I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n   ( I J RA )   Vo l.   6 ,   No .   3 Sep tem b er   201 7 ,   p p .   1 7 8 ~ 1 8 7   I SS N:  2089 - 4 8 5 6 ,   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r a. v 6 i3 . p p 1 7 8 - 187          178       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J RA   Senso r F usio n of   Lea p Mo tion  Co n troller   a nd  Flex  S enso rs  using  K a l m a Fil ter   for H u m a n   Fi ng er Trac k ing       G o dw in P o nra j H o ng lia ng   Ren   De p a rte m e n o f   Bio m e d ica En g in e e rin g ,   Na ti o n a l   Un iv e rsity   o f   S i n g a p o re ,   S i n g a p o re       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 0 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A u g   1 1 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A u g   2 5 ,   2 0 1 7       In   o u d a il y   li f e ,   w e ,   h u m a n   b e in g s u se   o u h a n d s in   v a rio u s w a y f o m o st o o u d a y - to - d a y   a c ti v it ies .   T ra c k i n g   th e   p o siti o n ,   o rien tat io n   a n d   a rti c u latio n   o f   h u m a n   h a n d h a a   v a ri e t y   o a p p li c a ti o n i n c lu d in g   g e stu re   r e c o g n it io n ,   ro b o ti c s,  m e d icin e   a n d   h e a lt h   c a re ,   d e sig n   a n d   m a n u fa c tu rin g ,   a rt  a n d   e n terta in m e n a c ro ss   m u lt ip le  d o m a in s.  Ho w e v e r,   it   is  a n   e q u a ll y   c o m p lex   a n d   c h a ll e n g i n g   tas k   d u e   to   se v e r a f a c to rs  li k e   h ig h e d im e n sio n a d a ta  f ro m   h a n d   m o ti o n ,   h ig h e sp e e d   o f   o p e ra ti o n ,   se lf - o c c lu sio n ,   e t c .   T h is  p a p e p u ts   f o rth   a   n o v e m e th o d   f o trac k in g   th e   f in g e ti p o f   h u m a n   h a n d   u sin g   tw o   d isti n c se n s o rs an d   c o m b in in g   t h e ir  d a ta b y   se n so f u sio n   tec h n iq u e .   K ey w o r d :   Flex   s e n s o r s     Kal m a n   f ilter   L ea p   m o tio n   co n tr o ller     Sen s o r   f u s io n   Co p y rig h ©   2017   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ho n g l ian g   R e n ,     Dep ar te m en t o f   B io m ed ical  E n g i n ee r i n g ,   Natio n al  U n iv er s it y   o f   Si n g ap o r e,   4   E n g i n ee r in g   Dr iv 3 ,   1 1 7 5 8 3 ,   Sin g ap o r e .   E m ail:  r en @ n u s . ed u . s g       1.   I NT RO D UCT I O N   Ov er   t h co u r s o f   y ea r s ,   ex ten s i v r esear ch   h a s   b ee n   co n d u cted   to   ex p lo it  m a n y   p o s s ib le   tech n o lo g ies  to   ac h ie v t h co m m o n   o b j ec tiv o f   h u m a n   h an d   tr ac k i n g .   T h s y s te m s   in   p lace   ca n   b e   p r eli m in ar il y   clas s if ied   as   v i s io n   b ased   a n d   n o n - v is io n   b as ed   tr ac k i n g   s y s te m s .   Vi s io n   b ased   tr ac k i n g   u s e s   ca m er as  [ 1 - 5 ]   o r   o th er   o p tica d ev ices  lik t h Kin ec s en s o r   [ 6 - 9 ] ,   L ea p   m o tio n   co n tr o ller   [ 1 0 - 1 2 ] ,   etc. ,   w h er ea s   n o n - v is io n   b ased   s y s te m s   o f te n   u s w ea r ab le  i n ter f ac e s   [ 1 3 1 6 ]   to   esti m at th p o s itio n   a n d   o r ien tatio n   o f   t h h a n d .   B o th   th s y s te m s   h a v th e ir   o w n   ad v an tag e s   an d   d is ad v a n tag es  w i th   s o m m o r s u ited   f o r   ce r tain   ap p licatio n s .   T h v is io n   b ase d   s y s te m   o f f er s   n il  o r   m i n i m u m   i n ter f er e n ce   to   th e   u s er .   T h ey   ar f r ee   f r o m   cu m b er s o m w ir in g   allo w i n g   th e   in d i v id u al  to   p er f o r m   th h an d   m o tio n   in   t h m o s n atu r al  w a y   p o s s ib le.   Ho w e v er ,   th q u alit y   o f   tr ac k i n g   w i ll  b g r ea tl y   af f ec ted   b y   ex ter n al  e n v ir o n m e n tal  f ac to r s   lik a m b ie n lig h t,   o b j ec ts   in   th tr ac k i n g   ar ea   w it h   s i m ilar   co lo r   an d /o r   s h ap e,   etc.   T h ey   ar also   p o o r ly   g u ar d ed   ag ai n s t h e   p r o b lem   o f   Occ lu s io n     w h er th lin o f   s i g h to   th o b j e cts  b ein g   tr ac k ed   is   b lo ck ed .   On   th o th er   h a n d ,   n o n - v is io n   b ased   s y s te m s   ar co m p lete l y   n e u tr al  to   t h ese  p r o b lem s .   Ho w ev er ,   t h e y   w ill   n o t b ab le  to   p r o v id e   ex a ct  3 co - o r d in ate s   o f   t h f i n g er   tip s   an d   n ee d   to   b ca lib r ated   to   p r ev en t a cc u m u latio n   o f   er r o r s .   T h ey   also   ad d   o n   ad d itio n al  h ar d w ar w h ich   m a y   ca u s d is co m f o r t to   th u s er   f o r   p r o lo n g ed   u s e.   T h o b j ec tiv o f   t h i s   p ap er   is   to   ex p lo it  t h ad v a n ta g es  o f   b o th   th m et h o d s   to   ac h ie v s u p er io r   tr ac k in g   m e th o d .   T h s e n s o r s   tak en   i n to   co n s id er atio n   ar t h L ea p   m o tio n   s en s o r   ( v i s io n   b ased   tr ac k i n g )   an d   th Flex   s e n s o r   ( n o n - v i s io n   b ased   tr ac k i n g ) .   I n   th i s   p ap er   n o v el  s tr ate g y   i s   p r o p o s ed   in   co m b in i n g   t h ese   t w o   s en s o r s .   T h k e y   co n tr ib u tio n   w il l b t h u s a g e   o f   s en s o r   f u s io n   al g o r ith m   f o r   tr ac k in g   f i n g er   lev el   d ata  b ased   o n   th i n p u ts   f r o m   b o th   t h s e n s o r s .   T h ef f ec ts   o f   o cc lu s io n   an d   en v ir o n m e n tal  n o i s in   t h f o r m   o f   a m b ie n t   lig h t in   tr ac k i n g   p er f o r m an ce   ca n   b m i n i m ized ,   th u s   i n cr ea s in g   t h ac cu r ac y   a n d   r eliab ilit y   o f   tr ac k i n g .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856     S en s o r   F u s io n   o f Lea p   Mo tio n   C o n tr o ller   a n d   F lex  S en s o r s   u s in g   K a lma n   F ilter …    ( Go d w in   P o n r a j )   179   I n   th e   f o llo w i n g   s ec tio n s ,   t h d esig n ,   w o r k i n g   an d   e x p er i m e n tal  r es u lt s   o f   t h p r o p o s ed   Sen s o r   f u s io n   m eth o d   ar d is c u s s ed .   I n   Sectio n   I I ,   v ar io u s   t y p e s   o f   s en s o r   f u s io n   m et h o d s   ar b r ief l y   d escr ib ed .   I n   Sectio n   I I I ,   b r ief   d escr ip tio n   o f   th t w o   s en s o r s   u n d er   s tu d y   i s   g i v e n .   I n   Sectio n   I V,   b asic  Kal m a n   f ilter   is   d is cu s s ed   f r o m   s en s o r   f u s io n   p o in o f   v ie w .   T h m o d el  eq u atio n s   a n d   p ar a m eter s   o f   th e   Kal m a n   f ilter   f o r   t h e   p r o b lem   o f   f i n g e r   tip   p o s itio n   tr ac k in g   ar d er iv ed .   I n   Sectio n   V,   th e   e x p er i m e n tal  s et u p   is   ex p lai n ed   a n d   t h e   r esu lt s   ar d is cu s s ed   w h ic h   is   f o llo w ed   b y   r e m ar k s   an d   co n c lu s io n s   i n   t h s u b s eq u e n t secti o n .       2.   RE L AT E WO RK   Sen s o r   f u s io n   d en o tes  t h p r o ce s s   o f   co m b in i n g   th d at f r o m   s ep ar ate  s o u r ce s   to   p r o d u ce   a   co m m o n   d ata  th at  h as  i m p r o v ed   ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   t h an   ea c h   o f   th s o u r ce s   i n d i v id u all y .   A   n at u r al  ex a m p le  o f   s e n s o r   f u s io n   ca n   b s ee n   i n   H u m a n   v i s io n   wh er in p u ts   f r o m   b o th   o u r   e y es  ar co m b in ed   to   p r o j ec a   s i n g le  i m a g b y   th e   o cc ip ital  ce n ter   o f   th b r ain .   Sen s o r   f u s io n   is   o f te n   r ea liz ed   in   s o f t w ar th at   co m p e n s ate s   f o r   th d e f icie n ci es o f   th i n d iv id u al  s e n s o r s .   R esear ch   o n   s en s o r   f u s io n   m e th o d s   h as  b ee n   s tar ted   as  ea r ly   a s   1 9 8 0 s   [ 1 7 ,   1 8 ] .   T h m o s co m m o n   m et h o d s   in   r ec en ti m es  u s B ay esia n   s tate  es ti m ato r   lik e   Kalm a n   f ilter   o r   P ar ticle  f ilter   to   ca lcu late  a   s in g le  f u s ed   s tate  f r o m   d i f f er en s e n s o r s .   I n   g e n er al,   th s e n s o r   f u s io n   alg o r it h m s   ca n   b e   r o u g h l y   clas s i f ied   in to   th r ee   ca teg o r ies  b ased   o n   th w a y   th e y   h a n d le  th co r r elatio n   a m o n g   t h d ata  f r o m   th d if f er en s en s o r s .   T h f ir s ca teg o r y   as s u m e s   th er is   n o   p r io r   k n o w led g o n   th co r r elatio n .   C o m m o n   e x a m p les  i n clu d t h e   C o v ar ian ce   i n ter s ec tio n   al g o r ith m   [ 1 9 ]   an d   t h E ll ip s o id al  in ter s ec tio n   al g o r ith m   [ 2 0 ] .   Ho w e v er ,   t h ese   m et h o d s   ar co m p u tatio n all y   co m p le x   a n d   t h e   er r o r   co v ar ian ce   o f   t h f u s ed   d ata   esti m ate   is   n o t   p r o v en   to   b e   s m al ler   th a n   th at  o f   in d i v id u al   s en s o r   d ata  esti m ates i n   m o s o f   th ca s e s .     Un d er   th s ec o n d   ca teg o r y ,   t h co r r elatio n   is   ca lcu lated   b ased   o n   th in d iv id u al  s e n s o r   v a lu es  ( as  i n   I n f o r m a tio n   Ma tr i x   F u s io n   al g o r ith m   [ 2 1 ] )   an d   m o d el  p ar a m eter s   o f   t h in d i v id u a s e n s o r   s y s te m s   ( as  i n   C r o s s - C o v ar ian ce   Me th o d   [ 1 7 ] ) .   T h th ir d   an d   f i n al  ca te g o r y   al g o r ith m s   as s u m e   th a t t h c o r r elatio n   is   k n o wn   eith er   p ar tiall y   [ 2 2 ]   o r   f u ll y   [ 2 3 ] . Kalm an   f ilter   f alls   u n d er   th s ec o n d   o r   th ir d   ca te g o r y   d ep en d in g   o n   t h e   s en s o r   s y s te m s   u s ed   a n d   th e   c o r r elatio n   b et w ee n   th e m .   T h ad v an ta g o f   t h is   al g o r ith m   i s   th at  it i m p r o v es   th e   esti m atio n   ac c u r ac y   o f   t h f u s ed   s tate  an d   is   b etter   th a n   th at  o f   in d i v id u al  s e n s o r   esti m a tes.         3.   SYST E M   DE SCRI P T I O N   T h s y s te m   co m p r i s es  o f   t w o   in p u d ev ices    L ea p   m o tio n   co n tr o ller   ( L M)   an d   Sen s o r ized   g lo v ( SG)   m ad u s in g   Fle x   s en s o r s .   T h o b j ec tiv is   to   co m b i n t h i n p u t   f r o m   b o t h   t h s e n s o r   s y s te m s   to   p r o d u ce   s in g le  r eliab le  f i n g er   tip   p o s itio n   d ata.     T h L i s   ab le  to   tr ac k   t h f i n g er   tip   p o s itio n s   w it h   h i g h   a cc u r ac y   in   m o s o f   th e   ca s e s .   T h m aj o r   d r a w b ac k   is   t h p r o b lem   o f   o cc lu s io n .   W h e n e v er   th L M   ca n n o v i s ib l y   s ee   p ar o f   th h a n d ,   it  m a k es   ass u m p tio n s   b ased   o n   th d at av ailab le  an d   an   u n d er s ta n d in g   o f   h o w   t h h u m an   h an d   w o r k s .   Ho w e v er ,   in   s u c h   ca s es   th e   f in g er   t ip   p o s iti o n s   ar o f te n   p r ed icted   w r o n g l y   m a k i n g   it   les s   r eliab le  f o r   c r itical  ap p licatio n s .   T h is   p ar ticu lar   p r o b lem   o f   L ca n   b o v er co m b y   co m b i n in g   it  w it h   th SG  s i n ce   t h l atter   d o es  n o r eq u ir e   d ir ec t lin o f   s i g h t f o r   o p er atio n .   T h o v er all  b lo ck   d iag r a m   o f   th s y s te m   i s   g i v e n   in   Fig u r 1 .           Fig u r e   1 .   Ov er all  S y s te m   s tr u c tu r e           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   3 ,     Sep tem b er   201 7   : 1 7 8   18 7   180   3 . 1 .     L ea M o t io n Co ntr o ller   L ea p   Mo tio n   co n tr o ller   is   m o tio n   s en s o r   s p ec if icall y   d esi g n ed   to   tr ac k   h u m a n   h an d s .   T h d ev ice  is   tin y   ( ap p r o x .   7 9   x   3 0   x   1 1 m m )   an d   o p er ates  in   an   in ti m ate  p r o x i m it y   w it h   h i g h   p r ec is io n   an d   tr ac k in g   f r a m e   r ate  ( 2 0   to   2 0 0   f r am e s   p er   s ec o n d   d ep en d in g   o n   th u s er s   s ettin g s   av a ilab le  co m p u ti n g   p o w er ) .   I u s es  t w o   in f r ar ed   ca m er as  ( s e n s o r s )   a n d   th r ee   in f r ar ed   L E Ds  [ 2 4 ] .   T h g r a y s ca le   s ter eo   i m ag e   d ata  as  s ee n   b y   t h e   s en s o r s   ar s en to   th P C ,   w h er ad v an ce d   alg o r it h m s   ( n o d is clo s ed   b y   L ea p   m o t io n   I n c. )   ar em p lo y ed   to   ex tr ac t h r ee   d i m e n s io n a d ata.   T h s en s o r s   h a v ab o u 1 5 0   d eg r ee s   f ie ld   o f   v ie w   an d   a n   ef f ec tiv r a n g o f   ap p r o x im a tel y   0 . 0 3   to   0 . 0 6   m e ter s   ab o v th d ev ice.   E v en   t h o u g h   th m an u f ac t u r er s   h av clai m ed   an   ac c u r ac y   o f   0 . 0 1 m m   i n   p o s itio n   m e asu r e m en t ,   r esear ch   [ 2 5 ]   s h o w s   t h at  it  i s   ac tu al l y   ar o u n d   0 . 2 m m   a n d   0 . 4 m m   f o r   s tat ic  an d   d y n a m ic  m ea s u r e m e n t s   r esp ec tiv el y .   I n   s i m ilar   r es ea r ch   [ 2 6 ] ,   r ep etitiv m ea s u r e m en ts   w er ta k e n   to   test   t h p r ec is io n   o f   t h d ev ice.   T h m a x i m u m   s ta n d ar d   d ev iatio n   w as  f o u n d   to   b l ess   t h a n   0 . 5 m m   m ak in g   i r e liab le  an d   ac c u r ate   d ev ice  f o r   tr ac k i n g .   T h m aj o r   d r aw b ac k   o f   L ea p   m o t io n   co n tr o ller   is   th p r o b lem   o f   s elf - o cc l u s io n .   O n e   h an d   co v er i n g   a n o t h er ,   m o v e m en ts   o f   th f i n g er s   w h e n   t h e   h an d   is   u p s id d o w n   o r   s id e w a y s   w h e n   m u lt ip le  f i n g er s   c u r l o r   co m to g et h er   ar s o m ca s es  w h er th p r o b le m   o f   s e l f - o cc l u s io n   o cc u r s .     3 . 2 .     Sens o rize d G lo v e - F lex   Sens o rs     Flex   s e n s o r s   ar an alo g   i n p u d ev ices  w h o s r esi s ta n ce   ch an g es  w h e n   th e y   ar b en b y   e x ter n al   f o r ce .   T h ey   ca n   b u s ed   to   d etec f le x io n /e x te n s io n   o f   Hu m an   f i n g er .   B y   m o u n ti n g   th e m   ab o v th f i n g er s   an d   u s i n g   s i m p le   v o lta g d i v id er   cir cu it,  t h a m o u n t o f   f le x io n   ca n   b m ea s u r ed   as t h e y   b en d   alo n g   w i th   t h f i n g er .   E v e n   t h o u g h   H u m a n   h an d   h as  m o r th a n   2 0   DOF s ,   it  ca n n o as s u m a n y   ar b itra r y   p o s i tio n   d u e   to   ce r tain   an ato m ical  an d   b io m e ch an ica co n s tr ai n ts .   R e f er r in g   to   Fig u r 2 ,   th f o llo w i n g   co n s tr ain s   w er p u t   f o r th   i n   [ 2 7 ] .           Fig u r e   2 .   Hu m a n   h an d   s h o w i n g   th j o in ts   a n d   b o n es       Fo r   g en er al  f in g er   m o d el   (1 - 2 ) :                             ( 1 )                                    ( 2 )     Fo r   th u m b   m o d el   ( 3 ) :                               ( 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856     S en s o r   F u s io n   o f Lea p   Mo tio n   C o n tr o ller   a n d   F lex  S en s o r s   u s in g   K a lma n   F ilter …    ( Go d w in   P o n r a j )   181   T h s u f f i x   MCP ,   f /e  is   to   d is ti n g u i s h   t h f le x io n /ex te n s io n   a n g le  f r o m   t h ab d u ctio n /ad d u c tio n   an g le  at  th MCP   j o in t.   I n   ad d itio n   to   th ab o v co n s tr ain t s ,   it  is   al s o   n o ted   th at  th f lex io n   m o v e m en o f   th f i n g er   is   s i m ilar   to   a   p lan ar   m a n ip u l ato r .   T h u s ,   th o n e - d i m e n s io n al  d ata  o b tain ed   f r o m   th f le x   s en s o r ,   alo n g   w it h   th ab o v co n s tr ai n ts ,   ca n   b u s ed   to   esti m ate  th j o in a n g les  o f   th f i n g er s .   T h r elativ p o s itio n   o f   f i n g er   tip s ,   w i th   r esp ec to   th p o s iti o n   o f   f i n g er   b ases ,   ca n   b o b tain ed   b y   s u b s tit u ti n g   t h j o in an g le s   in   f o r w ar d   k in e m at ic  eq u atio n s   w r itte n   b ased   o n   Den av it - Har te n b er g   ( D - H)   co n v e n tio n .   Ho w e v er ,   th is   m eth o d   ca n n o t   g iv e   th e   p r ec is lo ca tio n   o f   t h f i n g er   t ip   in   a   th r ee   d i m e n s i o n al  s p ac e.   He n ce   ex ac t   3 p o s itio n   i s   o b tain ed   b y   s u p er i m p o s in g   t h r elativ f i n g er   p o s itio n   o v er   th f in g er   b ase  p o s itio n   f r o m   t h L ea p   m o tio n   co n tr o ller .   Fo r   th ex p er i m e n ts   a n d   d is cu s s io n s   in   t h is   p ap er ,   s i m p le  ar r an g e m en w a s   m ad as  f o llo w s .   T h r ee   f le x   s e n s o r s   w er s titc h ed   alo n g   th o u ter - d o r s al  s u r f ac o f   g lo v e,   o n ea ch   f o r   t h t h u m b ,   in d ex   a n d   m id d le   f i n g er s .   v o ltag d i v id er   cir cu it  w a s   attac h ed   to   t h b ac k   o f   th h a n d   an d   t h d ata  w a s   f ed   to   th P C   t h r o u g h   an   A r d u in o   m icr o co n tr o ller   k it.  T h is   s etu p   w il b h en ce f o r th   ca lled   as  th Sen s o r ized   Glo v ( SG)   in   th e   r e m ain in g   o f   t h s cr ip t.  T h is   m et h o d   is   r elativ el y   c h ea p er   th an   o t h er   g lo v b ased   tr ac k in g   m et h o d s   u s i n g   ac ce ler o m eter s   o r   m ec h a n ical  attac h m en ts .       4.   SE NSO F U SI O   K AL M AN  F I L T E R   Ou o f   th v ar io u s   m e th o d s   o f   s en s o r   f u s io n   d escr ib ed   in   Se ctio n   I I ,   Kal m a n   f ilter   is   c h o s en   f o r   t h e   ap p licatio n .   I is   r ec u r s iv a lg o r ith m   w h ich   ca n   b u s ed   in   s en s o r   f u s io n   ap p licatio n s   d u to   its   ab ilit y   to   esti m ate  t h au to - co v ar ia n ce   v alu es  w ith in   s o u r ce   o f   m ea s u r e m e n t.  I i s   h e n ce   ab le  to   p r o d u ce   f u s ed   s tate   o f   o u tp u f r o m   n   d if f er e n s e n s o r s   w i th   m i n i m u m   co v ar ia n ce   p o s s ib le  [ 2 8 ] .   Fo r   th s y s te m   in   h a n d ,   th e   o u tp u ts   a v ailab le  f r o m   v ar io u s   s e n s o r s   ar e   p o s itio n   ( p x L M,   p y L M,   p z L M)   a n d   v e lo cit y   ( v x L M,   v y L M,   v z L M)   f r o m   L an d   p o s itio n   ( p x SG,  p y SG,  p zSG)   f r o m   th SG.  C o n s id er   th f o llo w in g   s tate - s p ac m o d el   o f   lin ea r   ti m e - in v ar ia n t s y s te m   in   d i s cr ete  d o m a in   ( 4 ) ,     {                                                                             ( 4 )     w h er       an d         d en o te  p r o ce s s   n o is an d   m ea s u r e m en n o is e   r esp ec tiv el y .   T h s y s te m   o u tp u       is   g iv e n     by   ( 5 ) ,           ,                                                                                        -     ( 5 )     Sin ce   t h er ar n o   ex ter n al  s o u r ce s   o f   i n f lu e n ce   i n   t h h u m an   h a n d   m o tio n ,   th s y s te m   in p u       ca n   b ass u m ed   as z er o .   T h s y s te m   s tate s   at  an y   i n s ta n ce   k   ar g iv e n   b y   ( 6 ) ,           ,                                                                                                   -     ( 6 )     w h er e   p’ v’   an d   a   d en o te  th p o s i tio n ,   v elo cit y   a n d   ac ce ler atio n   alo n g   t h r e s p ec tiv ax es.   Hen ce   t h e   Ob s er v atio n   m atr i x   r elatin g   t h s tates a n d   o u tp u t b ec o m es   ( 7 ) ,           [                                                                                                                                                                                   ]                     ( 7 )   T h f ir s s i x   r o w s   o f   th m atr i x   co r r esp o n d   to   L M   m ea s u r em en w h er as  t h last   t h r ee   r o w s   ar f o r   th d ata  f r o m   S G.   T h d ir ec t io n   co s in m a tr ix   r elati n g   t h e   h an d   co o r d in ate  ax es  an d   th w o r ld   co o r d in ate  ax es i s   g i v en   b y   ( 8 ) ,              [                                                       ]   ( 8 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   3 ,     Sep tem b er   201 7   : 1 7 8   18 7   182   w h er                        an d           d en o tes  th an g le   b etw ee n   th i - a x i s   in   th h a n d   f r a m an d   th j - a x is   in   t h e   w o r ld   f r a m e.   A cc o r d in g   to   lin ea r   eq u atio n s   o f   m o tio n ,   th r elatio n   b et w ee n   p o s itio n ,   v elo cit y   a n d   ac ce ler atio n   ar g iv e n   b y   (9 - 1 0 ) ,                 ̇             ̇                 ̇     ( 9 )     {   ̇                                                 ̇                                                 ̇                                                 ( 1 0 )     Hen ce ,   f o r   s am p li n g   ti m t ,   th s tate  tr an s i tio n   m a tr ix         r elat in g   t h cu r r en an d   p r ev io u s   s t ates  i s   d er iv ed   as   ( 1 1 ) ,           [                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           ]                       ( 1 1 )     Ass u m p r o ce s s   an d   m ea s u r e m en t n o is e s   to   b w h ite  n o i s es   w it h   p r o b ab ilit y   d en s it y   f u n ct io n s   as   ( 1 2 ) ,       (   )     (       )   (   )     (       )   ( 1 2 )     w h er e   an d   R   r ep r esen th p r o ce s s   n o is co v ar ian ce   a n d   m ea s u r e m e n n o is co v ar ia n ce   r esp ec tiv el y .   T h e   s eq u en tial step s   o f   Kal m an   f ilt er ,   in   ea ch   iter atio n ,   ar as f o ll o w s   ( 1 3 - 16 ) .     1   a   p r io r i   co v ar ian ce   esti m atio n :                               ,         -                 ,         -       ( 1 3 )   2   Kal m a n   g ai n   ca lc u latio n :                   ,         -   *             ,         -         +         ( 1 4 )   3   State  esti m atio n           ̂               ̂             ,             ̂       -     ( 1 5 )   4   a   p o s teri o r i   co v ar ian ce   est i m a tio n :           ̂     ,             -         ,             -             ,     -     ( 1 6 )     T h p o s itio n   P   (                         )   f r o m   t h n e w l y   es ti m a ted   s tate  at  i n s ta n ce   k   d e n o te  th f i n a l   p o s itio n   as a   r esu l t o f   t h s en s o r   f u s io n .       5.   E XP E R I M E NT S AN RE S UL T S   I n   o r d er   to   p r o v th s u p er io r i t y   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d ,   th e   f o llo w in g   e x p er i m e n ts   w er c o n d u cted .   Fin g er   tip   p o s itio n s   o f   in d e x ,   m id d le  an d   th u m b   f i n g er s   d u r in g   s elec ted   h an d   g est u r es  w er m ea s u r ed   b o th   f r o m   L alo n a n d   f r o m   t h s en s o r   f u s io n   m e th o d .     T h Sen s o r ized   Glo v ( SG)   i s   w o r n   b y   th u s er   o n   th r ig h h a n d   an d   th g est u r es  ar p er f o r m ed   o v er   th e   L ea p   Mo tio n   co n tr o ll er   ( L M) .   Fi g u r 3   s h o w s   t h s y s te m   co m p o n e n ts   i n   t h e x p e r i m en tal  s etu p .   T h p r o p o s ed   s en s o r   f u s io n   u s i n g   Kal m a n   f il ter   Eq u atin   13 - 16   is   r ea lized   in   s o f t w ar u s in g   U n it y   a n d   Vis u al  C # .   T h f in al  o u tp u is   d is p la y ed   in   s i m u lated   3 en v ir o n m e n as  v is u al  f ee d b ac k   to   th u s er .   T h v alu e s   ar Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856     S en s o r   F u s io n   o f Lea p   Mo tio n   C o n tr o ller   a n d   F lex  S en s o r s   u s in g   K a lma n   F ilter …    ( Go d w in   P o n r a j )   183   also   s to r ed   s ep ar atel y   in   f il an d   ar u s ed   later   f o r   a n al y s i s   a n d   p lo ttin g .   A l m ea s u r e m en ts   u s ed   in   th e   an al y s is   d en o te  t h f in g er   tip   p o s itio n s   w i th   r esp ec to   th ce n ter   o f   th r i g h p al m .   T h g r o u n d   tr u th   i s   m ea s u r ed   i n   p ar allel  u s in g   E lectr o m ag n etic   tr ac k er s   ( A s c en s io n   T ec h n o lo g y   C o r p o r atio n )   attac h ed   to   t h e   f i n g er   tip s   a n d   th p al m   ce n ter .             Fig u r 3 .   S y s te m   co m p o n en t s   in   ex p er i m en tal  s et u p       Fo u r   s tatic  p o s t u r es  w er s ele cted   f r o m   [ 2 9 ]   th at  ca n   s h o w   th p r o b lem   o f   s el f - o cc lu s io n   ev id en tl y   d u r in g   L tr ac k in g .   I n i tiall y ,   th p o s t u r w as  k ep f ac in g   t h L a n d   later ,   th e   h a n d   w as  r e - o r ien t ed   to   f ac e   a w a y   f r o m   th L M.   E r r o r   w a s   ca lcu lated   as  p er ce n ta g d ev iatio n   w i th   r esp ec to   t h g r o u n d   tr u t h   m ea s u r ed   b y   th elec tr o m ag n etic   tr ac k e r s .   Fig u r es  4 - 7   s h o w s   t h co m p ar is o n   o f   r o o m ea n   s q u ar ( R MS)   er r o r s   o f   t h e   p r o p o s ed   s en s o r   f u s io n   m e th o d   ( b lu e)   w it h   t h o s e   o f   L a lo n ( r ed ) .   E ac h   g r ap h   co m p r is es  o f   t h r ee   i n s et s   r ep r esen tin g   t h th r ee   f i n g er s   b ein g   tr ac k ed t h u m b ,   i n d ex   an d   th e   m id d le  f in g er   r esp ec t iv el y   e x ce p t h tip   p in ch   g est u r as s h o w n   i n   Fi g u r 7   w h er th m id d le  f i n g er   w a s   n o t tr ac k ed .   Wh en   t h g est u r is   p er f o r m e d   w it h   p al m   f ac i n g   u p   ( a w a y   f r o m   t h v ie w   o f   th L M) ,   o n o r   t w o   f i n g er s   ar o cc lu d ed   b y   th p al m .   Du r i n g   o cc lu d ed   ca s es,  th L e s ti m ates  t h p o s itio n   o f   th f in g er   b ased   o n   th p r ev io u s   d ata  an d   s o m e   b asic k n o w led g o n   h u m an   h an d   b eh av io r   [ 2 4 ] .     5 . 1 .   Sp here   F o r m a t io Wit h   T hree   F ing er s   T h Sp h er f o r m at io n   w i th   th r ee   f in g er s   is   s tatic  g es tu r t h at  co m e s   u n d er   t h ca te g o r y   o f   t h u m b   ab d u cted   p o w er   g r asp .   T h th u m b ,   i n d ex   a n d   m id d le  f in g er s   ass u m p o s itio n   w h ic h   ca n   h o ld   a   s p h er ical  o b j ec b etw ee n   t h e m   in s et  in   Fig u r 4 .   W h en   th o r ien tatio n   is   r ev er s ed   s o   t h at  t h p al m   f ac es  a w a y   f r o m   th e   L M,   t h m id d le  f i n g er   is   e n tir el y   o cc lu d ed   b y   t h b ac k   o f   t h h an d   a n d   th i n d ex   f i n g er   i s   p ar tiall y   o cc lu d ed .   Hen ce   t h L ea p   m o tio n   co n tr o ller   w as  n o ab le  to   esti m ate   th p o s itio n   o f   th f i n g er   tip s   ac cu r atel y .   W h il e   th i n it ial  o r ien ta tio n   h ad   s i m ilar   er r o r   v alu e s   f o r   b o th   t h e   m et h o d s ,   th e   er r o r   v al u es   o f   t h f i n al  o r ien tatio n   w er al m o s t r ed u ce d   to   h al f   b y   th p r o p o s ed   s en s o r   f u s io n   m e t h o d   as sh o w n   in   Fig u r 4 .     5 . 2 .   P a ra llel Ex t ens io n   T h P ar allel  ex ten s io n   d en o tes  th ex te n s io n   o f   th t h u m b   in   p ar allel  to   th o th er   f o u r   f in g er s .   T h e   th u m b   lie s   i n   p o s itio n   b et wee n   ab d u ctio n   a n d   ad d u ctio n .   W h en   t h o r ien tatio n   is   r e v e r s ed ,   th th u m b   is   en tire l y   o cc lu d ed   b y   t h p al m .   T h p r o p o s ed   m et h o d   is   ab le  to   r ed u ce   th er r o r   p er ce n tag e   o f   th u m b   p o s itio n   f r o m   4 %   to   2 a s   s h o w n   i n   Fig u r 5   a   s li g h i m p r o v e m e n in   p o s itio n   o f   th e   o th er   t w o   f i n g er s   ca n   also   b e   o b s er v ed .     5 . 3 .   F ix ed  H o o k   G ra s (‘OK’  Sig n )   T h f ix ed   h o o k   g r asp   is   s i m il ar   to   t h OK‟   s i g n   as   s h o w n   in   th i n s et  o f   Fi g u r 6 .   T h th u m b   w ill   f ac d ir ec tl y   to w ar d s   t h L d u r in g   t h f ir s o r ien tatio n   a n d   d ir ec tly   a w a y   f r o m   it  in   th r ev er s ed   o r ien tatio n   w h er it  w as  e n tire l y   o cc lu d ed   b y   th s id o f   th e   h a n d .   T h p r o p o s ed   s en s o r   f u s io n   m et h o d   is   ab le  to   o v er co m th i s   d r a w b ac k   an d   r ed u ce   th er r o r   p er ce n tag to   less   t h an   1 % a s   s h o w n   in   Fig u r 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   3 ,     Sep tem b er   201 7   : 1 7 8   18 7   184       F ig u re   4 .   C o m p a riso n   o f   RM S   e rro rs o f   L M   a lo n e   a n d   t h e   p ro p o se d   S e n so f u sio n   m e th o d   f o r   3   f in g e r   sp h e re   f o rm a ti o n           F ig u re   5 .   C o m p a riso n   o f   RM S   e rro rs o f   L M   a lo n e   a n d   t h e   p ro p o se d   S e n so f u sio n   m e th o d   f o P a ra ll e e x ten sio n       5 . 4 .     T ip  P inch    T h tip   p in ch   p o s tu r i s   ac h iev ed   b y   j o in in g   t h tip s   o f   th t h u m b   an d   t h i n d ex   f i n g er .   T h e   r e m ain in g   t h r ee   f i n g er s   m a y   a s s u m a n y   r elax ed   ar b itra r y   p o s itio n .   W ith   t h p al m   f ac i n g   a w a y   f r o m   th L M,   th th u m b   a n d   in d ex   f i n g er s   a r en tire l y   o cc lu d ed   b y   t h b ac k   o f   th h an d .   A n   i n ter esti n g   o b s er v atio n   f o u n d   d u r in g   t h is   p o s t u r is   th a th e   L e s ti m ates  th p o s it io n   o f   t h o cc lu d ed   i n d ex   f i n g er   t ip   co r r ec tly   f o r   b r ief   p er io d   o f   ti m as  s h o w n   in   Fig u r 7 .   Ho w e v er   s i m ilar   r e s u lt s   w er n o f o u n d   w h en   t h ex p er i m en w a s   r ep ea ted .   Hen ce   it  ca n   b co n clu d ed   th a t h e s ti m ate  m ad b y   L i s   te m p o r ar y ,   u n r eliab l an d   o f ten   co n tai n   s ig n i f ica n er r o r s .   On   th o th er   h an d ,   th p r o p o s ed   m et h o d   is   ab le  to   ac h iev less er   er r o r   p er ce n tag w it h   a   co n s ta n a n d   r eliab le  o u tp u t.   T h i m p r o v e m e n t s   i n   t h er r o r   p er c en tag f o r   th e   v ar io u s   p o s t u r es  ar e   co n s o lid ated   in   T ab le  1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856     S en s o r   F u s io n   o f Lea p   Mo tio n   C o n tr o ller   a n d   F lex  S en s o r s   u s in g   K a lma n   F ilter …    ( Go d w in   P o n r a j )   185   T ab le  1 .   E r r o r   C o mp a r i so n   b e t w e e n   LM   a nd   S e n so r   F u si o n   m e t h o d   Po st u r e   S p h e r e   f o r mat i o n   3   f i n g e r s   P a r a l l e l   Ex t e n si o n   F i x e d   h o o k   g r a s p   T i p   P i n c h   Fi n g e r   I n d e x   M i d d l e   T h u mb   T h u mb   I n d e x   T h u mb   L M   e r r o r   5%   1 0 %   4%   4%   4 ~ 1 0 %   4%   S e n so r   Fus i o n   e r r o r   < 3 %   4%   2%   < 1 %   1 ~ 5 %   < 3 %       Re m a rk s: A ll   e x p e ri m e n ts  we re   c o n d u c ted   i n d o o rs   w it h   n o   o t h e I so u rc e s n e a th e   lea p   m o ti o n   c o n tro ll e r.           F ig u re   6 .   C o m p a riso n   o f   RM S   e rro rs o f   L M   a lo n e   a n d   t h e   p ro p o se d   se n so f u sio n   m e th o d   f o f ix e d   h o o k   g ra sp     (OK   sig n )           F ig u re   7 .   C o m p a riso n   o f   RM S   e rro rs o f   L e a p   m o ti o n   a l o n e   a n d   t h e   p ro p o se d   S e n so f u sio n   m e th o d   f o T ip   p in c h       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   3 ,     Sep tem b er   201 7   : 1 7 8   18 7   186   6.   CO NCLU SI O N   T h L ea p   m o tio n   co n tr o ller   is   an   ex ce lle n in p u d ev ice  th at  tr ac k s   t h m o v e m e n o f   t h Hu m a n   h an d .   Ho w e v er ,   lik an y   o th e r   v is io n   b ased   tr ac k in g   d ev ice ,   it  s u f f er s   f r o m   t h p r o b lem   o f   o cc lu s io n .   I n   t h is   p ap er ,   m et h o d   to   o v er co m e   t h is   d r a w b ac k   is   d is cu s s ed .   B y   co m b i n i n g   t h leap   m o tio n   co n tr o w it h   s i m p le  n o n - v is io n   b ased   f i n g er   tr ac k in g   s y s te m   ( Se n s o r ized   Gl o v e) ,   th ac c u r ac y   o f   tr ac k i n g   i s   i m p r o v ed   i n   o cc lu d ed   ca s es.  Kal m a n   f ilter   w as  u s ed   to   f u s th d ata  f r o m   t h t w o   s en s o r s   to   p r o d u ce   co m b i n ed   o u tp u t   w it h   m in i m u m   lea s s q u ar er r o r s .   E x p er i m en ts   w er co n d u cted   an d   t h r es u lt s   w er co m p ar ed   w it h   o r ig i n al   L tr ac k in g .     E v en   th o u g h   i n   s o m ca s es  th L e s ti m atio n   p r o v es  to   b ac cu r ate  as  s ee n   b r ief l y   i n   t h T ip   p in ch   p o s tu r as  s h o w n   Fi g u r 7 ,   it  is   te m p o r ar y   a n d   o f te n   u n r eli ab le  w it h   s ig n i f ica n er r o r s .   T h p r o p o s ed   s en s o r   f u s io n   m et h o d   h as  b ee n   p r o v ed   to   r ed u ce   th er r o r   in   o cc lu d ed   s ce n ar io s   th u s   in cr ea s in g   t h o v er all  ac c u r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   th d e v ice.   Fu t u r w o r k   ca n   b d o n to   e x ten d   th i s   m et h o d   to   in co r p o r ate  j o in an g le  a n d   o r ien tatio n   d ata  o f   ea c h   b o n e   f r o m   th e   L a n d   w it h   t h h elp   o f   m u ltip le  f le x   s e n s o r s   t o   f u r t h er   r ed u ce   t h e   er r o r   p er ce n tag e.       ACK NO WL E D G E M E NT S     T h is   w o r k   i s   s u p p o r ted   b y   NU SR I   C h i n J ian g s u   P r o v i n cial  Gr an t B K2 0 1 5 0 3 8 6   &   B E 2 0 1 6 0 7 7   an d   Of f ice  o f   Na v al  R e s ea r ch   Glo b al  u n d er   g r an t O NR G - NI C O P - N6 2 9 0 9 - 15 - 1 - 2 0 2 9 .       RE F E R E NC E S     [1 ]   J.  Ko fm a n ,   e a l ,   " T e leo p e ra ti o n   o f   a   ro b o m a n ip u lato u sin g   a   v isio n - b a se d   h u m a n - ro b o in ter f a c e , "   in   IEE E   T ra n sa c ti o n s o n   I n d u strial  El e c tro n ics ,   v o l.   5 2 ,   n o .   5 ,   p p .   1 2 0 6 - 1 2 1 9 ,   Oc t.   2 0 0 5 .   [2 ]   G .   Du ,   e a l ,   Hu m a n - M a n ip u lato In terf a c e   Us in g   P a rti c le  F il ter,”   T h e   S c ien ti f ic  W o rld   Jo u r n a l,   v o l .   2 0 1 4 ,   A rti c le   ID 6 9 2 1 6 5 ,   1 2   p a g e s,  2 0 1 4 .   [3 ]   J .   Ko fm a n ,   e a l . ,   Ro b o t - M a n ip u lato T e leo p e ra ti o n   b y   M a rk e rles s   V isio n - Ba se d   Ha n d - A rm   T r a c k in g ,   In tern a ti o n a Jo u rn a o f   Op to m e c h a tro n ics ,   v o l.   1 ,   n o .   3 ,   p p .   3 3 1 - 3 5 7 ,   S e p   2 0 0 7   [4 ]   T .   Hu ss a in ,   e a l ,   " Re a l - ti m e   r o b o t - h u m a n   in tera c ti o n   b y   trac k in g   h a n d   m o v e m e n &   o rien t a ti o n   b a se d   o n   m o rp h o lo g y , "   IEE In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   S ig n a a n d   Im a g e   P ro c e ss in g   A p p li c a ti o n (I CS I P A ) ,   Ku a la  L u m p u r,   2 0 1 1 .   [5 ]   G .   Ca rid a k is,   e a l ,   S OMM :   S e lf   o rg a n izin g   M a rk o v   m a p   fo g e stu re   re c o g n it i o n " ,   p re se n t e d   a P a tt e r n   Re c o g n it io n   L e tt e rs,  2 0 1 0 ,   p p . 5 2 - 59   [6 ]   G .   Du   a n d   P .   Zh a n g ,   M a rk e rles h u m a n ro b o i n terf a c e   f o d u a r o b o t   m a n ip u lato rs  u sin g   Kin e c se n so r,   Ro b o ti c s an d   Co m p u ter - In teg ra ted   M a n u f a c tu rin g ,   Vo l u m e   3 0 ,   Iss u e   2 ,   A p ril   2 0 1 4 ,   P a g e s 1 5 0 - 1 5 9   [7 ]   S .   S a m o il   a n d   S .   N.  Ya n u s h k e v ich ,   " M u lt isp e c tral  h a n d   re c o g n it io n   u sin g   th e   Ki n e c v 2   se n so r, "   2 0 1 6   IEE E   Co n g re ss   o n   Ev o lu ti o n a ry   Co m p u tatio n   (C EC) ,   V a n c o u v e r,   BC,  Ca n a d a ,   2 0 1 6 ,   p p .   4 2 5 8 - 4 2 6 4 .   [8 ]   U.  L e e   a n d   J.  T a n a k a ,   " Ha n d   c o n tr o ll e r:  Im a g e   m a n ip u latio n   in terf a c e   u sin g   f in g e rti p a n d   p a l m   tra c k in g   w it h   Kin e c d e p t h d a ta,"   P ro c .   A sia   P a c if ic Co n f .   Co m p u t.   Hu m a n   In tera c t. ,   p p .   7 0 5 - 7 0 6 ,   2 0 1 2   [9 ]   J - G   Ha n ,   e a l ,   " En h a n c e d   Co m p u ter  V isio n   w it h   M icro so f Kin e c S e n so r A   Re v ie w" ,   IEE T ra n s.  Cy b e rn e ti c s v o l.   4 3 ,   n o .   5 ,   p p .   1 3 1 8 - 1 3 3 4 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   W .   L u ,   e a l ,   " D y n a m i c   Ha n d   G e stu re   Re c o g n it io n   W it h   L e a p   M o ti o n   Co n tr o ll e r, "   in   IEE S i g n a P r o c e ss in g   L e tt e rs ,   v o l.   2 3 ,   n o .   9 ,   p p .   1 1 8 8 - 1 1 9 2 ,   S e p t.   2 0 1 6 .   [1 1 ]   G .   Du   a n d   P .   Z h a n g ,   " M a rk e rles Hu m a n Ro b o I n terf a c e   Us in g   P a rti c le  F il ter  a n d   Ka lm a n   F il ter  f o Du a Ro b o ts, "   in   IE EE   T ra n sa c ti o n o n   In d u strial   El e c tro n ics ,   v o l .   6 2 ,   n o .   4 ,   p p .   2 2 5 7 - 2 2 6 4 ,   A p ril   2 0 1 5 .   [1 2 ]   G .   Du ,   e a l ,   " M a rk e rles Hu m a n M a n i p u lato I n terf a c e   Us in g   L e a p   M o ti o n   W it h   I n terv a Ka lm a n   F il ter  a n d   Im p ro v e d   P a rti c le F il ter,"   in   IEE T ra n sa c ti o n s o n   In d u strial  I n f o r m a ti c s ,   v o l.   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   6 9 4 - 7 0 4 ,   A p ril   2 0 1 6 .   [1 3 ]   L .   S il v a ,   e t   a l ,   " P HY S . IO:  W e a ra b le  h a n d   trac k in g   d e v ice , "   IEE In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   Co m p u tatio n a l   In telli g e n c e   a n d   V irt u a En v iro n m e n ts  f o M e a su re m e n S y ste m s   a n d   A p p li c a ti o n (CIV E M S A ),   Bu d a p e st,  2 0 1 6 ,   p p .   1 - 6.   [1 4 ]   L .   Dip ietro ,   e a l ,   " A   S u rv e y   o f   G lo v e - B a se d   S y ste m a n d   T h e ir  A p p li c a ti o n s,"   in   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   S y ste m s,   M a n ,   a n d   Cy b e rn e ti c s,  P a rt   (A p p li c a ti o n s an d   Re v ie w s) ,   v o l.   3 8 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 1 - 4 8 2 ,   J u ly   2 0 0 8 .   [1 5 ]   F .   K.  B.   F re y b e rg e r,   e a l ,   " T il P e rc e p ti o n   b y   Co n sta n T a c ti le  a n d   C o n sta n P r o p ri o c e p ti v e   F e e d b a c k   th ro u g h   a   Hu m a n   S y ste m   In ter f a c e , "   S e c o n d   Jo i n Eu r o Ha p ti c Co n f e re n c e   a n d   S y m p o siu m   o n   Ha p ti c   In terf a c e f o V irt u a l   En v iro n m e n a n d   T e leo p e ra to S y ste m s (W HC' 0 7 ) ,   T su k a b a ,   2 0 0 7 ,   p p .   3 4 2 - 3 4 7 .   [1 6 ]   A .   B.   Csa p o ,   e a l ,   " Ev a lu a ti o n   o f   h u m a n - M y o   g e stu re   c o n tr o c a p a b il it ies   in   c o n ti n u o u se a rc h   a n d   se lec t   o p e ra ti o n s,"   2 0 1 6   7 th   I EE In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   Co g n it iv e   In f o c o m m u n ica ti o n (Co g In f o Co m ) ,   W ro c la w ,   2 0 1 6 ,   p p .   0 0 0 4 1 5 - 0 0 0 4 2 0 .   ( h tt p s :// www . m y o . co m / )   [1 7 ]   Y.  Ba r - S h a lo m ,   " On   th e   trac k - to - trac k   c o rre latio n   p ro b lem , "   in   IEE T ra n sa c ti o n o n   A u to m a ti c   C o n tr o l ,   v o l.   2 6 ,   n o .   2 ,   p p .   5 7 1 - 5 7 2 ,   A p 1 9 8 1 .   [1 8 ]   J.  A .   Ro e c k e r ,   e a l ,   " Co m p a riso n   o f   tw o - se n so trac k in g   m e th o d b a se d   o n   sta te  v e c to f u sio n   a n d   m e a su re m e n f u sio n , "   in   IE EE   T ra n sa c ti o n o n   A e ro sp a c e   a n d   El e c tro n ic S y ste m s ,   v o l.   2 4 ,   n o .   4 ,   p p .   4 4 7 - 4 4 9 ,   Ju l   1 9 8 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856     S en s o r   F u s io n   o f Lea p   Mo tio n   C o n tr o ller   a n d   F lex  S en s o r s   u s in g   K a lma n   F ilter …    ( Go d w in   P o n r a j )   187   [1 9 ]   S .   J.  J u li e a n d   J.   K.  U h lma n n ,   " A   n o n - d iv e rg e n e stim a t io n   a lg o rit h m   in   th e   p re se n c e   o f   u n k n o w n   c o rre latio n s,"   P r o c e e d in g o f   th e   1 9 9 7   Am e ric a n   Co n tro C o n f e re n c e   (Ca t.   No . 9 7 CH3 6 0 4 1 ) ,   A lb u q u e r q u e ,   NM,   1 9 9 7 ,   p p .   2 3 6 9 - 2 3 7 3   v o l . 4 .   [2 0 ]   J.  S ij s,  e a l ,   " S tate   f u sio n   w it h   u n k n o w n   c o rre latio n El li p so i d a in ters e c ti o n , "   P r o c e e d in g o f   th e   2 0 1 0   Am e ric a n   Co n tr o C o n f e re n c e ,   Ba lt im o re ,   M D,  2 0 1 0 ,   p p .   3 9 9 2 - 3 9 9 7 .   [2 1 ]   X .   T ian   a n d   Y .   Ba r - S h a lo m ,   " On   a lg o rit h m f o a s y n c h ro n o u T ra c k - to - T ra c k   F u sio n , "   2 0 1 0   1 3 th   In ter n a ti o n a Co n f e re n c e   o n   In f o rm a ti o n   F u sio n ,   E d in b u rg h ,   2 0 1 0 ,   p p .   1 - 8.   [2 2 ]   H.  Zh u ,   e a l ,   Esti m a ti o n   f u sio n   a lg o rit h m in   th e   p re se n c e   o f   p a rt ially   k n o w n   c ro ss - c o rre latio n   o f   l o c a e sti m a ti o n   e rro rs,”  In f .   F u si o n   1 8 ,   Ju ly   2 0 1 4 ,   p p .   1 8 7 - 1 9 6 .   [2 3 ]   Y.  Ba r - S h a lo m ,   e a l ,   " T h e   Eff e c o f   th e   Co m m o n   P ro c e ss   No is e   o n   t h e   T w o - S e n so F u se d - T ra c k   Co v a rian c e , "   in   IEE E   T ra n sa c ti o n s o n   A e ro sp a c e   a n d   El e c tro n ic S y ste m s ,   v o l.   AES - 2 2 ,   n o .   6 ,   p p .   8 0 3 - 8 0 5 ,   N o v .   1 9 8 6 .   [2 4 ]   h ttp ://l ea p m o tio n . co m /h ar d w a r e - to - s o f t w ar e - h o w - d o es - th e - l ea p - m o tio n - co n tr o ller - w o r k /   [2 5 ]   F .   W e ich e rt e a l ,   A n a l y sis  o th e   A c c u ra c y   a n d   Ro b u st n e ss   o f   th e   L e a p   M o ti o n   Co n tro ll e r.   S e n so rs.   v o l.   1 3 ,   p p .   6 3 8 0 6 3 9 3 ,   2 0 1 3 .   [2 6 ]   J.  G u n a ,   e a l ,   A n   A n a l y si o f   th e   P re c isio n   a n d   Re li a b il it y   o f   th e   L e a p   M o ti o n   S e n so a n d   Its  S u it a b il it y   f o S tatic   a n d   Dy n a m ic  T ra c k in g .   S e n so rs .   v o l.   1 4 ,   p p .   3 7 0 2 3 7 2 0 ,   2 0 1 4 .   [2 7 ]   S.  Co b o s,   e a l,   Co n stra in ts  f o R e a li stic Ha n d   M a n i p u lati o n ,   In   P ro c .   P re se n c e   2 0 0 7 ,   3 6 9     3 7 0 ,   2 0 0 7 .   [2 8 ]   K.  H.  Kim ,   " D e v e lo p m e n o f   trac k   to   trac k   f u sio n   a lg o rit h m s,"   Am e rica n   Co n tr o Co n f e re n c e ,   1 9 9 4 ,   p p .   1 0 3 7 - 1 0 4 1   v o l. 1 ,   1 9 4 4 .   [2 9 ]   T .   F e ix ,   e a l ,   " T h e   G R A S P   T a x o n o m y   o f   Hu m a n   G r a sp   Ty p e s,"   in   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   H u m a n - M a c h in e   S y st e m s ,   v o l.   4 6 ,   n o .   1 ,   p p .   6 6 - 7 7 ,   F e b .   2 0 1 6   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.