, A., Krejcar, O., Yazidi, A. (2021). FER-net: facial expression recognition using deep neural net. Neural Computing and Applications.
10. Farahani, A., Mohseni, H. (2019). Multi-pose face recognition using pairwise supervised dictionary learning. Informatica, 30, pp. 647–670.
11. Kirishima, T., Sato, K., Chihara, K. (2005). Real-time gesture recognition by learning and selective control of visual interest points. IEEE Transactions on PAMI, 27(3), pp 351-364.
12. Karbauskaité, R., Sakalauskas, L., Dzemyda, G. (2019). Kriging predictor for facial emotion recognition using numerical proximities of human emotions. Informatica, 31, pp. 249-275.
13. Benkerzaz, S., Elmir, Y., Dennai, A. (2019). A Study on Automatic Speech Recognition, Journal of Information Technology Review, 10, pp. 77-85.
14. M. Schröder, D. Heylen and I. Poggi. (2006). Perception of non-verbal emotional listener feedback, Proceedings of Speech Prosody 2006, Dresden, Germany, pp 43-46.
15. Hayward, V., Astley, O.R., Cruz-Hernandez, M., Grant, D., Robles-De-La-Torre, G. (2004). Haptic interfaces and devices, Sensor Review 24(1), pp. 16-29.
16. Legin, A., Rudnitskaya, A., Seleznev, B., Vlasov, Yu. (2005). Electronic tongue for quality assessment of ethanol, vodka and eau-de-vie. Analytica Chimica Acta, 534, pp. 129-135.
17. Roetenberg, D., Luinge, H., Slycke, P. (2009). Xsens MVN: Full6DOF human motion tracking using miniature inertial sensors. XsensMotion Technologies BV, Tech. Rep, 1.
18. Filippeschi, A., Schmitz, N., Miezal, M., Bleser, G., Ruffaldi, E., Stricker, D. (2017). Survey of Motion Tracking Methods Based on Inertial Sensors: A Focus on Upper Limb Human Motion. Sensors. 17(6):1257.
19. J. Lien, N. Gillian, M. E. Karagozler, P. Amihood, C. Schwesig,
20. E. Olson, H. Raja, and I. Poupyrev, “Soli: Ubiquitous gesture sensing with
21. millimeter wave radar,” ACM Trans. Graph., vol. 35, no. 4, Jul. 2016
19. Lien, J., Gillian, N., Karagozler, M.E., Amihood, P., Schwesig, C., Olson, E., Raja, H., Poupyrev, I. (2016). “Soli: Ubiquitous gesture sensing withmillimeter wave radar. ACM Trans. Graph., vol. 35, no. 4.
20. Pu, Q., Jiang, S., Gollakota, S. (2013). Whole-home gesture recognition using wireless signals. Proceedings of the 19th annual international conferenceon Mobile computing & networking (MobiCom), ACM, 2013, pp.27-38.