I nte rna t io na J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  13 ,   No .   3 N o v e m b er   20 24 ,   p p .   5 4 2 ~ 5 5 1   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 3 . i 3 . pp 5 4 2 - 551          542       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Co m pa ring   featu re usa g e in  IM U - ba sed g esture  co ntrol for  o m nidir ectiona l r o bo v ia   w ea ra ble  glo v e       Da hn ia l Sy a uq y ,   E k o   Set ia w a n,  E dita   Ro s a na   Wida s a ri   D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i c En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   C o mp u t e r   S c i e n c e ,   U n i v e r si t a B r a w i j a y a M a l a n g ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   5 ,   2 0 2 3   R ev i s ed   Ma r   2 1 ,   2 0 2 4   A cc ep ted   A p r   1 9 ,   2 0 2 4       T o   i m p ro v e   th e   in tu it iv e n e ss   o f   m a n e u v e c o n tro o n   o m n iw h e e l e d   m o b il e   ro b o t,   m a n y   h a n d   g e stu re - b a se d   ro b o c o n tro ls  h a v e   b e e n   d e v e lo p e d .   T h e   f o c u o f   th is  re se a rc h   is  to   d e v e lo p   a   w e a ra b le  s y ste m   f o d a ta  a c q u isit i o n   f ro m   in e rti a m e a su re m e n u n it   (I M U)  s e n so rs  a n d   c o m p a re   it f e a t u re to   b e   u se d   a s g e stu re   re c o g n it io n   u si n g   th e   ra n d o m   f o re st alg o rit h m .   W it h   th e   n e e d   o f   re so u rc e   c o n stra in e d   d e v ice   f o we a ra b le  s y st e m   b a se d   o n   m icro c o n tro ll e rs,  w e   c o m p a re d   th e   u se   o f   Eu ler  a n d   q u a tern io n - b a se d   o rien tati o n   d a ta  a in p u f e a tu re s.  As   a d d it io n a c o m p a riso n ,   d im e n sio n   re d u c ti o n   w a a lso   c a rried   o u u si n g   th e   p ri n c ip a c o m p o n e n a n a ly sis  (P CA )   m e th o d .   Ha n d   g e stu re a re   re c o g n ize d   u sin g   d a ta  o b tain e d   b y   th e   I M U   se n so e m b e d d e d   in   th e   w e a ra b le  g lo v e .   T h is  stu d y   c o m p a re d   th e   a c c u ra c y   a n d   siz e   o f   li b ra ry   f il e e m b e d d e d   i n   m icro c o n tro l lers   in   se v e ra f e a tu re   u sa g e   sc e n a rio s.  T h e   tes e v a lu a ti o n   re su lt s o f   a ll   sc e n a rio sh o w   th a th e   u se   o f   a ll   f e a tu re p ro v id e a   b a lan c e   b e tw e e n   h ig h   a c c u ra c y   b u sm a ll   f il e   siz e s,   re sp e c ti v e l y   9 9 %   a n d   9 . 2   KB.   Ho w e v e r,   th e   u se   o f   o th e f e w e f e a tu re s,   su c h   a b y   o n ly   u sin g   3   Eu ler   d a ta,  4   q u a tern i o n   d a ta,   o r   b y   u sin g   P CA   a lg o rit h m   (P C= 3 c a n   a lso   b e   u se d   sin c e   th e   a c c u ra c y   is  stil a b o v e   9 0 % ,   w it h   a   re lativ e l y   lar g e f il e   siz e .   K ey w o r d s :   E u ler   Han d   g es tu r es   O m n id ir ec tio n al   Qu ater n io n   R an d o m   f o r est   W ea r ab le  s y s te m   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Dah n ial  S y au q y   Dep ar t m en t o f   I n f o r m atic s   E n g in ee r i n g ,   Facu lt y   o f   C o m p u te r   Scien ce ,   Un i v er s i tas B r a w ij a y a   Vete r an   St.  No . 1 0 - 1 1 ,   Keta w a n g g ed e,   L o w o k w ar u ,   Ma la n g ,   E ast J av 65145 ,   I n d o n esia   E m ail: d ah n ial8 7 @ u b . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   O m n id ir ec tio n al  r o b o ts   ar o n ty p o f   s p ec ial  w h ee led   r o b o th at  allo w s   th r o b o to   m o v f r ee l y   i n   v ar io u s   d ir ec tio n s   [ 1 ] T h is   t y p o f   r o b o u s e s   o m n w h ee ls   t h at  allo w   it   to   ex e c u te  m o v e m e n ts   m a n e u v er   w it h   a   h i g h er   d eg r ee   o f   f r ee d o m   ( D OF)   t h an   co n v en t io n al  w h ee led   r o b o ts   [ 2 ] W ith   h o lo n o m ic   m o t io n   ca p ab ilit ies,  th r o b o ca n   f r ee l y   m o v in   all  d ir ec tio n s   w it h o u c h an g i n g   t h o r ien tatio n   o f   th r o b o t   [ 3 ] I n   g en er al,   f o r   r eg u lar   w h ee led   r o b o ts ,   th t y p es o f   m a n eu v er s   th at  ca n   b d o n ar li m ited   to   f o r w ar d ,   b ac k w ar d   an d   r o tatio n   m o v e m e n t.  W it h   th o m n id ir ec tio n al  t y p e,   th e   r o b o ca n   also   p er f o r m   s id m o tio n   m a n eu v er ,   d iag o n al  m o t io n ,   an d   i n - p lace   r o tatio n .   I n   s o m n o n - a u to n o m o u s   o m n id ir ec tio n al  r o b o ts   th at  h a v b ee n   d ev elo p ed ,   th e y   ar e   co n tr o lled   d ir ec tl y   u s in g   p h y s ical  r e m o te   [ 4 ]   o r   u s in g   s m ar tp h o n a p p licatio n   [ 5 ] I n   b o th   w a y s ,   s o m m a n eu v er s   ar e   r ep r esen ted   b y   p r es s in g   t h d ir ec tio n al  b u tto n s   o n   th co n t r o ller .   T o   im p r o v th in t u it i v en e s s   o f   m a n e u v er   co n tr o l,  m a n y   h a n d   g est u r e - b ased   r o b o tic  co n tr o ls   h av b ee n   d ev elo p ed   [ 6 ] [ 8 ] T o   b e   a b le   to   ac q u ir h an d   g est u r es,  it  is   g e n er all y   d o n i n   t w o   w a y s ,   ex ter n all y   u s i n g   ca m er a   [ 9 ]   o r   in ter n all y   u s in g   s en s o r s   e m b ed d ed   in   w ea r ab les  g lo v e   o r   b r ac elets   [ 1 0 ] T h w ea k n ess   o f   ca m e r a - b ased   g es tu r ac q u is it io n   i s   ce r tain l y   r elate d   to   p r o ce s s in g   p o w er   o n   co m p u ti n g   d e v ices   [ 1 1 ] T h er ef o r e,   m an y   s en s o r - b ased   g e s t u r ac q u is itio n   s t u d ies  h av e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       C o mp a r in g   fea tu r u s a g in   I MU - b a s ed   g estu r co n tr o l fo r   o mn id ir ec tio n a l ro b o t   … ( Da h n ia l S ya u q y )   543   b ee n   ca r r ied   o u t,  f o r   ex a m p le   to   m a n ag s m ar h o m d ev i ce s   [ 1 2 ] s ig n   lan g u ag r ec o g n itio n   [ 1 3 ] an d   to   co n tr o w h ee led   r o b o t m a n eu v er s .   W ith   th n ee d   f o r   s ev er al  m an eu v er i n g   g e s tu r e s   to   b p er f o r m ed ,   th f o cu s   i n   th is   s tu d y   is   to   ac q u ir e   s en s o r   d ata  f r o m   t h in er tial  m ea s u r e m e n u n i ( I MU )   in   th f o r m   o f   E u ler   an d   q u ater n i o n - b ased   o r ien tatio n   d ata  an d   p er f o r m   g e s tu r r ec o g n i tio n   u s i n g   r an d o m   f o r est  al g o r ith m s .   P r in cip al  co m p o n en an al y s i s   ( P C A )   is   m et h o d   o f   d er i v in g   th e   d i m en s io n s   o f   f ea t u r es  w h ile   r etai n in g   m o s o f   th e   i n f o r m atio n   in   t h d ata s et   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] Gen er all y ,   th i s   alg o r it h m   is   u s ed   to   o v er co m t h cu r s e   o f   d im e n s io n alit y   p r o b lem   t h at  o cc u r s   w h en   t h e   n u m b er   o f   d ata  d i m e n s io n s   is   lar g en o u g h   co m p ar ed   to   th s a m p le  s ize.   B esid es  b ein g   u s ed   f o r   d ata  d i m en s io n   r ed u c tio n ,   P C A   i s   also   o f te n   u s ed   as  p r e - p r o ce s s i n g   tech n iq u b e f o r p er f o r m i n g   o t h er   s tat is tical   an al y s es  s u c h   as  clas s i f ic atio n   o r   r eg r ess io n   [ 1 6 ] P C A   ca n   a ls o   b u s ed   to   p er f o r m   d ata  co m p r e s s io n   o n   d ata  s to r ag an d   tr an s f er   [ 1 7 ] .   W i th   t h n ee d   f o r   w ea r ab le  s y s te m   t h at  is   b ased   o n   m icr o co n tr o ller s   an d   h a s   r eso u r ce   co n s tr ain t s ,   th is   s t u d y   co m p ar es  t h u s o f   b o th   f ea tu r es  an d   an al y ze s   th ap p licatio n   o f   th P C alg o r ith m   a n d   its   i m p ac t o n   th ac cu r ac y   an d   u s o f   m icr o co n tr o ller   m e m o r y .   T h m a in   o b j ec tiv o f   t h is   p ap er   is   to   co m p ar e   th u s o f   E u ler   an d   q u ater n io n - b ased   o r ien tatio n   d ata  as  in p u f ea tu r e s   o f   r ec o g n iz in g   h an d   g est u r u s i n g   d ata  o b tain ed   b y   t h I MU   s e n s o r   em b ed d ed   in   t h e   w ea r ab le  g lo v e .   A s   ad d itio n al   co m p ar is o n ,   d i m e n s io n   r ed u ctio n   w a s   also   ca r r ied   o u u s in g   th P C A   m e th o d .   T o   p r o v id s tr u ctu r ed   ex p lan a tio n ,   th r es o f   t h ar ticle  is   f o r m atted   as  f o llo w s ch ap ter   2   p r o v id es  r elate d   r esear ch   an d   liter atu r e,   ch ap t er   3   d escr ib es  th m et h o d o lo g y   u s ed   in   t h r esear ch ,   ch a p t er   4   ex p lain s   th e   ex p er i m e n tal  tes tin g   r es u lt a n d   th d is cu s s io n ,   a n d   f i n all y   cl o s ed   b y   ch ap ter   5   co n clu s io n s .       2.   RE L AT E L I T E RA T UR E   2 . 1 .     Rela t ed  re s ea rc h   R esear ch   p r o p o s ed   b y   J ain   et   al .   [ 1 8 ]   in   2 0 1 9   p r esen t in g   g e s tu r co n tr o o f   f o u r - w h ee m o b ile  r o b o t.  A cc eler o m eter   w a s   u s ed   to   o b tain   an d   co n tr o th ar m   o f   r o b o b y   u s in g   h u m an   h an d .   T h g estu r co n tr o l   w a s   o n l y   u s ed   to   p ic k   a n d   p lace   o f   s i n g le  o b j ec t I n   2 0 1 8 ,   a n o th er   r esear c h   r elate d   to   h an d   g est u r es  to   c o n tr o l   h o m ap p lian ce s   w as  p r o p o s ed   b y   Ver d ad er o   et   al .   [ 1 9 ] T h au th o r   u s ed   an d r o id   b ased   h an d   g est u r in ter f ac s y s te m   a n d   m a in l y   u s ed   its   ca m er to   d etec s tatic  h an d   g e s t u r to   b p r o ce s s ed .   L ater ,   th d etec ted   g est u r w il b s e n u s i n g   i n f r ar ed   to   th co n tr o lled   ap p lian ce s .   T h m ai n   li m i tatio n   o f   t h s y s te m   is   t h at  it   r eq u ir es  co r r ec s tatic  g es tu r e   w ith   p r o p er   lig h ill u m in a n c f o r   ac cu r ate  r ec o g n it io n Sc h ad et   al [ 2 0 ]   in   2 0 2 3   p r o p o s ed   h an d   g est u r r ec o g n itio n   s y s te m   u s in g   g lo v es  f o r   g a m i n g   p u r p o s es.  T h au t h o r   u s ed   g lo v e s   w it h   3 - a x is   9   DOF  I MU   s en s o r s   o n   th p alm   a n d   ea ch   f in g er .   T o   co m p ac th o r ien tatio n   r ep r esen tatio n ,   th e   au th o r   al s o   u s ed   q u ater n io n   t h at  co n s i s o f   4   n u m b er s ,   th u s   ea ch   s e n s o r   p r o v id es  1 3   v al u e s .   T o   co llect  s en s o r   d ata  f r o m   t h g lo v e s ,   th e y   u s ed   m icr o co n tr o ller   u n it  b u th en   th d ata  w er s e n to   P C   w ir ele s s l y   f o r   p r o ce s s in g   a n d   class if ica tio n .   An o th er   r esear ch   b y   T s ai  et   al [ 2 1 ]   in   2 0 1 8   p r o p o s ed   th u s o f   FP GA   to   p r o ce s s   h a n d   g est u r e   r ec o g n itio n   s y s te m   b a s ed   o n   d u al  ca m er w it h   d ep th - m ap .   T h m ai n   r ea s o n   o f   u s i n g   FP G A   is   t h at  b ec a u s o f   th co m p le x it y   a n d   h i g h   co m p u tatio n al  ti m o f   r u n n i n g   d u al - ca m er b ased   r ec o g n itio n   alg o r ith m I n   2 0 1 9   Sab u j   et   al [ 2 2 ]   p r o p o s ed   an o th er   s i m p le  ap p r o ac h   f o r   h an d   g estu r e - b ased   r o b o c o n tr o f o r   ass is tin g   p eo p le  w it h   p ar al y s i s   d is ab ilit y .   I n s te ad   o f   u s in g   o r ien tatio n - b ased   s en s o r s ,   th e y   u s ed   4   in f r ar ed   s en s o r s   m o u n ted   o n   g lo v e.   T h co m b in a tio n   o f   to u ch i n g   o n   th s en s o r s   d eter m in es  t h m o v e m e n o f   th r o b o t.  B ased   o n   th at  ap p r o ac h ,   th ey   li m it  u p   to   4   d ir ec tio n al  m o v e m e n ts   ad d ed   w it h   o n id le E v en   th o u g h   i p r o v id es  v er y   f ast   d ir ec tio n al  d eter m i n atio n ,   t h e   n u m b er   o f   g est u r es  i s   tied   t o   th p h y s ical  n u m b er   o f   s e n s o r s   u s ed   an d   i ts   co m b i n atio n .     2 . 2 .     E uler  a nd   qu a t er nio n o rient a t io n sy s t e m   E u ler   r o tatio n   r ef er s   to   th u s o f   th r ee   r o tatio n   an g les  to   r ep r esen r o tatio n   ( co m m o n l y   k n o w n   a s   r o ll,  p itch ,   an d   y a w ) .   T h ese  th r ee   an g les  m ea s u r r o tatio n   o n   th r ee   o r th o g o n al  ax e s   ( e. g . ,   X,   Y,   an d   Z   ax es).   A lt h o u g h   s i m p le,   E u ler 's  r o tatio n   ca n   h av p r o b le m s   s u c h   as  g i m b al  lo c k   [ 2 3 ] in   w h ich   s o m a n g u lar   co n f i g u r atio n s   r es u lt i n   lo s s   o f   r o tatio n al  f r ee d o m .   Q u ater n io n   is   m o r co m p le x   m at h e m atica r ep r esen ta tio n   f o r   r o tatio n   th an   E u ler .   T h q u ater n io n   u s e s   f o u r   n u m b er s   ( x ,   y ,   z,   w )   f o r   th r ep r esen tatio n   o f   r o tatio n .   So m o f   th ad v a n ta g es  o f   q u ater n io n   ar th e   ab s en ce   o f   g i m b al  lo ck   p r o b le m s ca n   b u s ed   o n   s m o o t h   r o tatio n al  in ter p o latio n a n d   ar g en er all y   s u itab le  f o r   u s i n   p h y s ic s   ca lcu la tio n s ,   co m p u ter   g r ap h ic s ,   an d   r o b o t ics.     2 . 3 .     Ra nd o m   f o re s t   R an d o m   f o r e s t   is   o n o f   th e   p o p u lar   alg o r ith m s   i n   m ac h in lear n in g   f o r   clas s i f y i n g ,   r eg r e s s io n ,   a n d   p r ed ictio n .   R an d o m   f o r es i s   an   en s e m b le   f o r m ,   w h ich   m e an s   i co m b i n es  p r ed ictio n s   f r o m   s ev er al  b a s ic   m o d el s   to   ac h ie v b etter   r es u lts   t h an   i n d i v id u al  m o d els   [ 2 4 ] R an d o m   f o r est   is   b ased   o n   t h co n ce p o f   a   d ec is io n   tr ee   i n   t h f o r m   o f   h ier ar ch ical  s tr u c tu r t h at  m ak e s   d ec is io n s   u s in g   s er i es  o f   q u e s tio n s   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 No .   3 No v e m b er   20 24 542 - 551   544   co n d itio n s .   R a n d o m   f o r est  w o r k s   b y   cr ea tin g   m u ltip le  d ec is i o n   tr ee s   w h er ea ch   tr ee   is   tr a in ed   o n   s u b s e o f   tr ain i n g   d ata  th at  i s   r an d o m l y   r etr iev ed   b y   b o o ts tr ap   s a m p li n g .   T h ad v an tag o f   t h r an d o m   f o r est  al g o r ith m   is   th at  it  ca n   h a n d le  lar g d ata s ets  w it h   m an y   f ea tu r es an d   c an   b u s ed   to   ass es s   th i m p o r tan ce   o f   f ea tu r e s   in   th m o d el.   Ho w e v er ,   t u n i n g   h y p er p ar a m eter s   is   cr u cial  to   g et  t h b est  p er f o r m an ce   f r o m   t h r an d o m   f o r est   an d   av o id   o v er f itt in g   [ 2 5 ] .   So m o f   t h m ai n   h y p er p ar a m eter s   to   n o te  in cl u d th n u m b er   o f   tr ee s   ( n _ esti ma to r s ) ,   th n u m b er   o f   f ea t u r es  ca p tu r ed   in   ea c h   s p l it  ( ma x_ fea tu r es ) ,   th m a x i m u m   d ep t h   o f   tr ee s   ( ma x_ d ep th ) ,   th m i n i m u m   n u m b er   o f   s a m p les  r eq u ir ed   to   d iv id th n o d es  ( min _ s a mp les_ s p lit ) .   I n   ad d itio n ,   cr o s s - v ali d atio n   m et h o d s   to   e v alu a te  m o d el  p er f o r m an ce   w it h   v ar io u s   co m b i n atio n s   o f   h y p er p ar a m eter s   s h o u ld   b u s ed .   T h er ar t w o   g en er al  m et h o d s   f o r   f in d i n g   t h o p ti m al  co m b in at io n   o f   h y p er p ar am eter s g r id   s ea r ch   a n d   r an d o m   s ea r ch .   I n   r an d o m   s ea r ch ,   r an d o m   v al u es   ar s elec ted   f r o m   p r ed eter m in ed   r an g e.   W h en   r an d o m   s ea r ch   is   co m p lete,   an   ev alu a tio n   o f   m o d el  p er f o r m a n ce   w it h   r elev a n m etr ic s   s u c h   as  ac c u r ac y ,   i s   p er f o r m ed   i n   ea ch   co m b in at io n   o f   h y p er p ar a m eter s   an d   th co m b in at io n   t h at  g i v e s   th b est r esu lt s   is   s elec ted .     2 . 4 .     P rincipa co m po nent  a n a ly s is   P C A   is   m u lti v ar iate  s tati s tic al  tech n iq u u s ed   to   r ed u ce   th d im e n s io n s   o f   d ata  s et  b y   p r eser v in g   m o s o f   th i n f o r m atio n   co n tai n ed   in   it   [ 2 6 ] P C A   is   u s ed   to   f i n d   p atter n s   an d   s tr u ct u r es  i n   d ata  b y   id en ti f y in g   th m o s co r r elate d   v ar iab les  an d   s u b tr ac ti n g   t h d i m e n s i o n s   o f   t h o s v ar iab les.  P C is   u s ed   to   r ed u ce   d i m en s io n al it y   f r o m   d ata  b y   eli m i n ati n g   less   s i g n i f ica n v ar iab les  an d   k ee p in g   m o r im p o r ta n v ar iab les.   P C A   ca n   also   b u s ed   to   co m p r ess   d ata  b y   r ed u ci n g   d i m e n s i o n s ,   m a k i n g   i t e asier   to   s to r an d   tr an s m it d ata.   T h eig en v al u is   m ea s u r o f   h o w   m u ch   v ar ia n ce   is   d escr ib ed   b y   co m p o n e n t   ( p r in cip al  co m p o n e n t)   in   th d ata.   E ac h   co m p o n en h a s   d if f er en eig en v al u e,   an d   th co m p o n e n w ith   t h h ig h e s eig en v al u i s   th m o s s i g n if ican m aj o r   co m p o n e n i n   th d ata.   T h er ef o r e,   P C A   i s   d o n b y   s e lecti n g   t h e   co m p o n e n t s   w it h   t h h i g h est  eig en v al u es  a n d   ig n o r in g   t h o s co m p o n e n t s   w it h   lo w er   eig en v al u e s .   T h P C p r o ce s s   in v o l v es  tr an s f o r m in g   d ata  in t o   n e w   s p ac co n s i s t in g   o f   m aj o r   co m p o n en ts   s o r t ed   b y   ei g en v al u es.   B y   s o r ti n g   co m p o n e n ts   b y   eig en v al u e,   P C A   m ak e s   it  p o s s ib le  to   id en tify   th m o s s ig n if ican m aj o r   co m p o n e n t s   in   t h d ata  an d   eli m i n ate  t h less   s i g n i f ica n co m p o n e n ts .   I n   th i s   n e w   s p ac e,   d ata  ca n   b r ep r esen ted   u s i n g   s m a ller   n u m b er   o f   co m p o n en ts ,   m ak i n g   i t e asier   to   an al y ze   a n d   in ter p r et  d ata.       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   3 . 1 .     Sy s t em   de s ig n   I n   g e n er al,   th s y s te m   b lo ck   d iag r a m   co n s is ts   o f   t w o   p ar ts ,   th w ea r ab le  g lo v s u b s y s te m ,   an d   t h e   o m n id ir ec ti o n al  r o b o s u b s y s t e m .   T h b lo ck   d iag r a m   is   s h o w n   i n   Fi g u r 1 .   I n   th e   w ea r ab le  g lo v s u b - s y s te m ,   w u s o n m icr o co n tr o ller   u n it,  1   I MU   s en s o r   u n it,  an d   is   eq u ip p ed   w ith   b atter y   e m b ed d ed   in   g lo v e   w h ic h   is   d esig n ed   to   b e   w o r n   o n   th r ig h w r is t.  F u r th er m o r e,   th r o b o p ilo ca n   m a k s ev er al  g est u r es  to   b r ec o g n ized   an d   s en to   t h o m n i - w h ee r o b o s u b - s y s te m .   T h m icr o co n tr o ller   u s ed   is   E SP 3 2   w h ic h   i s   eq u ip p ed   w it h   class ic  B lu eto o th   co n n ec ti v it y .   T h I MU   s en s o r   u s ed   is   th I MU   9   DOF  t y p w it h   th e   B NO0 5 5   ty p e.   Af ter   t h r o b o p ilo p er f o r m s   g e s t u r e,   th I MU   s en s o r   ac q u ir es  o r ien tati o n   d ata  in   t h f o r m   o f   3 - d i m en s io n a l E u ler   d ata  a n d   4 - d i m en s io n al   q u ater n io n   d ata.   Fo llo w in g   t h at,   t h m icr o co n tr o ller   p r o ce s s es  th d ata  u s i n g   r an d o m   f o r est  alg o r ith m   an d   s e n d s   t h r es u lts   to   t h m o b ile  r o b o s u b - s y s te m   v ia  class i c   B lu eto o th   co n n ec tio n .   I n   th is   s tu d y   w ill  al s o   m a k co m p ar i s o n s   w it h   t h ap p licatio n   o f   th e   P C A   al g o r ith m   to   r ed u ce   f ea tu r e s   w h i le  m ai n tai n in g   t h h i g h est p o s s ib le  v ar ia n ce .           Fig u r 1 .   Har d w ar b lo ck   d iag r a m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       C o mp a r in g   fea tu r u s a g in   I MU - b a s ed   g estu r co n tr o l fo r   o mn id ir ec tio n a l ro b o t   … ( Da h n ia l S ya u q y )   545   I n   th o m n i - w h ee m o b ile  r o b o s u b - s y s te m ,   t h er is   m icr o co n tr o ller   ( A r d u in o   UNO)   as  w ell  as  a   r ec eiv er   f o r   s en d i n g   d ata  ( B lu eto o th   m o d u le) ,   3   u n its   o f   o m n i - w h ee led   w h ee l s   alo n g   with   t h eir   r esp ec ti v e   m o to r s   an d   d r i v er s .   C o n ti n u o u s l y ,   th m o b ile  r o b o lis te n s   to   d ata  tr an s m i s s io n   i n   t h f o r m   o f   i n s tr u ctio n s   f o r   th r o b o t' s   d ir ec tio n   o f   m o ti o n ,   as  w e ll  as   ex ec u ti n g   m o v e m e n ts   b y   g i v i n g   co m m a n d s   to   ea c h   m o to r   co n n ec ted   to   th o m n w h ee l .   T h f o cu s   o f   t h is   p ap er   r esear ch   is   th g e s t u r a cq u is iti o n   o n   th w ea r ab le   g lo v s u b - s y s te m t h u s ,   t h is   e x p er i m e n i s   li m ited   to   th e   w e ar ab le  s y s te m   o n l y   a n d   li m ite d   to   5   t y p es  o f   r o b o t   m an e u v er s   li s ted   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   Ov er v ie w   o f   co llecte d   d atasets   Ty p e s o f   man e u v e r s   L a b e l   i n   d a t a se t   A mo u n t   o f   d a t a se t   F o r w a r d   1   2 5 2   B a c k w a r d   2   2 4 2   R i g h t   s i d e   3   2 1 5   L e f t   si d e   4   2 5 2   N e u t r a l   0   2 0 1   T o t a l     1 1 6 2       3 . 2 .     H a rdwa re   i m ple m ent a t io n   B ef o r ca r r y in g   o u t h tr ain i n g   d ata  co llectio n   s ta g e,   w ea r ab le  g lo v es  ar b u ilt  b ased   o n   th d esig n   th at  h as   b ee n   m ad b ef o r e.   T h g lo v e   s y s te m   w as  m a d o f   r ig h t - h a n d ed   g lo v es,  th en   all  elec tr o n ic   co m p o n e n t s   w er e   p u i n to   b o x   m a d u s i n g   3 D   p r in ter   an d   p in n ed   to   t h g lo v e.   W u s ed   b atter y   as  p o w e r   s u p p l y p u it  i n   th b o x   an d   co n f i g u r ed   in   s u c h   w a y   th a m ak e s   r ep lace m e n ea s y .   Af te r   th p h y s ica f o r m   o f   th e   w ea r ab le  g lo v h as  b ee n   co m p leted ,   t h e n   w v alid ate d   th s e n s o r   r ea d i n g s   an d   co m m u n icatio n   to   t h e   m o b ile   r o b o s u b - s y s te m   t h r o u g h   cla s s ic   B lu eto o th   co n n ec t iv it y .   T h r es u lts   o f   t h h ar d w ar i n s tallatio n   o n   th w ea r ab le  g lo v ar ill u s tr a ted   in   Fig u r 2 .           Fig u r 2 .   Har d w ar in s tallatio n   o n   w ea r ab le  g lo v e       3 . 3 .     Da t a s et   a cquis it io n   Af ter   v alid ati n g   co m p o n e n t s   e m b ed d ed   in   th e   g lo v a n d   v er if y i n g   t h at  it   w as  ab le  to   ac q u ir e   I M U   s en s o r   d ata,   th tr ain in g   d ata  r etr iev al  s tag is   th e n   ca r r ied   o u t.  T h p r o ce s s   o f   r et r iev in g   tr ain in g   d ata  wa ca r r ied   o u b y   o n p er s o n   w h o   p er f o r m s   s e v er al  m a n eu v er s   o f   r o b o m o v e m e n ts   r ep ea ted l y   in   all  d ir ec tio n s .   T h d ata  r etr iev al  p r o ce s s   wa s   ca r r ied   o u o n   t h co n d itio n   t h at  t h w ea r ab le  g lo v wa s   co n n ec ted   v ia  a   USB   ca b le  to   th lap to p .   T h en ,   r ec o r d ed   d ata  w er s e n t h r o u g h   s er ial  p o r co n n ec t ed   to   th E SP 3 2   m icr o co n tr o ller   an d   th en   s a v e d   it  in   csv   f o r m at.   T ab le  1   s h o w s   a n   o v er v ie w   a n d   th a m o u n o f   d ata  r ec o r d e d   as a   d ataset  in   ea c h   m a n e u v er   class .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 No .   3 No v e m b er   20 24 542 - 551   546   3 . 4 .     F l o des ig n o f   w e a ra bl g lo v s ub s y s t e m   Af ter   t h d ataset  h a s   b ee n   co l lecte d ,   th p r o ce s s   o f   d ev elo p in g   p atter n   r ec o g n itio n   al g o r it h m s   u s i n g   r an d o m   f o r ests   i s   ca r r ied   o u t   u s i n g   s c ik it   lear n   in   P y th o n .   I n itiall y ,   t h p r ep r o ce s s in g   s tag w a s   d o n b y   s p litt i n g   d ataset s   in to   tr ain i n g   d ata  an d   d ata  test in g   w it h   p r o p o r tio n   o f   7 0 : 3 0   w it h   d ata  s tr atif icatio n .   Nex t,   th m ai n   d i m e n s io n   wa s   s ele cted   as  th r an d o m   f o r est  i n p u f ea t u r e.   I n   o u r   test   ca s es,  th er w er s ev er al   s ce n ar io s   o f   i n p u f ea t u r es  u s e d   in   r esear ch ,   i.e :   -   A ll   I MU   s e n s o r   r ea d in g   d ata   ( 7   d im e n s io n s   co n s is ti n g   o f   3   E u ler   d ata  an d   4   q u ater n io n   d ata)   as  i n p u t   f ea t u r es .   -   B ased   o n   o n l y   3   E u ler   d ata  as in p u f ea t u r e .   -   B ased   o n   o n l y   4   q u ater n io n   d ata  as in p u t f ea t u r e .   -   Usi n g   all  I MU   s e n s o r   r ea d in g   d ata  b u t tr an s f o r m ed   u s in g   P C A   al g o r ith m   f o r   d i m en s io n   r ed u ctio n .   T h f o u r   s ce n ar io s   w er a n al y ze d   an d   co m p ar ed   b ased   o n   t h r esu lt s   o f   t h ac c u r ac y   a n d   s ize  o f   t h e   r esu lt s   o f   th e   m o d el  f o r m ed .   R an d o m   f o r est   is   s u p er v i s ed   alg o r ith m   th a r eq u ir es   h y p er p ar am eter   tu n i n g   to   p r o d u ce   th b est  ac cu r ac y .   T h er ef o r e,   in   ea ch   s ce n ar io   also   s i m u lta n eo u s l y   p er f o r m   th h y p er p ar am e ter   tu n in g   p r o ce s s   w it h   t h r an d o m   s ea r ch   f ea t u r w i th   s e v er al  p ar am e ter s   u s i n g   1 0 - f o ld   cr o s s   v alid atio n .   H y p er p ar am e ter s   t h at  ar t u n ed   i n cl u d n _ esti ma to r ,   ma x_ fea tu r es,  ma x_ d ep th ,   min _ s a mp les_ s p lit,  min _ s a mp les_ lea f,   an d   b o o ts tr a p .   Fin all y ,   th m o d el  cr ea te d   b y   s c ik i is   t h e n   p o r ted   in to   C   f o r m at  s o   t h at  it   ca n   b e m b ed d ed   in to   m icr o co n tr o ller   u s i n g   m icr o m l g e n .   Mic r o m lg e n   is   a   p y t h o n   l ib r ar y   t h at  ca n   e x p o r t   s cik i m o d els i n to   C   m icr o co n tr o ller   f o r m a t   [ 2 7 ]   P r io r   r u n n i n g   th ese  4   s ce n ar i o s ,   f o r   th s ak o f   ef f icie n c y   in   th n u m b er   o f   test s ,   o n l y   th m o s t   ef f icien ma x_ d ep th   an d   n _ est ima to r   w ill  b u s ed   b o th   i n   ter m s   o f   ac cu r ac y   a n d   f ile  s ize.   T h u s ,   th i n itia test   is   to   co m p ar t h p ar a m eter s   an d   th e   i m p ac t   o f   c h an g e s   i n   t h t w o   v ar iab les  o n   th e   ac cu r a c y   a n d   s ize  o f   f iles   s u cc e s s f u ll y   g en er ated   b y   th e   m icr o m l g en   lib r ar y .   Fig u r 3   s h o w s   s o f t w ar f lo w   c h a r o n   th w ea r ab le   g lo v s u b s y s te m .           Fig u r 3 .   Flo w   c h ar t o n   th wea r ab le  g lo v s u b s y s te m       4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   4 . 1 .   T esting   o f   m a x _ d ep th   a nd   n_ esti m a to r   pa ra m et er   s e lect io n   I n   th is   te s t,  all  I MU   s e n s o r   r e ad in g   f ea t u r es  ar u s ed   a s   al g o r ith m   in p u ( 7   d i m e n s io n s :   3   E u ler   d ata  an d   4   q u ater n io n   d ata) .   S e v er al  test s   w er ca r r ied   o u w it h   th d is ti n ctio n   o f   g r id   s ea r ch   r an g es  to   f i n d   th e   b est  h y p er p ar a m eter s   o n   th r an d o m   f o r est  al g o r ith m .   T h er e   ar 4   s am p li n g   g r id   s ea r ch es  t h at  w ill  b u s ed ,   in   th r an g o f   1   to   3 1   to   5 6   t o   1 0 an d   1 0   to   5 0 .   T h ex p ec ted   r esu lt  i s   to   f i n d   th e   m o s e f f icien ma x_ d ep th   an d   n _ esti ma to r   h y p er p ar a m e ter   v al u es  i n   ter m s   o f   ac c u r ac y   an d   f ile   s ize  at   th e   s a m ti m e.   T h is   i s   b ec au s e   th alg o r it h m   w ill b e m b ed d ed   in   d ev ices  w it h   li m ited   r eso u r ce s ,   s o   it is   d esira b le  t h at  th u s o f   s to r ag s iz e   is   s u p p r ess ed   as  o p ti m all y   as  p o s s ib le  s o   th a it  ca n   b u s ed   f o r   o th er   f u n ctio n s   o u ts id o f   p atter n   r ec o g n itio n   co m p u ti n g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       C o mp a r in g   fea tu r u s a g in   I MU - b a s ed   g estu r co n tr o l fo r   o mn id ir ec tio n a l ro b o t   … ( Da h n ia l S ya u q y )   547   I n   th e   r es u lts   s h o w n   i n   T ab le  2 ,   it  ap p ea r s   th at  t h h i g h er   t h g r id   s ea r c h   r an g ap p lied ,   th ac cu r ac y   w il in cr ea s e.   Ho w e v er ,   th o t h er   s id is   t h at  t h s ize  o f   f ile s   g e n er ated   b y   m icr o m lg e n   li b r ar ies  in   . h   f o r m at   an d   w ill  b e m b ed d ed   in   m icr o co n tr o ller s   is   also   i n cr ea s i n g .   I n   o r d er   to   g et  b alan ce   b etw ee n   ac cu r ac y   a n d   f ile  s ize  cr ea ted ,   g r id   s ea r ch   1   to   5 ,   w i th   an   ac cu r ac y   o f   9 9 an d   s ize  o f   9 . 0 2   KB   w a s   ch o s en   as  th b asis   o f   th h y p er p ar a m eter s   u s ed   in   t h n ex s ec tio n   o f   te s ti n g .       T ab le   2 R esu lts   o f   g r id   s ea r ch   r an g test in g   f o r   ac cu r ac y   an d   f ile  s ize   R a n g e   o f   g r i d   se a r c h   u se d   1   t o   3   1   t o   5   6   t o   1 0   1 0   t o   5 0   M a x   d e p t h   o b t a i n e d   3   4   6   10   n   e st i mat o r s o b t a i n e d   2   3   6   11   A c c u r a c y   9 5 %   9 9 %   1 0 0 %   1 0 0 %   F i l e   si z e   4 . 1 5   K B   9 . 0 2   K B   2 9 . 8   K B   6 8 . 1   K B       4 . 2 .   T esting   4   s ce na rio s   w it h   diff er ent   t y pes   o f   inp ut  da t a   Af ter   d eter m i n i n g   t h h y p er p ar a m eter s ,   u s in g   s ea r ch   g r i d   in   r an g o f   1   to   5   f o r   ma x _ d ep th   an d   n _ esti ma to r ,   th en   it  w as  te s te d   alter n atel y   w i th   4   i n p u s ce n ar io s   as  d escr ib ed   in   t h test   co n f i g u r at io n .   E ac h   s ce n ar io   is   e x p lain ed   as  f o llo w s ,   a n d   later ,   o v er all  r esu l t d is cu s s io n   is   p r ese n ted :     4 . 2 . 1 .   Scena rio   1 :   us ing   a ll  I M s ens o re a din g   da t a   ( 7   di m en s io ns   co ns is t ing   o f   3   E uler  da t a   a nd   4   qu a t er nio n da t a )   into   t he  inp ut  f ea t ure   I n   s ce n ar io   1 ,   th in p u f ea t u r u s ed   as  v ec to r   in p u r an d o m   f o r est  is   7 - d i m e n s io n   o r ien tatio n   d ata  co n s is tin g   o f   3   E u ler   d ata  ( e X,   eY,   eZ )   a n d   4   q u ater n io n   d ata  ( q W ,   q X,   q Y,   q Z ) .   Hy p er p ar am eter   t u n i n g   r esu lt s   ar o b tain ed   u s i n g   r an d o m   g r id   s ea r ch .   Fi g u r 4   s h o w s   th co n f u s io n   m atr ix   u s in g   d ata  test in g   o f   t h e   b u ilt  m o d el.   T h h y p er p ar a m e ter s   an d   th ac c u r ac y   r es u lt,  as   w ell  a s   th co d s ize  is   p r ese n ted   in   T ab le  3 .           Fig u r 4 .   C o n f u s io n   m atr ix   al l   f ea tu r e s       T ab le  3 .   Ov er all   r esu lts   co m p ar is o n   o f   ac cu r ac y   an d   s ize  o f   p o r ted   m o d els p r o d u ce d     Eu l e r   Q u a t e r n i o n   A LL   P C A   3   P C A   2   M a x   d e p t h   5   5   4   5   5   N   e st i ma t o r   5   4   3   5   4   A c c u r a c y   9 4 . 5 %   9 8 . 8 %   9 9 %   9 5 . 1 %   7 1 . 6 0 %   S i z e   1 8 . 6   K B   2 3 . 0   K B   9 . 0 2   K B   1 7 . 2   K B + 1 . 7 8   K B = 1 8 . 9 8   K B   1 7 . 3   K B   + 1 . 7 8   K B = 1 9 . 0 8   K B       4 . 2 . 2 .   Scena rio   2 :   us ing   3   da t a   E uler  a s   inp ut  f ea t ure   I n   s ce n ar io   1 ,   th in p u f ea tu r u s ed   as  v ec to r   in p u t   r an d o m   f o r est  is   3 - d i m e n s i o n al  E u ler   o r ien tatio n   d ata  ( eX,   eY,   e Z ) .   As  p r ev io u s   s tep s ,   r a n d o m   g r id   s ea r ch   w a s   u s ed   to   p er f o r m   h y p er p ar a m eter   tu n in g .   Fi g u r 5   s h o w s   th co n f u s io n   m atr ix   u s i n g   d ata  test in g   o f   th b u ilt  m o d el.   T h h y p er p ar a m eter s   an d   th ac cu r ac y   r esu lt,  as  w ell  as  th co d s ize  is   p r esen ted   i n   T ab le  3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 No .   3 No v e m b er   20 24 542 - 551   548       Fig u r 5 .   C o n f u s io n   m atr ix   o n l y   E u ler       4 . 2 . 3 .   Scena rio   3 :   us ing   4   da t a   qu a t er nio n a s   inp ut  f ea t ure   I n   s ce n ar io   3 ,   th i n p u t   f ea tu r u s ed   a s   v ec to r   in p u r an d o m   f o r est   is   4   d i m e n s io n s   o f   q u ater n io n   o r ien tatio n   d ata  ( q W ,   q X,   q Y,   q Z ) .   A s   p r ev io u s   s tep s ,   r an d o m   g r id   s ea r ch   w a s   u s ed   to   p er f o r m   h y p er p ar a m eter   tu n i n g .   Fi g u r e   6   s h o w s   th co n f u s io n   m atr ix   u s in g   test i n g   d ata  test in g   o f   th b u ilt  m o d el T h h y p er p ar a m eter s   a n d   th ac c u r ac y   r esu l t,  a s   w ell  as t h co d s ize  is   p r esen ted   i n   T ab le  3 .           Fig u r 6 .   C o n f u s io n   m atr ix   o n l y   q u ater n io n       4 . 2 . 4 .   Scena rio   4 :   us ing   t he  ent ire  I M s ens o re a din g   d a t a   w it t he  a pp lica t io o f   t he  P CA  a lg o rit h f o di m e ns io n r ed uct io n   I n   s ce n ar io   4 ,   th i n p u f ea t u r u s ed   as  v ec to r   in p u r an d o m   f o r est  is   a ll  d i m e n s io n s   o f   E u ler   o r ien tatio n   d ata  ( eX,   eY,   e Z )   an d   q u ater n io n   ( q W ,   q X,   q Y,   q Z )   b u b e f o r p r o ce s s in g   u s in g   r an d o m   f o r est,   th P C A   m et h o d   is   ap p lied   to   th d ataset  to   r ed u ce   th n u m b er   o f   d i m e n s io n s .   As p r ev io u s   s tep s ,   r an d o m   g r id   s ea r ch   w as  u s ed   to   p er f o r m   h y p er p ar am eter   tu n i n g .   F ig u r 7   s h o w s   t h co n f u s io n   m atr i x   u s in g   d ata  te s ti n g   o f   th b u ilt  m o d el   w h er Fig u r 7 ( a)   u s in g   P C =3   an d   Fig u r 7 ( b )   u s in g   P C =2 .   T o   f in d   o u t h r ig h n u m b er   o f   p r in cip al  co m p o n e n ts   an d   ex p lain ed   v ar ian ce   r atio   p r o d u ce d ,   P C A   a n al y s i s   w a s   p r ev io u s l y   ca r r ied   o u t   o n   a   P C   o f   at  leas 1   to   m a x i m u m   n u m b er   o f   7   w h ic h   m ea n s   u s i n g   all  d ata  d i m en s io n s .   Fro m   Fi g u r 8   it  ca n   b s ee n   t h at  at  lea s th n u m b er   o f   p r in cip al  co m p o n e n t s   3   an d   2   g iv e s   1 0 0 an d   9 0 ex p lain ed   v ar ian ce   r atio s   r esp ec tiv el y .   T h u s ,   in   t h is   s ce n ar io ,   t w o   test s   w er ca r r ied   o u t,  w h ic h   co n s i s o f   u s i n g   P C =3   an d   P C =2 .   T h h y p er p ar a m eter s   a n d   th ac c u r ac y   r esu l t,  as  w ell  as t h co d s ize  is   p r esen ted   i n   T ab le  3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       C o mp a r in g   fea tu r u s a g in   I MU - b a s ed   g estu r co n tr o l fo r   o mn id ir ec tio n a l ro b o t   … ( Da h n ia l S ya u q y )   549       ( a)   ( b )       Fig u r 7 .   C o n f u s io n   m atr ix   al l   f ea tu r e s   w it h   P C A   ( a)   P C =3   a n d   ( b )   P C =2           Fig u r 8 .   Nu m b er   o f   p r in cip al  co m p o n e n t s   an d   ex p lai n ed   r ati o s       4 . 3 .     O v er a ll r esu lt   a nd   dis cu s s io n   B ased   o n   th e   f o u r   s ce n ar io s   c ar r ied   o u t,  th o v er all  r es u lts   ar p r esen ted   to   m a k co m p ar is o n s   b o th   in   ter m s   o f   ac c u r ac y   a n d   s ize   o f   th r es u lts   o f   p o r ted   Scik i m o d els  f o r m ed   u s i n g   th M i cr o ML Gen   lib r ar y .   T ab le  3   s h o w s   co m p ar i s o n   o f   all  s ce n ar io s .   T h r esu lts   o f   test in g   t h in p u f ea tu r w it h   all  s ce n ar io s   ab o v e   s h o w   t h at  b y   u s i n g   r an d o m   g r id   s ea r ch ,   t h b est  ma x_ d ep th   an d   n _ esti ma to r   is   in   t h e   r an g o f   1   to   5 .   I t   ap p ea r s   th at  th h ig h est  ac cu r ac y   o f   9 9 w a s   ac h iev ed   u s in g   all  7 - d i m e n s io n al  f ea t u r es  in   th f o r m   o f   3   E u ler   d ata  p lu s   4   q u ater n io n   d ata  f o r   th cla s s i f ica tio n   o f   all  g e s tu r e s .   Me an w h ile,   th lo w es ac cu r ac y   i s   o b tain ed   b y   u s in g   o n l y   2   f ea t u r es  o f   P C A   tr an s f o r m atio n   r esu lt s ,   w h ich   r esu lted   7 1 . 6 %.  T h u s o f   3   E u ler   d ata,   4   q u ater n io n   d ata  a n d   3   P C A   tr a n s f o r m at io n   d ata  as   i n p u f ea t u r es  r es u lt s   i n   m o r th an   9 0 ac cu r ac y   w h ic h   m ea n s   t h at  it  ca n   also   b u s ed   as  an   alter n a tiv to   g estu r r ec o g n itio n .   Ho w e v er ,   w it h   li m ita tio n s   o n   co m p u ti n g   r eso u r ce s   in   t h e   m icr o co n tr o ller s   u s ed ,   th s ize  o f   th e m b ed d ed   f ile  i s   also   o n o f   th co n s id er atio n s   i n   c h o o s in g   th e   f ea tu r e s   u s ed .   T h r esu lt  o f   p o r tin g   u s in g   M icr o ML Gen   i s   f ile  w it h   th ex ten s io n   . h   w h ic h   is   t h en   lat er   ca lled   in   th m icr o co n tr o ller   co d e.   T h s m aller   t h lib r ar y   u s ed   w ill   p r o v id m o r s p ac f o r   co d in g   d e v elo p m e n o n   th m icr o co n tr o ller .   T h u s ,   t h s ize  p r ef er en ce   i s   t h lib r ar y   w it h   t h s m a lles s ize  b u s til h as  g o o d   ac cu r ac y .   T h er ef o r e,   in   th test   ca s o f   th is   s t u d y ,   it   w as  d ec id ed   to   u s al f ea tu r es   ( 7   d ata)   as  in p u f ea tu r es   w it h   a n   ac cu r ac y   o f   9 9 % a n d   lib r ar y   s ize  o f   o n l y   9 . 0 2   KB .       5.   CO NCLU SI O N   T h d esig n   o f   u s i n g   I MU   s en s o r s   em b ed d ed   in   g lo v es,  w it h   th ai m   o f   ac q u ir i n g   h a n d   g estu r es  h a s   b ee n   i m p le m e n ted   in   th i s   s tu d y .   T h m icr o co n tr o ller   u s ed   is   E SP 3 2   w h ich   is   eq u ip p ed   w it h   class ic  B lu eto o t h   co n n ec ti v it y .   T h I MU   s en s o r   u s ed   9   DOF  I MU   B NO0 5 5   em b ed d ed   in   th w ea r ab le  g l o v to   o b tain   h an d   g est u r es.  T h is   s tu d y   co m p ar es  th ac c u r ac y   a n d   s ize  o f   l i b r ar y   f iles   e m b ed d ed   in   m ic r o co n tr o ller s   f r o m   s ev er al  f ea t u r s ce n ar io s ,   co n s is ti n g   o f   3 - d i m e n s io n a E u le r   d ata   an d   4 - d im e n s io n al  q u ater n io n   d ata.   Nex t,  th m icr o co n tr o ller   p r o ce s s es  th d ata  u s i n g   t h r an d o m   f o r est  alg o r ith m   an d   s e n d s   th r esu lt s   to   th m o b ile   r o b o t' s   s u b - s y s te m   v ia  clas s ic  B lu eto o th   co n n ec tio n .   T h test   ev al u atio n   r es u lt s   o f   all  s ce n ar io s   s h o w   t h at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 No .   3 No v e m b er   20 24 542 - 551   550   th u s o f   all  f ea tu r e s   p r o v id es  b alan ce   b et w ee n   h ig h   ac cu r ac y   b u s m all  f ile  s izes,  r e s p ec tiv el y   ar 9 9 %   an d   9 . 2   K B .   Ho w e v er ,   th u s e   o f   f e w er   f ea tu r e s ,   f o r   ex a m p l o n l y   3   E u ler   d ata,   o r   4   q u ater n io n   d ata,   o r   u s in g   th P C A   alg o r it h m   w it h   3   PC s   tr an s f o r m at io n   f ea tu r es  ca n   also   b u s ed   b ec au s th ac c u r ac y   i s   s ti ll  ab o v 9 0 %,  b u w it h   r elati v el y   lar g er   f ile  s ize  s o   t h at  o th e r   f u n ctio n a ad j u s t m e n t s   ca n   b m ad b y   t h e   m icr o co n tr o ller .   Fo r   f u r t h er   r esear ch   an d   d ev e lo p m e n t,  m o r g est u r es  ca n   b ad d ed   th at  ac co m m o d ate  all  p o s s ib le   m o v e m e n ts   o n   t h o m n i - w h e el  r o b o t.  I n   ad d itio n ,   I MU   s en s o r s   ca n   also   b ad d ed   at  d if f er en lo ca tio n s ,   f o ex a m p le  o n   th w r i s t so   t h at  it   ca n   m ea s u r t h d eg r ee   o f   d i f f er en ce   b et w ee n   th o r ie n tatio n   o f   t h b ac k   o f   t h h an d   a n d   t h w r i s t.  An o th er   t h in g   th at   ca n   b d o n i s   co m p ar i s o n   w it h   o th er   p atter n   r e co g n itio n   al g o r ith m s   th at  ar m o r ef f icie n t   i n   ter m s   o f   ac cu r ac y   a n d   f i n al  s ize  th at  w il l b e m b ed d ed   in   th m i cr o co n tr o ller .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   J.   A S a f a r ,   H o l o n o mi c   a n d   o mn i d i r e c t i o n a l   l o c o mo t i o n   sy st e ms  f o r   w h e e l e d   mo b i l e   r o b o t s:   a   r e v i e w ,   J u r n a l   T e k n o l o g i ,   v o l .   7 7 ,   n o .   2 8 ,   D e c .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 3 / j t . v 7 7 . 6 7 9 9 .   [ 2 ]   R .   T .   Y u n a r d i ,   D .   A r i f i a n t o ,   F .   B a c h t i a r ,   a n d   J .   I .   P r a n a n i n g r u m,   H o l o n o mi c   i mp l e me n t a t i o n   o f   t h r e e   w h e e l o mn i d i r e c t i o n a l   mo b i l e   r o b o t   u s i n g   d c   mo t o r s,   J o u rn a l   o f   R o b o t i c a n d   C o n t ro l   ( J RC ) ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 8 1 9 6 / j r c . 2 2 5 4 .   [ 3 ]   M .   W a d a ,   O m n i d i r e c t i o n a l   c o n t r o l   o f   4 w d   r o b o t i c   b a se ,   i n   2 0 0 6   S I C E - I C AS I n t e r n a t i o n a l   J o i n t   C o n f e re n c e ,   I EEE,   2 0 0 6 ,   p p .   2 0 6 4 2 0 6 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S I C E. 2 0 0 6 . 3 1 5 4 9 3 .   [ 4 ]   L .   P a c u r a r ,   R .   D o n c a ,   A .   P l e şa,   V .   M u r e san ,   a n d   R .   B a l a n ,   R a p i d   p r o t o t y p i n g   o n   a n   o mn i d i r e c t i o n a l   p l a t f o r u s i n g   l e g o   e d u c a t i o n   c o mp o n e n t s,   R o m a n i a n   Re v i e w   Pr e c i si o n   M e c h a n i c s ,   O p t i c a n d   M e c h a t r o n i c s ,   n o .   3 9 ,   p p .   1 4 5 1 4 8 ,   2 0 1 1 .   [ 5 ]   M .   P e n a - C a b r e r a ,   J.   A n t o n i o - G o m e z   M . ,   R .   O so r i o ,   H .   G o me z ,   V .   L o mas,   a n d   I .   L o p e z - Ju a r e z ,   F u z z y   l o g i c   f o r   o mn i d i r e c t i o n a l   mo b i l e   p l a t f o r c o n t r o l   b a se d   i n   f p g a   a n d   b l u e t o o t h   c o mm u n i c a t i o n ,   i n   2 0 1 4   1 3 t h   M e x i c a n   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   I EEE,   N o v .   2 0 1 4 ,   p p .   1 3 5 140 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M I C A I . 2 0 1 4 . 2 7 .   [ 6 ]   C .   H .   C h o u   a n d   S .   W .   L i n ,   N a t u r a l   u se r   i n t e r f a c e   d e si g n   f o r   c o n t r o l   o f   r o b o t s   b y   h a n d   g e st u r e s,”   J o u rn a l   o f   C o m p u t e rs ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 4 1 8 2 ,   2 0 1 9 .   [ 7 ]   P .   A .   Jaw a l e k a r ,   R o b o t   c o n t r o l   b y   u si n g   h u ma n   h a n d   g e st u r e s,”   I n t e r n a t i o n a l   Re se a rc h   J o u r n a l   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y   ( I RJ ET) ,   v o l .   5 ,   n o .   0 2 ,   p p .   3 8 9 3 9 1 ,   2 0 1 8 .   [ 8 ]   M .   W a n g ,   W . - Y .   C h e n ,   a n d   X .   D .   L i ,   H a n d   g e st u r e   r e c o g n i t i o n   u s i n g   v a l l e y   c i r c l e   f e a t u r e   a n d   h u mo me n t s t e c h n i q u e   f o r   r o b o t   mo v e m e n t   c o n t r o l ,   Me a su r e m e n t ,   v o l .   9 4 ,   p p .   7 3 4 7 4 4 ,   D e c .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me a s u r e me n t . 2 0 1 6 . 0 9 . 0 1 8 .   [ 9 ]   T .   K a p u sci n s k i ,   M .   O sz u st ,   M .   W y s o c k i ,   a n d   D .   W a r c h o l ,   R e c o g n i t i o n   o f   h a n d   g e st u r e o b se r v e d   b y   d e p t h   c a me r a s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Ro b o t i c   S y s t e m s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p .   3 6 ,   A p r .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 5 7 7 2 / 6 0 0 9 1 .   [ 1 0 ]   C .   M u mm a d i   e t   a l . ,   R e a l - t i me   a n d   e mb e d d e d   d e t e c t i o n   o f   h a n d   g e st u r e w i t h   a n   i m u - b a se d   g l o v e ,   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p .   2 8 ,   J u n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o r mat i c s5 0 2 0 0 2 8 .   [ 1 1 ]   X .   M e n g ,   C .   M .   C h e u n g ,   K .   L .   H o ,   K .   S .   L u i ,   E.   Y .   L a m,  a n d   V .   T a m,  B u i l d i n g   smar t   c a me r a s o n   mo b i l e   t a b l e t f o r   h a n d   g e st u r e   r e c o g n i t i o n ,   2 0 1 2   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D i s t ri b u t e d   S m a rt   C a m e ra s,   I C D S C   2 0 1 2 ,   2 0 1 2 .   [ 1 2 ]   Y .   V a sy l k i v ,   A .   N e sh a t i ,   Y .   S a k a mo t o ,   R .   G o me z ,   K .   N a k a mu r a ,   a n d   P .   I r a n i ,   S mart   h o me   i n t e r a c t i o n f o r   p e o p l e   w i t h   r e d u c e d   h a n d   mo b i l i t y   u s i n g   su b t l e   e mg - si g n a l   g e st u r e s,”   S t u d i e s   i n   H e a l t h   T e c h n o l o g y   a n d   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   2 5 7 ,   p p .   4 3 6 4 4 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / 9 7 8 - 1 - 6 1 4 9 9 - 9 5 1 - 5 - 4 3 6 .   [ 1 3 ]   C. - M .   C h i u ,   S . - W .   C h e n ,   Y . - P .   P a o ,   M . - Z .   H u a n g ,   S . - W .   C h a n ,   a n d   Z . - H .   L i n ,   A   smar t   g l o v e   w i t h   i n t e g r a t e d   t r i b o e l e c t r i c   n a n o g e n e r a t o r   f o r   se l f - p o w e r e d   g e st u r e   r e c o g n i t i o n   a n d   l a n g u a g e   e x p r e ssi o n ,   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   o f   Ad v a n c e d   Ma t e r i a l s v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   9 6 4 9 7 1 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 4 6 8 6 9 9 6 . 2 0 1 9 . 1 6 6 5 4 5 8 .   [ 1 4 ]   I .   T .   Jo l l i f f e   a n d   J.  C a d i ma,   P r i n c i p a l   c o mp o n e n t   a n a l y si s:   a   r e v i e w   a n d   r e c e n t   d e v e l o p me n t s,”   P h i l o so p h i c a l   T r a n sa c t i o n s   o f   t h e   Ro y a l   S o c i e t y   A:   M a t h e m a t i c a l ,   P h y s i c a l   a n d   En g i n e e ri n g   S c i e n c e s ,   v o l .   3 7 4 ,   n o .   2 0 6 5 ,   p .   2 0 1 5 0 2 0 2 ,   A p r .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 8 / r st a . 2 0 1 5 . 0 2 0 2 .   [ 1 5 ]   J.  Z h e n g   a n d   C .   R a k o v sk i ,   O n   t h e   a p p l i c a t i o n   o f   p r i n c i p a l   c o mp o n e n t   a n a l y si t o   c l a ss i f i c a t i o n   p r o b l e ms,”   D a t a   S c i e n c e   J o u r n a l v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 5 3 3 4 / d sj - 2 0 2 1 - 0 2 6 .   [ 1 6 ]   T .   S a r so d i a ,   U .   R .   B h a t t ,   R .   U p a d h y a y ,   a n d   V .   B h a t ,   P C A   b a se d   c o mp o n e n t s   se l e c t i o n   c r i t e r i a   f o r   c o mp u t a t i o n a l l y   e f f i c i e n t   p h y si c a l   l a y e r   k e y   g e n e r a t i o n   ( P L K G )   sy st e m,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r o n i c a n d   T e l e c o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   6 9 ,   n o .   2 ,   p p .   3 6 1 3 6 9 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 4 4 2 5 / i j e t . 2 0 2 3 . 1 4 4 3 7 2 .   [ 1 7 ]   T .   Z h u ,   X .   C h e n g ,   W .   C h e n g ,   Z .   T i a n ,   a n d   Y .   L i ,   P r i n c i p a l   c o m p o n e n t   a n a l y si b a se d   d a t a   c o l l e c t i o n   f o r   s u s t a i n a b l e   i n t e r n e t   o f   t h i n g e n a b l e d   c y b e r p h y si c a l   sy s t e ms,”   Mi c ro p r o c e sso rs   a n d   Mi c r o sys t e m s ,   v o l .   8 8 ,   p .   1 0 4 0 3 2 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . mi c p r o . 2 0 2 1 . 1 0 4 0 3 2 .   [ 1 8 ]   M .   J a i n   e t   a l . ,   O b j e c t   d e t e c t i o n   a n d   g e st u r e   c o n t r o l   o f   f o u r - w h e e l   mo b i l e   r o b o t ,   i n   2 0 1 9   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n   a n d   El e c t ro n i c S y st e m s (I C C E S ) ,   I EEE,   Ju l .   2 0 1 9 ,   p p .   3 0 3 308 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C ES4 5 8 9 8 . 2 0 1 9 . 9 0 0 2 3 2 3 .   [ 1 9 ]   M .   S .   V e r d a d e r o ,   C .   O .   M a r t i n e z - O j e d a ,   a n d   J .   C .   D .   C r u z ,   H a n d   g e st u r e   r e c o g n i t i o n   sy st e a a n   a l t e r n a t i v e   i n t e r f a c e   f o r   r e mo t e   c o n t r o l l e d   h o me   a p p l i a n c e s,   i n   2 0 1 8   I EEE  1 0 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   H u m a n o i d ,   N a n o t e c h n o l o g y ,   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y , C o m m u n i c a t i o n   a n d   C o n t r o l ,   E n v i ro n m e n t   a n d   M a n a g e m e n t   ( H N I C E M) ,   I EEE,   N o v .   2 0 1 8 ,   p p .   1 5 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 / H N I C EM . 2 0 1 8 . 8 6 6 6 2 9 1 .   [ 2 0 ]   A .   S c h a d e   e t   a l . ,   O n   t h e   a d v a n t a g e o f   h a n d   g e st u r e   r e c o g n i t i o n   w i t h   d a t a   g l o v e f o r   g a mi n g   a p p l i c a t i o n s,”   i n   2 0 2 3   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   P e rv a s i v e   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n Wo rks h o p a n d   o t h e Af f i l i a t e d   Ev e n t s   ( Pe r C o m   Wo r k sh o p s) ,   I EEE,   M a r .   2 0 2 3 ,   p p .   3 1 3 3 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P e r C o mW o r k sh o p s5 6 8 3 3 . 2 0 2 3 . 1 0 1 5 0 2 8 3 .   [ 2 1 ]   T. - H .   T sai ,   Y . - C .   H o ,   a n d   Y . - R .   T sa i ,   I mp l e m e n t a t i o n   o f   3 d   h a n d   g e st u r e   r e c o g n i t i o n   sy st e m u si n g   F P G A ,   i n   2 0 1 8   I n t e rn a t i o n a l   S o C   D e si g n   C o n f e r e n c e   ( I S O C C ) ,   I E EE,   N o v .   2 0 1 8 ,   p p .   1 3 1 1 3 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S O C C . 2 0 1 8 . 8 6 4 9 9 3 9 .   [ 2 2 ]   B .   S a b u j ,   M .   J.   I s l a m,  a n d   M .   A .   R a h a ma n ,   H u ma n   r o b o t   i n t e r a c t i o n   u si n g   se n so r   b a se d   h a n d   g e st u r e f o r   a ssi s t i n g   d i sa b l e   p e o p l e ,   i n   2 0 1 9   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e ren c e   o n   S u st a i n a b l e   T e c h n o l o g i e f o I n d u st r y   4 . 0   ( S T I ) ,   I EEE,   D e c .   2 0 1 9 ,   p p .   1 5 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 / S TI 4 7 6 7 3 . 2 0 1 9 . 9 0 6 8 0 8 7 .   [ 2 3 ]   Q .   B a i ,   M .   S h e h a t a ,   a n d   A .   N a d a ,   R e v i e w   st u d y   o f   u si n g   e u l e r   a n g l e a n d   e u l e r   p a r a me t e r i n   mu l t i b o d y   mo d e l i n g   o f   sp a t i a l   h o l o n o mi c   a n d   n o n - h o l o n o mi c   sy st e ms,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D y n a m i c a n d   C o n t ro l ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   p p .   1 7 0 7 1 7 2 5 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s4 0 4 3 5 - 0 2 2 - 0 0 9 1 3 - 9.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       C o mp a r in g   fea tu r u s a g in   I MU - b a s ed   g estu r co n tr o l fo r   o mn id ir ec tio n a l ro b o t   … ( Da h n ia l S ya u q y )   551   [ 2 4 ]   S .   H a n   a n d   H .   K i m,   O n   t h e   o p t i mal   si z e   o f   c a n d i d a t e   f e a t u r e   se t   i n   r a n d o f o r e st ,   Ap p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   9 ,   n o .   5 ,   p .   8 9 8 ,   M a r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 9 0 5 0 8 9 8 .   [ 2 5 ]   V .   S a x e n a   a n d   A .   A g g a r w a l ,   C o mp a r a t i v e   s t u d y   o f   se l e c t   n o n   p a r a me t r i c   a n d   e n se mb l e   mac h i n e   l e a r n i n g   c l a ssi f i c a t i o n   t e c h n i q u e s,   i n   Pro c e e d i n g s   -   I E EE   2 0 2 0   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ad v a n c e i n   C o m p u t i n g ,   C o m m u n i c a t i o n   C o n t r o l   a n d   N e t w o rk i n g ,   I C A C C C N   2 0 2 0 ,   I EEE,   D e c .   2 0 2 0 ,   p p .   1 1 0 1 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A C C C N 5 1 0 5 2 . 2 0 2 0 . 9 3 6 2 7 9 8 .   [ 2 6 ]   M .   D .   W o o d ,   L .   E.   R .   S i mm a t i s,  J .   A .   Jac o b so n ,   S .   P .   D u k e l o w ,   J.  G .   B o y d ,   a n d   S .   H .   S c o t t ,   P r i n c i p a l   c o mp o n e n t s a n a l y si s u si n g   d a t a   c o l l e c t e d   f r o h e a l t h y   i n d i v i d u a l o n   t w o   r o b o t i c   a sse ssm e n t   p l a t f o r ms  y i e l d si mi l a r   b e h a v i o r a l   p a t t e r n s,”   Fr o n t i e rs  i n   Hu m a n   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   1 5 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n h u m. 2 0 2 1 . 6 5 2 2 0 1 .   [ 2 7 ]   M i c r o M L .   g i t h u b ,   A c c e sse d :   D e c .   0 5 ,   2 0 2 3 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / g i t h u b . c o m/ e l o q u e n t a r d u i n o / m i c r o ml g e n .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Da h n ia S y a u q y           re c e iv e d   h is  u n d e rg ra d u a te  d e g re e   in   e lec tri c a e n g in e e rin g   a Un iv e rsitas   Bra w ij a y a ,   a n d   t h e n   g ra d u a ted   in   2 0 1 4   w it h   d o u b l e   m a st e r’s  d e g re e   p ro g ra m   c o o rd i n a ted   b e tw e e n   Un iv e rsitas   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia   a n d   Na ti o n a l   Ce n tral  U n iv e rsity ,   T a i w a n   in   b io m e d ic  e l e c tri c a e n g in e e rin g   f o c u sin g   o n   sig n a p ro c e ss in g   in   sp e e c h .   Cu rre n tl y   h e   is  a   f u ll - ti m e   lec tu re a Co m p u ter  En g in e e rin g   Un d e rg ra d u a te  P r o g ra m ,   De p a rt m e n o f   In f o rm a ti c En g in e e rin g ,   Un iv e rs it a Bra w ij a y a .   His  re se a rc h   in tere sts  a re   e m b e d d e d   sy ste m ,   p a tt e rn   re c o g n it i o n ,   a n d   sig n a p r o c e ss in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il d a h n ial 8 7 @u b . a c . i d .         E k o   S e tia w a n           g ra d u a ted   f ro m   Un iv e rsitas   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia ,   in   2 0 0 8 .   He   re c e iv e d   th e   M . En g .   d e g re e   f ro m   Un iv e rsity   o f   M i y a z a k i,   Ja p a n   in   2 0 1 2   a n d   f ro m   Un iv e rsitas   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia   in   2 0 1 3 .   He   re c e iv e d   th e   P h . D.  d e g re e   f r o m   Un iv e rsit y   o f   M iy a z a k i,   Ja p a n ,   i n   2 0 1 8 .   He   w o rk e d   a a   f u ll - ti m e   lec tu re w i th   Un iv e rsitas   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia   in   F a c u lt y   o f   Co m p u ter  S c ien c e .   He   wa a   sta ff   m e m b e o n   t h e   q u a li ty   a ss u ra n c e   u n it   in   Un iv e rsitas   Bra w ij a y a .   H e   a lso   s e rv e d   a e d it o se c ti o n   in   I n d o n e sia n   Na ti o n a Jo u r n a JT IIK.  He   re c e i v e d   re se a rc h   g ra n f r o m   A S E A N - I V O.  His  c u rre n re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   e m b e d d e d   sy ste m ,   ro b o t ics ,   a n d   c o n tr o sy ste m .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il e k o se ti a w a n @u b . a c . id .         Ed ita   Ro s a n a   W id a sa r         c o m p lete d   h e d o c to ra st u d ies   a t   th e   Un iv e rsity   o M iy a z a k (Uo M in   Ja p a n   a n d   w a h o n o re d   w it h   th e   F e m a le  Re se a rc h e En c o u ra g e m e n Aw a rd   f ro m   Uo M   in   2 0 2 1 .   S h e   a lso   g ra d u a ted   w it h   a   m a st e r' d e g re e   th ro u g h   a   d o u b le - d e g re e   p ro g ra m   b e t w e e n   th e   De p a rtme n o f   El e c tri c a En g in e e ri n g   a Un iv e rsitas   Bra w ij a y a   a n d   Uo M - Ja p a n   a n d   o b tain e d   h e u n d e rg ra d u a te  d e g re e   f ro m   th e   De p a rtme n o f   El e c tri c a En g in e e rin g   a Un iv e rsitas   Bra wijay a .   S h e   h a b e e n   se rv in g   a a   lec tu re in   De p a rtm e n o f   In f o rm a ti c En g in e e rin g   a U n iv e rsitas   Bra w ij a y a   sin c e   2 0 1 6 ,   tea c h in g   c o u rse t h a in c lu d e   d ig it a sig n a c o m p u ti n g ,   c o m p u ter - b a se d   m e d ica s y ste m s,  c o m p u ter  a n d   n e tw o rk   s y ste m s   a n a ly sis,  e lec tro n ic  c ircu it s,   a n d   in telli g e n sy ste m s.  Be g in n in g   in   2 0 2 2 ,   sh e   h a tak e n   o n   t h e   ro le  o f   h e a d   o f   th e   Ro b o t ics   a n d   Em b e d d e d   S y ste m L a b o ra to ry .   He r e se a r c h   in tere sts  p rim a r il y   li e   in   th e   f ield   o f   b io m e d ica e n g in e e rin g ,   w it h   a   f o c u o n   sig n a p ro c e ss in g   a n d   it s   a p p li c a ti o n   t o   e m b e d d e d   sy ste m s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il e d it a ro sa n a w @u b . a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.