I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   6 3 3 0 ~ 6 3 3 9   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 6 . pp 6 3 3 0 - 6 3 3 9          6330       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Visua l contro l sy s te m  f o r  grip o g l a ss es o riented  to    a ss ista nce robo tic s     Ro bin s o n J i m é nez - M o re no ,   Astr id Ru bia no ,   J o s é  L .   Ra m í re z   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   M il it a N u e v a   G ra n a d a   Un iv e rsit y ,   Co lo m b ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   2 2 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   Ma y   2 8 ,   2020   A cc ep ted   J u n   10 ,   2 0 2 0       A s sista n c e   ro b o ti c s is  p re se n ted   a s a   m e a n s o f   i m p ro v in g   th e   q u a li t y   o f   li fe   o p e o p le  w it h   d isa b il it ies ,   a n   a p p l i c a ti o n   c a se   is  p re se n ted   in   a ss ist e d   f e e d in g .   T h is  p a p e r   p re se n ts  th e   d e v e l o p m e n o f   a   s y ste m   b a s e d   o n   a rti f icia l   in telli g e n c e   tec h n i q u e s,  f o r   th e   g r ip   o f   a   g las s,  so   th a it   d o e n o s li p   d u ri n g   it m a n ip u lati o n   b y   m e a n o f   a   ro b o ti c   a rm ,   a th e   li q u id   le v e v a ries .     A   f a ste R - CNN   is   u se d   f o th e   d e tec ti o n   o f   th e   g las a n d   th e   a rm ' g rip p e r,   a n d   f ro m   th e   d a ta  o b tain e d   b y   th e   n e tw o rk ,   th e   m a ss   o f   th e   b e v e ra g e   is   e sti m a ted ,   a n d   a   d e lt a   o f   d ista n c e   b e twe e n   th e   g rip p e a n d   th e   li q u i d .     T h e se   e sti m a t e d   v a lu e s   a re   u se d   a in p u ts  f o a   f u z z y   s y ste m   wh ich   h a a s   o u t p u t h e   to rq u e   th a th e   m o to r   th a d riv e th e   g rip p e m u st  e x e rt.   It  wa s   p o ss ib le   to   o b t a in   a   9 7 . 3 %   a c c u ra c y   in   t h e   d e tec ti o n   o f   th e   e l e m e n ts  o in tere st  in   th e   e n v iro n m e n w it h   th e   f a ste R - CN N,  a n d   a   7 6 %   p e rf o r m a n c e   in   t h e   g rip s o f   th e   g las s th r o u g h   t h e   f u z z y   a lg o rit h m .   K ey w o r d s :   Ass i s ti v r o b o tics   Fas ter   R - C NN   Fu zz y   s y s te m   Glass   g r ip   Vis u a l c o n tr o l   Co p y rig h ©   2 0 2 0   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 :   R o b in s o n   J i m én ez - Mo r en o ,     Me ch atr o n ic s   E n g in ee r i n g   P r o g r a m ,   Fac u lt y   o f   E n g i n ee r i n g ,   Militar   Nu e v Gr an ad U n iv e r s it y ,   C ar r er 1 1   # 1 0 1 - 8 0 ,   B o g o tá  D . C . ,   C o lo m b ia.   E m ail: r o b in s o n . j i m en ez @ u n i m ilit ar . ed u . co       1.   I NT RO D UCT I O N   Ass i s tan ce   r o b o tics   h a s   g ai n ed   im p o r tan ce   i n   r esear ch   i n   th last   d ec ad e.   An   ex a m p l o f   th is ,     th in ter n atio n a f ed er atio n   o f   r o b o tics   m en t io n s   i n   [ 1 ] ,   w h i ch   is   esti m ated   b y   th e n d   o f   2 0 1 9   th at  ab o u 3 1   m illi o n   r o b o ts   w ill  p er f o r m   t ask s   in   h o m es  ar o u n d   t h w o r ld .   I n   [ 2 ] ,   th d ev elo p m e n t   o f   ass is ta n r o b o ts   s tan d s   o u t,  esp ec iall y   in   ar e as  r elate d   t o   m ed ici n e,   w h e r r o b o tic  s y s te m s   ar u s ed ,   am o n g   m u ltip le   ap p licatio n s ,   i n   ta s k s   f o c u s ed   o n   p atien t c ar e.   C u r r e n tl y ,   s e v er al  p ath o lo g ie s   a n d /o r   m u s c u lo s k eleta l   p r o b le m s   af f ec d ail y   li f o f   p eo p le,   w h eth er   ca u s ed   b y   an   ac cid en t   o r   b y   t h eir   ad v a n ce d   a g e,   c au s i n g   t h e m   to   n o b e   s elf - s u f f icie n i n   th e   f ee d i n g   p r o ce s s ,   e. g .   G u illai n     B ar r é  s y n d r o m w h ic h   a f f ec t s   t h p er ip h er al  n er v e s   o f     p er s o n   [ 3 ] ,   o r   b ec au s o f   s o m d is ea s d er iv ed   f r o m   p ar tial c er eb r al  p alsy   [ 4 ] .   T ak in g   i n to   ac co u n t h p o s s ib le  m o to r   li m ita tio n s   t h at  p eo p le  ca n   p r esen to   f ee d   th e m s el v es,   v ar io u s   r esear ch   h a v f o cu s ed   o n   t h d ev elo p m e n o f   r o b o tic  s u p p o r s y s te m s   to   ass is th e m   i n   t h is   p r o ce s s .   An   e x a m p le   is   s h o w n   i n   [ 5 ] ,   w h er r o b o tic  ar m   t h at  e s tab lis h e s   tr aj ec to r y   to   f ee d   u s er   f r o m   a n   al g o r ith m   th at  is   b ased   o n   t h 3 d   ca p tu r o f   th en v ir o n m e n b y   m ea n s   o f   Kin ec s en s o r   is   p r esen ted .   W ith   th is ,   it  i s   p o s s ib le  to   id en ti f y   t h p o s iti o n   o f   t h u s er 's  m o u t h   a n d   P I co n tr o ller   is   i m p le m e n te d   w h er its   co n s ta n t s   ar ca lcu lated   f r o m   m u ltil a y er   n eu r al  n et w o r k .   I n   [ 6 ] ,   b as ed   o n   elec tr o en ce p h alo g r ap h y   ( E E G)   s ig n als   an d   th eir   an al y s is   b y   i m p le m e n ti n g   s tead y   s tate  v is u al  e v o k ed   p o ten tials   ( S SEVP ) ,   th in te n ti o n s   o f   t h f o o d   th at   th p atie n w i s h e s   to   co n s u m ar esti m a ted ,   an d   b y   i m p l e m en tin g   m ac h i n v i s io n   s y s te m ,   ca s ca d i n g     Haa r   class i f ier   is   u s ed ,   th u s er 's  m o u t h   is   d etec ted   s o   th at  r o b o tic  ag en tak es  th f o o d   to   it.  I n   [ 7 ] ,     th d e v elo p m e n o f   r o b o tic  s y s te m   to   b r in g   th e   f o o d   to   th u s er   is   p r esen ted ,   w h ic h   is   b ased   o n   a n   R GB - ca m er an d   d is cr i m i n ati v o p ti m izatio n   ( DO)   m et h o d   f o r   lo ca tin g   t h m o u t h   o f   t h p er s o n ,   m a n ag in g   to   o p er ate  s aid   s y s te m   in   r ea l ti m e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       V is u a l c o n tr o l sys tem  fo r   g r ip   o f g la s s es   o r ien ted   to   a s s is ta n ce   r o b o tics   ( R o b in s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   6331   I n   t h s ta te  o f   th e   ar t,  it  ca n   b id en tifie d   th a cu r r e n s y s te m s   to   a s s i s p eo p le  in   t h f ee d in g   ass is tan ce   p r o c ess   ar s u p p o r ted   b y   m ac h in v is io n   tech n iq u es.  No w ad a y s ,   th m o s r o b u s m ac h i n v i s io n   s y s te m s   i m p le m en d ee p   lear n in g   ( D L )   al g o r ith m s   [ 8 ] ,   w ith i n   w h ich   ar co n v o l u tio n a n eu r al  n et w o r k s   ( C NN)   [ 9 ] ,   th at  ar u s ed   p r i m ar il y   f o r   i m a g p r o ce s s i n g   t ask s   f o cu s ed   o n   p atter n   r ec o g n i tio n .   C NN s   w er e   in tr o d u ce d   in   [ 1 0 ]   an d   in iti all y   u s ed   f o r   t h r ec o g n i tio n   o f   h an d w r itte n   n u m b er s ,   b u g i v e n   th h i g h   co m p u tatio n al  co s in   h ar d war an d   s o f t w ar f o r   th eq u ip m e n o f   t h ti m e,   th e y   w er n o v iab le  f o r   ap p licatio n s   w it h   g r ea ter   co m p lex i t y .   I n   2 0 1 2 ,   in   th I m ag e Net  [ 1 1 ] ,   w h ich   is   c h alle n g er   f o cu s ed   o n   i m p le m en t in g   m ac h i n v is io n   tech n iq u es  f o r   th cla s s i f ica tio n   o f   m o r t h a n   o n m illi o n   i m ag e s ,   C NN   ca lled   A le x Net  [ 1 2 ]   w as  p r ese n ted .   T h is   w as  s u p p o r ted   b y   GP f o r   n et w o r k   ca lcu lat io n s ,   r ed u cin g   tr ai n i n g   an d   clas s i f icatio n   ti m e s ,   a n d   s u r p ass in g   th e   tr ad itio n al   m ac h in e   lear n in g   tech n iq u e s   in   p er ce n tag e   ac cu r ac y .   Sin ce   t h en ,   t h e y   h av b ee n   i m p le m e n ted   in   v ar io u s   ap p li ca tio n s ,   f o r   ex a m p le,   in   [ 1 3 ]   th e y   ar u s ed   f o r     th r ec o g n i tio n   o f   f o o d   p r o d u cts  i n   r ef r ig er ato r ,   o b tain in g   a n   ac cu r ac y   o f   9 4 in   t h eir   class i f icat io n .     I n   [ 1 4 ] ,   C NNs  f o r   t h id en t if icatio n   o f   p eo p le  ar i m p l e m en ted ,   f r o m   b ei n g   tr ain ed   w i th   f ac i m a g es   o b tain in g   9 7 . 3 ac cu r ac y   in   th d etec tio n   o f   m o r th an   2 6 0 0   p eo p le .   I n   [ 1 5 ] ,   C NNs  ar u s ed   f o r     th id en t if icatio n   o f   ac tio n s   in   p eo p le  f r o m   U FC 1 0 0   d atab ase  [ 1 6 ] ,   o b tain in g   7 8 . 7 6 ac cu r ac y   i n     th id en ti f icat io n   o f   t h ac tio n   in   v id eo   s eq u e n ce s .   An   i m p o r tan s tag t h at  i s   n o co m m o n l y   ad d r ess ed   in   f o o d   s y s t e m s   is   t h s u p p l y   o f   b e v er ag to     th u s er .   A l th o u g h   t h er ar in v e s ti g atio n s   s u ch   a s   th o n p r esen ted   in   [ 1 7 ] ,   w h ic h   f o cu s es  o n   t h d etec tio n   o f   th g la s s   an d   o n   g i v i n g   t h d r in k   to   th u s er   b y   m ea n s   o f   r o b o t,   th am o u n o f   liq u id   th at  ca n   b in     th g las s   i s   n o f o r esee n   s o   th at  th e   to r q u t h at  t h g r ip p er   ac tu ato r   m u s e x er is   also   e s t ab lis h ed .   T h ab o v e   o b s er v atio n   r aises   p r o b lem   t h at  ca n   ca u s th g las s   to   f all  d u to   lack   o f   ex er ted   to r q u o r ,   o n   th co n tr ar y ,   d u to   ex ce s s   to r q u e,   th s tr u ctu r e   o f   t h g lass   is   a f f ec ted .   T h is   ar ticle  p r esen ts   th d e v el o p m e n o f   s y s te m   in   w h ich   t w o   t y p es  o f   ar ti f i cial  in tel lig e n ce   tec h n iq u es  ar i m p le m e n ted   to g et h er ,   s p ec if icall y   f a s ter     R - C NN   [ 1 8 ]   an d   f u zz y   s y s te m   [ 1 9 ] .   W ith   th e m ,   i i s   es ti m ated   t h e   to r q u e   t h at  a   m o to r   m u s e x er f o r     g r ip p er   to   m ak e   th g r ip   o f   a   g las s ,   i n   o r d er   to   b ab le  to   lif t it  w it h o u t   it s lip p in g ,   o r   th i n ter n al   f l u id   s p il ls .   T h u s ,   an   alter n ati v to   th v a r iatio n   o f   liq u id   lev el  is   p r o v id ed   w h e n   it  is   s u p p lied   to   u s er   b y   m ea n s   o f     an   ass is ta n ce   r o b o t,  b y   m ea n s   o f   v is u al  co n tr o l a l g o r ith m .   T h is   ar ticle  is   d iv id ed   in to   f iv m ai n   p ar ts .   I n   th f ir s p ar t,  g en er al  o u tlin o f   th p r o ce s s   f o r     th m an ip u latio n   o f   g la s s   a n d   th estab lis h ed   v ir t u al  e n v ir o n m e n is   p r ese n ted .   T h s ec o n d   p ar s h o w s     th ac q u is itio n   o f   t h d atab ase,   th tr ain i n g   p ar am e ter s   o f   th n et w o r k   an d   th r es u lt s   o b tain ed   w it h   it.     T h th ir d   p ar s h o w s   th f u z z y   s y s te m   p r o p o s ed   to   esti m a te  th to r q u t h at  m u s b ex er ted   b y   t h m o to r     th at  d r iv es  t h g r ip p er .   I n   t h f o u r t h   p ar t,  u s er   in ter f ac is   p r esen ted   th at  allo w s   th ac q u is itio n   o f     th i m ag e   d atab ase,   th tr ai n i n g   o f   th f aster   R - C NN,   t h t est  s ec tio n   a n d   th p er f o r m a n ce   o f   th s y s te m   as     w h o le  f o r   th m an ip u latio n   o f   th g la s s .   Fi n all y ,   th co n clu s io n s   d er iv ed   f r o m   t h r esu lts   o b tain ed     ar p r esen ted .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   I n   Fig u r 1 ,   g en er al  s ch e m e   o f   th d esig n ed   s y s te m   is   s h o w n ,   w h er f r o m   an   R GB - s u p er v is o r y   ca m er a,   th ca p t u r o f   t h s ce n o f   i n ter est  ( g r ip p er   g lass )   is   ta k e n .   T h is   is   u s ed   as   in p u f o r   f a s ter     R - C NN,   w h ic h   is   tr ai n ed   to   d etec th ex is te n ce   o f   t h g la s s   w ith   l iq u id   an d   t h g r ip p er ,   in d icatin g   i n   tu r n     th r eg io n   o f   th i m a g w h er ea ch   o n i s   lo ca ted .   W ith   t h d etec tio n   o f   t h p o s iti o n   o f   t h g las s   i n     th i m ag e,   it s   ce n tr o id   is   ca lc u lated ,   an d   f r o m   t h i s   v al u o n   th ca m er a ´ s   d ep th   m ap ,   th d is tan ce   to   th f l u id   is   ca lcu la ted   an d   its   m ass   i s   e s ti m ated .   T o   ca lcu late  th t o r q u to   b ex er ted ,   f u zz y   s y s te m   is   i m p le m en ted ,   w h ic h   r ec eiv es  a s   in p u ts   t h esti m ated   m as s   an d   d elta  o f   th d is tan ce   o f   th f lu id   f r o m   th g r ip p er .   T h ese  t w o   p ar a m eter s   w er ch o s e n   s in ce ,   d ep en d in g   o n   t h esti m a ted   m ass ,   d i f f er e n to r q u m u s b e x er ted   a n d ,   if   th d elta  i n cr ea s es,  it  m ea n s   th at  t h to r q u is   n o s u f f ic ien an d   th g las s   is   s lip p i n g   w h e n   it  is   h eld   b y     th g r ip p er .   I n   t h d ev e lo p m en o f   t h s y s t e m ,   t h te s ts   ar i m p le m en ted   in   a   v ir t u al   en v ir o n m e n t,  i n   o r d er   n o to   p u t h u s er   at  r i s k .   C u r r en tl y   t h er ar s ev er al  v ir t u al   en v ir o n m en t s ,   a m o n g   t h m o s co m m o n   ar e     Gaz eb o   [ 2 0 ]   o r   V - R E P   [ 2 1 ] .   I n   [ 2 2 ] ,   co m p ar is o n   b et w ee n   each   s o f t w ar is   d escr ib ed ,   h ig h lig h ti n g   V - R E f o r   its   p h y s ics,  allo w i n g   s i m u late  s it u atio n s   s i m i lar   to   r ea lity .   I n   Fi g u r 2 ,   th tes en v ir o n m e n i n   V - R E P   is   p r esen ted ,   in   w h ich   r o b o tic  ag e n eq u ip p ed   w i th   g r ip p er   an d   a n   R GB - D   ca m er i s   s h o w n .     I s h o u ld   b n o ted   th at  th ar ch itect u r o f   th r o b o tic  ag en is   f o cu s ed   o n   f ac ilit ati n g   th te s tin g   o f   t h s y s te m ,   th er ef o r e,   o n ce   th g las s   h a s   b ee n   g r asp ed ,   th er w ill o n l y   b e   d is p lace m en t in   t h co o r d in ate  ax is   Z .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 3 3 0   -   6 3 3 9   6332       Fig u r 1 .   Gen er al  f lo w c h ar t o f   th s y s te m   d esi g n ed   f o r   th m an ip u lat io n   o f   g las s   w it h   liq u id           Fig u r 2 .   Vir tu al  test   e n v ir o n m en t f o r   th d esi g n ed   s y s t em       3.   G L ASS A ND  G RIPP E P O SI T I O DE T E CT I O SY S T E M   C u r r en tl y ,   f aster   R - C NN  h as   g ain ed   i m p o r tan ce   i n   v ar io u s   r esear ch   f o cu s ed   o n   th d etec tio n   o f     th p o s itio n   o f   ele m e n ts   i n   i m ag e s .   Fas ter   R - C NN,   u n l ik e   tr ad itio n al  C NN,   g e n er ates   b o u n d in g   b o x es  i n     th i m a g e,   w h er ea ch   o f   th ese  in d icate s   w h er an   o b j ec o f   in ter est  is   lo ca ted   an d   to   w h ic h   ca teg o r y   i t   b elo n g s .   T o   ac h iev e   th is ,   t h e   f aster   R - C N i m p le m e n t s   a   r eg io n   p r o p o s al  n et w o r k   ( R P N) ,   w h ic h   i s   an   ad d itio n al  b r an ch   i n   t h ar ch i tectu r e.   I n   t h i s ,   an c h o r s   o f   d i f f er en s izes  ar g en er ated   t h r o u g h o u t h i m a g an d   it   is   d etec ted   i n   w h ic h   o f   t h e m   t h er m a y   b a n   o b j ec t.  T h en ,   w i th   t h p r o p o s ed   r eg io n s   d etec ted ,     th C NN  clas s i f ied   to   w h ic h   c ateg o r y   it  b elo n g s .   I n   [ 2 3 ] ,   f aster   R - C N is   i m p le m en ted   f o r   th d etec tio n   o f   m alar ia  in f ec ted   ce lls ,   o b tain i n g   7 2 ac cu r ac y   i n   d etec tio n .   I n   [ 2 4 ] ,   it  is   im p le m e n ted   f o r   th d etec tio n   o f   s m al l e le m en t s   i n   s atel lite i m a g es,  o b tain i n g   7 8 . 9 % a cc u r ac y   in   th d etec tio n   o f   s h ip s   an d   air p lan es.  I n   [ 2 5 ] ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       V is u a l c o n tr o l sys tem  fo r   g r ip   o f g la s s es   o r ien ted   to   a s s is ta n ce   r o b o tics   ( R o b in s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   6333   f aster   R - C N w it h   a   V GG - 1 6   ar ch itectu r [ 26 is   u s ed ,   w h er t h is   ar c h itect u r w as  o n o f   th w in n er s   o f   th I m ag eNe t.   Fo r   th tr ain i n g   o f   th n et w o r k ,   2   ca te g o r ies   ar estab lis h ed   ( d r in k   a n d   g r ip p er ) ,   d ata b ase  o f   1 0 0 0   im a g es  as  s h o w n   i n   Fi g u r 3   is   b u ilt  in   w h ic h   th p o s it io n   o f   th g r ip p er   o r   th g las s   ca n   v ar y   s lig h tl y ,   in   ad d itio n ,   th e   f l u id   co lo r   an d   its   a m o u n t   v ar y .   Fro m   t h t o tal  d ata  in   t h d atab ase,   8 0 eq u i v ale n to   8 0 0   i m a g es a r s et  f o r   tr ain in g   a n d   th r e m ai n i n g   f o r   test s   a f ter   tr ain i n g .             Fig u r 3 .   E x a m p les   o f   th d ata b ase       T h tr ain in g   p ar a m eter s   o f   t h n e t w o r k   u s ed   ar p r esen t ed   in   T ab le  1 ,   w h er t h ese  v alu es  w er ch o s en   b a s ed   o n   iter atio n s   i n   t h tr ain in g ,   id en t if y i n g   w h ich   s h o w ed   g r ea ter   ac c u r ac y   i n   t h clas s i f icatio n   o f   t h e   t e s t   im a g e s .   I n   s t a g e   1   a n d   2 ,   a   m o r e   a g g r e s s i v e   l e a r n i n g   f a c t o r   a n d   a   g r e a t e r   n u m b e r   o f   e p o c h s   t h a n   i n   s t a g e   3   a n d   4   a r e   s e t ,   s i n c e   i n   t h e   l a s t   o n e s ,   a   f i n e   t u n i n g   i s   p e r f o r m e d   b e t w e e n   t h e   w e i g h t s   o f   t h e   R P N   a n d   C N N .       T ab le  1 .   T r ain in g   p ar a m eter s   o f   th f aster   R - C NN     S t a g e   1   S t a g e   2   S t a g e   3   S t a g e   4   L e a r n i n g   Ra t e   1 x 1 0 - 5   1 x 1 0 - 5   1 x 1 0 - 6   1 x 1 0 - 6   Ep o c h   30   70   15   40       3 . 1 .     Resul t s   o f   t he  f a s t er   R - CNN  f o t he  det ec t io n o f   t he  drin k   a nd   t he  g rip per   I n   Fi g u r 4 ,   s o m ex a m p les   o f   th n et w o r k   ac ti v atio n s   in   t h co n v o lu tio n   la y er s   a r s h o w n .     T h ese  ac tiv at io n s   r ep r esen t   f ea t u r es  th at   w er lear n ed ,   allo w i n g   t h d etec tio n   o f   th e le m e n t s   a n d   d if f er e n tiate  t h e m   f r o m   o th er s   in   t h en v ir o n m en t.  Ma in l y ,   t h er ar ac tiv at io n s   i n   t h d etec tio n   o f   t h d r in k ,   th g r ip p er ,   ed g r ec o g n itio n   a n d   f r o m   t h u s er   th at  i s   s it ( r ig h t sid e) .           Fig u r 4 .   A cti v atio n s   o f   t h f a s ter - R C N N   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 3 3 0   -   6 3 3 9   6334   I n   Fi g u r 5 ( a ) ,   th co n f u s io n   m atr i x   o f   th e   clas s i f icatio n   o f   t h tes i m ag e s   i s   s h o w n ,   w h er e,     in   t h g r ee n   co lo r ed   d iag o n al,   th e   i m ag e s   t h at   w er co r r ec tly   clas s i f ied   ar lo ca ted   an d ,   o u ts id t h i s ,     th in co r r ec class i f icat io n s   a r p r esen ted .   I n   Fig u r 5 ( b ) ,   th r ec all  v s   p r ec is io n   g r ap h   is   s h o w n ,   w h er e   th ar ea   u n d er   th e s cu r v e s   c o r r esp o n d s   to   t h av er ag ac cu r ac y   ( A v .   P ) .   T h is   v al u r ep r esen ts   h o w   p r ec is e   w er t h r eg io n s   o f   i n ter est  g en er ated   b y   t h n et w o r k   co m p ar ed   to   th g r o u n d   tr u t h .   B o th   r esu lts   w er v er y   clo s o n f r o m   a n o th er ,   m a k i n g   th li n e s   lo o k   al m o s t o v er la p p in g .           ( a)   ( b )     Fig u r 5 .   ( a)   C o n f u s io n   m atr i x   o f   th test   i m a g es ( a) ,   w h er 1   d r in k ,   2   g r ip p er   an d   3   b ac k g r o u n d ,     ( b )   r ec all  v s .   P r ec is io n   g r ap h   u s in g   t h test   i m a g es       I ca n   b ev id en ce d   th at  9 7 . 3 ac cu r ac y   w a s   o b tain ed   in   th clas s if icatio n s   o f   th t est  i m a g es,     w it h   a v er ag p r ec is io n   o f   1 0 0 an d   9 5 f o r   g r ip p er   an d   d r in k ,   r e s p ec tiv el y .   T h is   f a v o r s   th at  t h ca lc u latio n   o f   th ce n tr o id s   f r o m   t h r eg i o n s   o f   i n ter est  ( R o I )   g en er ate d   ar r ig h an d   an   ad eq u ate  g r ip   o f   th d r in k   i s   ac h iev ed .   F ig u r 6   s h o w s   s o m ex a m p le s   o f   t h d etec tio n s   a n d   class if ica tio n s   o f   t h n et wo r k ,   w h er th e   tr u e   p o s itiv es  ar v i s u al ized ,   w h ic h   r ep r esen th ca teg o r ies  th a w er in   th i m a g a n d   w er e   co r r ec tly   d etec ted .   Fals n e g ati v es  ar e   also   s h o w n ,   t h ese   i n d icate   e x a m p le s   o f   ca te g o r ies  th at   w er i n   t h i m a g b u w er e     n o d etec ted .   T ak in g   i n to   ac c o u n t h f alse  n e g ati v es  g i v en   in   t h tes ts ,   it  ca n   b ev id e n ce d   th at  t h ese  ca s e s   o n l y   o cc u r r ed   w h en   t h a m o u n o f   f l u id   p ar ticles  w a s   lo w .   T h is   d o es  n o r ep r esen an   er r o r   in   th s y s te m ,     s in ce   t h er e   is   p r ac ticall y   n o   f l u id ,   it  w o u ld   n o b n ec ess ar y   f o r   th g r ip p er   m o to r   to   b o p er ated   s in ce   th er w o u ld   b n o   d r in k   to   b s u p p li ed   to   th u s er .       T r u Po s itiv e   Fals Ne g ati v e         Fig u r 6 .   Fas ter   R - C N class i f icatio n s   f o r   d r in k   an d   g r ip p er   d etec tio n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       V is u a l c o n tr o l sys tem  fo r   g r ip   o f g la s s es   o r ien ted   to   a s s is ta n ce   r o b o tics   ( R o b in s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   6335   4.   F U Z Z SYS T E M   Fu zz y   s y s te m s   h a v b ee n   w i d ely   u s ed   i n   r esear ch   i n   w h i ch   th er i s   n o   m ath e m atica ce r tain t y   o f     th r esp o n s e   o f   s y s te m ,   s u c h   as  h i g h l y   n o n l in ea r   s y s te m s .   As  ex a m p les  o f   ap p licatio n   ass o ciate d   w it h   t h is   w o r k ,   i n   [ 2 7 ] ,   a   f u zz y   s y s te m   is   i m p le m e n ted   to g et h er   w it h   C NN  to   esti m ate  t h e   q u alit y   o f   f r u it s ,     tak i n g   i n to   ac co u n t,  a s   s y s te m   in p u ts ,   th e   est i m a tio n   o f   its   m as s ,   n u m b er   o f   d ef ec ts   a n d   eq u ato r ial  d ia m eter .   I n   [ 2 8 ] ,   th e y   ar u s ed   to   co n tr o th f o r ce   ex er ted   b y   h a n d   p r o s th esis ,   co n cl u d in g   t h at  th e   i m p le m e n tatio n   o f   f u zz y   s y s te m s   i s   e f f ec tiv e   f o r   th i s   t y p o f   tas k s .   I n   t h is   ar ticle,   it  is   d ec id ed   to   i m p le m e n f u zz y   s y s te m ,   s in ce   i is   s o u g h to   g e n er ate  g r ip   co n tr o w h er t h w e ig h o f   t h g las s   v ar ie s .   Si n c th f ee d b ac k   o f     th ac tio n   i s   v i s u al,   it  i s   n o n ec es s ar y   to   estab lis h   th m a th e m atica m o d el  o f   t h g e n e r al  s y s te m   i f   v i s u a l   co n tr o l te ch n iq u es a r u s ed   th at  u s u all y   in teg r ate  f u zz y   s y s t e m s   [ 29 ].   T h f ir s in p u p ar a m eter   f o r   th f u zz y   s y s te m   is   t h m a s s   o f   th f l u id .   Fo r   th is ,   th c en tr o id   o f     th R o I   o f   th d r i n k   is   ca lc u lated   an d ,   f r o m   th d ep th   m ap ,   th h ei g h o f   th l iq u id   i n   t h g la s s   ca n   b e   ca lcu lated   a n d   f i n all y ,   ac co r d in g   to   its   g eo m etr y   w it h   t h k n o w n   v o l u m e,   t h m ass   is   ca lc u lated .   T h s ec o n d   p ar am eter   i s   d is ta n ce   d elta   b et w ee n   th g r ip p er   an d   th f l u id .   I n   Fi g u r 7 ,   th m e m b er s h ip   f u n ct io n s   estab lis h ed   f o r   f u zz y   s y s te m   i n p u t s   an d   o u tp u t a r s h o w n .         ( a)   W h er w   m as s   / L W   lo w   m as s   / M Me d iu m   Ma s s   / H Hig h   Ma s s       ( b )   W h er D   d is tan ce   d elta  /   L n e g ati v d is ta n ce   d elta  / M n eu tr al  d is tan ce   d elta    / H p o s itiv d is ta n ce   d elta       ( c)   W h er e   L T   L o w   to r q u ML T   Me d iu m   lo w   to r q u / M T   Me d iu m   to r q u   / M HT   Me d iu m   h i g h   to r q u e   / H T   Hig h   to r q u e     Fig u r 7 .   ( a)   Me m b e r s h ip   f u n ctio n s   f o r   th en tr y   o f   est i m a te d   w ei g h t,   ( b )   Me m b er s h ip   f u n ctio n s   f o r   th d elta  d is tan ce   b e t w ee n   th g r ip p er   an d   th d r in k ,   ( c)   Me m b er s h ip   f u n ctio n s   o f   t h f o r ce   th at  t h m o to r   m u s t e x er t     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 3 3 0   -   6 3 3 9   6336   As  ca n   b s ee n ,   Gau s s ia n - t y p m e m b er s h ip   f u n ctio n s   w e r i m p le m e n ted   w h ic h   allo w   s m o o t h   ch an g i n   th e   s y s te m   w i th o u t   p r esen ti n g   o v er   b r ea k s .   T h Ma m d a n m et h o d   is   u s ed   f o r   th f u zz y   s y s te m   co n tr o ller   [ 30 ] .   T h is   m et h o d   h as  b ee n   u s ed   i n   w o r k s   s u c h   a s   th e   o n p r ese n ted   i n   [ 31 ] ,   w h er f u zz y   s y s te m   f o cu s ed   o n   th d etec tio n   o f   p h o to v o ltaic  f ail u r es  is   i m p le m en ted ,   o r   in   [ 3 2 ] ,   f o r   th d etec tio n   o f   s o f t w ar e   f ail u r es.  T ab le  2   s h o w s   t h f u z z y   ass o ciati v m atr i x   ( F A M)   u s ed   f o r   th s y s te m .       T ab le  2 .   F A o f   th f u zz y   s y s te m   d esi g n ed   W   D   T   LW   MD   LF   LW   LD   MF   LW   HD   LF   MM   MD   MF   MM   LD   M H F   MM   HD   M L F   HM   MD   HF   HM   LD   HF   HM   HD   M H F       5.   G RAP H I US E I N T E RF ACE AND   P E RF O RM ANCE T E S T S   Fig u r 8   s h o w s   th s ec t io n   o f   th d esig n ed   u s er   i n ter f ac e,   w h ic h   f o c u s e s   o n   th ac q u is i tio n   o f   tr ain i n g   an d   test i n g   d atab ase s .   Fo r   t h is ,   t h m ax i m u m   n u m b er   o f   f lu id   p ar ticle s   t h at   c an   b g e n er ated   in     th e n v ir o n m en t   m u s b s e t,  in   ad d itio n   to   th eir   d en s it y   a n d   t h n u m b er   o f   i m a g e s   to   b ac q u ir ed .     T h im a g es  t h at  ar s to r ed   ar e   th o s o f   th lo ca ca m er an d   th d ep th   m ap .   T h ex ter n al  ca m er is   p r esen ted   o n l y   f o r   v ie w i n g   th w o r k   e n v ir o n m e n t.           Fig u r 8 .   Sectio n   o f   tr ai n in g   a n d   test i n g   d atab ase s   ac q u is i tio n       Fig u r 9   s h o w s   th e   s ec t io n   i n   w h ic h   t h tr ai n i n g   p a r a m eter s   f o r   ea ch   Sta g o f   t h f as ter   R - C NN  ar e   s et,   th i s   s ta g i s   u s ed   o n ce   t h ac q u i s itio n   o f   t h d atab ases   h a s   alr ea d y   b ee n   m ad e.   O n ce   th n et w o r k   is   tr ain ed ,   th co n f u s io n   m atr ix   an d   ac tiv at io n s   o f   t h e   tr ain ed   m o d el  ca n   b g e n er ated .   I n   "T r ain " ,   d s tr a in   co r r esp o n d s   to   th i m ag d ata b ase  th at  w ill b u s ed   f o r   tr ain in g   a n d   in   " T est" ,   d s test   co n tai n s   t h test   i m a g es .   I n   Fi g u r 1 0 ,   th te s s ec tio n   is   s h o w n ,   i n   w h ich   th u s er   ca n   estab li s h   t h n u m b er   o f   p ar ticles,    th eir   d en s it y ,   t h n et w o r k   t h at   w il b u s ed   f o r   th d etec tio n   o f   th g r ip p er   an d   th d r in k ,   as  w ell  as  t h f u zz y   s y s te m   th at  w ill ca lc u late  t h t o r q u th at  t h m o to r   th a t d r iv e s   th g r ip p er   m u s t e x er t.  W ith   Fi ll”,   th co lo r   o f   th f lu id   is   s e lec ted   an d   t h f illi n g   o f   t h g las s   b eg i n s   a n d   w it h   t h P ick u p ”  o p tio n ,   th m an ip u latio n   o f     th g la s s   i s   p er f o r m ed ,   g e n er at in g   t h g r ip   an d   lif t in g   it.   A lt h o u g h   t h e   in ter f ac f o r   t h v ir t u al  e n v ir o n m en i s   p r es en ted ,   i f   it   is   w a n ted   to   e x tr a p o late  th is   s y s t e m   to   r ea en v ir o n m en t,  it  w o u ld   b en o u g h   to   d esi g n   s p ec ial  au to m atic  f illi n g   s y s t e m   f o r   th g las s   i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       V is u a l c o n tr o l sys tem  fo r   g r ip   o f g la s s es   o r ien ted   to   a s s is ta n ce   r o b o tics   ( R o b in s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   6337   o r d er   to   au to m at icall y   ac q u ir th d atab ases .   Fo r   th ca lcu latio n   o f   th p er f o r m a n ce   in   t h m a n ip u la tio n   o f   th g las s   w i th   f lu id ,   1 0 0   test s   w er p er f o r m ed ,   i n   w h ic h   t h d en s it y   o f   t h p ar ticle s   a n d   th eir   n u m b er   w er v ar ied .   Fig u r 1 1   s h o w s   th d if f er e n ca s e s   p r esen ted   d u r i n g   t h te s ts ,   w h er 7 6 co r r esp o n d ed   to   co r r ec t   m an ip u latio n s   a n d   2 4 to   ca s es  in   w h ic h   t h er w a s   s li p .   I w a s   id en ti f ied   th at  i n   c ases   w h er t h er is   s lip p ag e,   th e y   o cc u r   w h e n   t h d en s itie s   o f   t h f l u id   h a v n o   v alu e s   t h at  r ese m b le  t h at  o f   d r in k .           Fig u r 9 .   Sectio n   o f   tr ai n i n g   p ar a m eter s   s elec t io n   o f   t h f a s t er   R - C NN           Fig u r 1 0 .   R ea l - ti m tes tin g   s ec tio n   f o r   g la s s   m an ip u latio n       C o r r e c t   h a n d l i n g   P a r t i c l e s:   2 0 0   D e n si t y :   9 9 7 k g / m 3   C o r r e c t   h a n d l i n g   P a r t i c l e s:   2 0 0   D e n si t y :   8 0 0 k g / m 3   I n c o r r e c t   h a n d l i n g   P a r t i c l e s:   2 0 0   D e n si t y :   1 5 0 0 k g / m 3   I n c o r r e c t   h a n d l i n g   P a r t i c l e s:   2 0 0   D e n si t y :   2 7 0 0 k g / m 3             Fig u r 1 1 .   E x a m p les o f   g r ip   test s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     6 3 3 0   -   6 3 3 9   6338   6.   CO NCLU SI O N   I w a s   p o s s ib le  to   s h o w   th a t h i n teg r atio n   o f   f as ter   R - C NN  w it h   f u zz y   s y s te m   al lo w s   v i s u al   co n tr o task s   ai m ed   at  th p r o p er   m a n ip u latio n   o f   t h g la s s   w it h   v ar iatio n s   in   w eig h d u to   ch an g e s   in     th le v el  o f   liq u id   it  co n tai n s ,   ap p licab le  to   ass is ta n ce   r o b o ts   f o r   as s is ted   f ee d in g .   T h d ev elo p m e n t s   o b tain ed   ar b ased   o n   liq u id   d en s it y   p ar am eter s   s i m ilar   to   w ater .   I n   g e n er al,   t h f aster   R - C NN   o b tain ed   9 7 . 3 ac cu r ac y   i n   th d etec tio n   o f   t h ele m e n t s   o f   i n ter est  a n d   co u p led ,   w it h   t h test s ,   7 6 ac cu r ac y   w a s   o b tain ed   in   p r o p er   h an d lin g   o f   t h g la s s ,   w it h o u t lo s s   o f   g r ip ,   m ak in g   th e m   ap p licab le  to   r ea l e n v ir o n m e n t s .   T h r esu lts   o b tain ed   allo w   to   i d en tify   t h at,   alt h o u g h   t h p er f o r m a n ce   o f   t h s y s te m   is   ad eq u ate  u n d er   r ea lis tic  f l u id   p ar a m eter s ,   n o   ac tio n   f o r ce s   o th er   th a n   th at   o f   t h g r ip p er   an d   t h at  ca u s ed   b y   t h n o r m al  w er tak en   i n to   ac co u n t.  T h er ef o r e,   it  is   n ec ess ar y   to   ev alu a te   th s y s te m   f o r   p o s s ib le  d is t u r b an ce s   t h at  m a y   d estab ilize  it o r   m a k i n g   tr aj ec to r ies th at  ar n o t o n   s i n g le  co o r d in ate  ax is .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h au th o r s   ar g r ate f u to   th U n iv er s id ad   Militar   Nu ev Gr an ad a,   w h ich ,   t h r o u g h   its   Vice   ch an ce l lo r   f o r   r esear ch ,   f i n a n ce s   th e   p r esen t   p r o j ec w ith   c o d I MP - I NG - 2 9 3 5   ( b ein g   in   f o r ce   2 0 1 9 - 2 0 2 0 )   an d   titl ed   p r o to tip o   r o b ó tico   f le x i b le  p ar asis ten c ia  ali m e n tar ia ”,   f r o m   w h ic h   t h p r esen w o r k   is   d er iv ed .   L i k e w is e,   ac k n o w led g e m e n is   g i v en   to   t h p ar ticip atio n   o f   t h e n g in ee r   C esar   P ac h ó n   w h o ,   t h r o u g h   th e   s er v ice  p r o v is io n   o r d er   n u m b er   0 5 4 3 /2 0 1 9 ,   w as  h ir ed   f o r   th d ev elo p m e n o f   t h ex p o s ed   alg o r ith m s ,   w it h     th f in a n ci n g   o f   th p r o j ec t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ca rste n   H .,  S u sa n n e   B .,   3 1   m il li o n   r o b o ts  h e lp in g   in   h o u se h o ld w o rld w id e   b y   2 0 1 9 ,   IFR   Pre ss ,   2 0 1 9 .   [ O n li n e ].   Av a il a b le h tt p s:// if r. o rg /i f r - p re ss - re lea se s/n e w s/3 1 - m il li o n - ro b o ts - h e lp i n g - in - h o u se h o ld s - w o rld w id e - by - 2 0 1 9 .     [2 ]   Ka ra b e g o v ić,  I.   a n d   D o leč e k ,   V . ,   T h e   ro le  o f   se rv ice   ro b o ts  a n d   ro b o ti c   sy ste m in   th e   t re a tme n o f   p a ti e n ts   i n   m e d ica in stit u t io n s,”   Ad v a n c e d   T e c h n o l o g ies ,   S y ste ms ,   a n d   A p p l ica ti o n s,   p p .   9 - 25 ,   2 0 1 7 .   [3 ]   W o rld   He a lt h   Org a n iza ti o n ,   G u il l a in - Ba rré   sy n d ro m e ,   2 0 1 6 [ On li n e ] .   A v a il a b le h tt p s:// w ww . w h o . in t/ n e w s - ro o m /f a c t - sh e e ts/d e tail/ g u il lain - b a rr% C3 % A 9 - s y n d ro m e .   [4 ]   Da s,  N.,   B e z b o ru a h ,   G .   a n d   Da s,   I. ,   S t u d y   o n   th e   Cl in ica P r o f il e   o f   P a ti e n ts  w it h   Ce re b ra P a lsy ,   In ter n a ti o n a l   Or g a n iz a ti o n   o S c ien ti fi c   Res e a r c h   J o u rn a o De n t a a n d   M e d ica l   S c ien c e s,   v o l.   1 5 ,   n o .   7 ,   p p .   54 - 5 8 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   S e n to ,   A . ,   S risu k ,   P .   a n d   Kit jaid u re ,   Y. ,   A n   in telli g e n t   sy ste m   a r c h it e c tu re   f o m e a a ss ista n r o b o ti c   a rm ,     9 th   I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Kn o wled g e   a n d   S ma rt   T e c h n o lo g y   ( KS T ),   p p .   1 6 6 - 1 7 1 ,   2 0 1 7 .   [6 ]   P e re ra ,   C.   J. ,   L a li th a ra tn e ,   T .   D.  a n d   Kig u c h i ,   K.,   EEG - c o n t ro ll e d   m e a a ss istan c e   ro b o w it h   c a m e ra - b a se d   a u to m a ti c   m o u th   p o siti o n   tra c k in g   a n d   m o u th   o p e n   d e tec ti o n ,   IEE In ter n a t io n a Co n fer e n c e   o n   Ro b o ti c a n d   Au to m a ti o n   ( ICRA ),   p p .   1 7 6 0 - 1 7 6 5 ,   2 0 1 7 .   [7 ]   Ca n d e ias ,   A . ,   Rh o d e s,  T . ,   M a rq u e s,  M .   a n d   V e lo s o ,   M . ,   Vis io n   A u g m e n ted   Ro b o F e e d i n g ,   P ro c e e d in g s   o f     th e   Eu r o p e a n   C o n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Vi si o n   ( ECCV ),   2 0 1 8 .   [8 ]   L e Cu n ,   Y. , B e n g io ,   Y.  a n d   Hi n to n ,   G . ,   De e p   lea rn in g ,   N a t u re ,   v o l.   5 2 1 ,   p p .   4 3 6 - 4 4 4 ,   2 0 1 5 .   [9 ]   Kim ,   Y.,   Co n v o lu ti o n a n e u ra n e tw o rk f o se n ten c e   c las si f ica ti o n ,   a rXiv  p re p rin t   a rXiv: 1 4 0 8 . 5 8 8 2 ,   2 0 1 4 .   [1 0 ]   L e Cu n ,   Y.,   e t   a l. ,   Ba c k p ro p a g a ti o n   a p p li e d   to   h a n d w rit ten   z ip   c o d e   re c o g n it i o n ,   Ne u ra l   c o mp u ta ti o n ,   v o l.   1 ,     n o .   4 ,   p p .   5 4 1 - 5 5 1 ,   1 9 8 9 .   [1 1 ]   De n g ,   J.,   Do n g ,   W . ,   S o c h e r,   R. ,   L i,   L . J.,   L i,   K.  a n d   F e i - F e i,   L . ,   Im a g e n e t:   A   larg e - sc a le  h ier a rc h ica ima g e   d a tab a se ,   IEE c o n fer e n c e   o n   c o mp u ter   v isio n   a n d   p a tt e rn   re c o g n it io n ,   p p .   2 4 8 - 2 5 5 ,   2 0 0 9 .   [1 2 ]   Kriz h e v sk y ,   A . ,   S u tsk e v e r,   I.   a n d   Hi n to n ,   G .   E . ,   Im a g e N e t   c las sif ic a ti o n   w it h   d e e p   c o n v o lu ti o n a l   n e u ra l   n e tw o rk s,”   Ad v a n c e s in   n e u ra in f o rm a ti o n   p ro c e ss in g   sy ste ms ,   p p .   1 0 9 7 - 1 1 0 5 ,   2 0 1 2 .   [1 3 ]   P a c h ó n ,   C .   G . ,   P in z ó n ,   J.   O.  a n d   M o re n o ,   R.   J.,   P r o d u c De tec ti o n   S y ste m   f o Ho m e   Re f rig e r a to rs  im p le m e n ted   th o u g h   a   Re g io n - b a se d   Co n v o lu ti o n a Ne u ra Ne tw o rk ,   I n ter n a ti o n a J o u rn a o A p p li e d   En g i n e e rin g   R e se a rc h ,   v o l.   1 3 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 0 3 8 1 - 1 0 3 8 8 ,   2 0 1 8 .   [1 4 ]   P a rk h i,   O.M . ,   V e d a ld i,   A .   a n d   Zi ss e r m a n ,   A . ,   D e e p   f a c e   re c o g n it io n ,   Visu a G e o m e tr y   G ro u p   De p a rtm e n o f   En g in e e rin g   S c ien c e   Un iv e rsity   o f   Ox f o rd ,   2 0 1 5 .   [1 5 ]   P e n g ,   X .   a n d   S c h m id ,   C. ,   M u lt i - re g io n   tw o - st re a m   R - CNN   fo a c ti o n   d e tec ti o n ,   Eu r o p e a n   c o n fer e n c e   o n   c o mp u ter   v isio n ,   p p .   7 4 4 - 7 5 9 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   S o o m ro ,   K.,   Zam ir,   A .   R.   a n d   S h a h ,   M . ,   UCF1 0 1 A   d a tas e o f   1 0 1   h u m a n   a c ti o n c las s e f ro m   v id e o in     th e   w il d ,   a rXiv  p re p rin a rXiv:1 2 1 2 . 0 4 0 2 ,   2 0 1 2 .   [1 7 ]   S c h e r,   S . ,   Kill m a n n ,   I. ,   F ra n k ,   B. ,   V o e lk e r,   M . ,   F ied e re r,   L . ,   Ba ll ,   T .   a n d   Bu rg a rd ,   W . ,   A n   a u to n o m o u s   ro b o ti c   a ss istan f o d rin k in g , ”  IEE E   In te rn a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Ro b o ti c s a n d   A u to m a t io n   ( ICRA ),   p p .   6 4 8 2 - 6 4 8 7 ,   2 0 1 5 .   [1 8 ]   Re n ,   S . ,   He ,   K.,   G irsh ick ,   R.   a n d   S u n ,   J.,   F a ste r - c n n T o w a rd re a l - ti m e   o b jec d e tec ti o n   w it h   re g io n   p ro p o sa l   n e tw o rk s,”   Ad v a n c e s in   n e u ra in f o rm a ti o n   p ro c e ss in g   sy ste ms ,   p p .   9 1 - 9 9 ,   2 0 1 5 .   [1 9 ]   L e e ,   C.   C. ,   F u z z y   lo g ic  in   c o n tro sy ste m s:  f u z z y   lo g ic  c o n tro l ler,”  IEE T ra n sa c ti o n o n   sy ste ms ,   ma n ,   a n d   c y b e rn e ti c s,   v o l.   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 9 - 4 3 5 ,   1 9 9 0 .   [2 0 ]   F u rre r,   F . ,   B u rri,   M . ,   A c h te li k ,   M .   a n d   S i e g w a rt,   R. ,   Ro to rS - A   m o d u lar   G a z e b o   M A V   sim u lato f ra m e w o rk ,   Ro b o Op e ra ti n g   S y ste ( ROS ),   p p .   5 9 5 - 6 2 5 ,   2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       V is u a l c o n tr o l sys tem  fo r   g r ip   o f g la s s es   o r ien ted   to   a s s is ta n ce   r o b o tics   ( R o b in s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   6339   [2 1 ]   Ro h m e r,   E. ,   S i n g h ,   S .   P.  a n d   F re e se ,   M . ,   V - RE P :   A   v e rsa ti le  a n d   sc a lab le  ro b o sim u latio n   f ra m e w o rk ,   IEE E/ RS J   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   I n tel li g e n Ro b o ts  a n d   S y ste ms ,   p p .   1 3 2 1 - 1 3 2 6 ,   2 0 1 3 .   [2 2 ]   No g u e ira,  L . ,   Co m p a ra ti v e   a n a l y sis  b e twe e n   g a z e b o   a n d   v - r e p   ro b o ti c   sim u lato rs,”  S e min a rio   In ter n o   d e   Co g n ica o   Arti fi c i a l - S ICA ,   2 0 1 4 .   [2 3 ]   Hu n g ,   J.  a n d   Ca rp e n ter,  A . ,   Ap p ly in g   f a st e R - CNN   f o o b je c d e tec t io n   o n   m a laria   i m a g e s,”   Pro c e e d in g o f     th e   IEE C o n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Vi sio n   a n d   Pa tt e rn   Rec o g n it i o n   W o rk sh o p s,   p p .   5 6 - 6 1 ,   2 0 1 7 .   [2 4 ]   Re n ,   Y.,   Zh u ,   C.   a n d   X iao ,   S . ,   S m a ll   o b jec d e tec ti o n   i n   o p ti c a re m o te  se n sin g   im a g e v ia  m o d if ied   fa ste   R - CNN ,”   Ap p li e d   S c ien c e s,   v o l.   8 ,   n o .   5 ,   2 0 1 8 .   [2 5 ]   S im o n y a n ,   K.  a n d   Zi ss e rm a n ,   A . ,   V e r y   d e e p   c o n v o l u ti o n a n e tw o rk f o larg e - sc a le  i m a g e   re c o g n it io n ,     a rXiv p re p ri n a rX iv:1 4 0 9 . 1 5 5 6 ,   2 0 1 4 .   [2 6 ]   A .   S e li m o v ić,   B.   M e d e n ,   P .   P e e a n d   A .   Hla d n ik ,   " A n a l y sis  o f   Co n ten t - A wa re   I m a g e   Co m p re ss io n   w it h   V GG 1 6 , "   IEE In ter n a ti o n a W o rk   Co n fer e n c e   o n   Bi o i n sp ire d   In tell ig e n c e   ( IW OBI),   p p .   1 - 7 ,   2 0 1 8 .   [ 2 7 ]   E n c i s o - A r a g ó n ,   C .   J . ,   P a c h ó n - S u e s c ú n ,   C .   G .   a n d   J i m e n e z - M o r e n o ,   R . ,   Q u a l i t y   c o n t r o l   s y s t e m   b y   m e a n s   o f   C N N   a n d   f u z z y   s y s t e m s ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   E n g i n e e r i n g   R e s e a r c h ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 6 ,   p p .   1 2 8 4 6 - 1 2 8 5 3 ,   2 0 1 8 .   [2 8 ]   Zh a n g ,   Y.,   De n g ,   H. ,   Zh u o ,   W . ,   a n d   Zh o n g ,   G . ,   S ti f f n e ss - g ra d ien t - b a se d   G ra sp in g   F o rc e   Co n tr o f o a n   Un d e ra c tu a ted   P ro st h e ti c   Ha n d ,   Rec e n Ad v a n c e in   El e c trica &   El e c tro n ic  En g in e e rin g   ( Fo rm e rly   Rec e n t   Pa ten ts  o n   El e c trica &   El e c tro n ic  En g i n e e rin g ),   v o l.   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 0 - 4 6 4 ,   2 0 1 8 .   [2 9 ]   F .   A b a d ian z a d e h ,   V.  De rh a m a n d   M .   Re z a e ian ,   " V isu a l   se rv o in g   c o n tr o o f   ro b o m a n ip u lat o i n   3 sp a c e   u sin g   f u z z y   h y b rid   c o n tro ll e r, "   4 t h   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   R o b o ti c a n d   M e c h a tro n ics   ( ICROM ),   p p .   6 1 - 6 5 ,   2 0 1 6 .   [3 0 ]   W e ih o n g ,   Z. ,   S h u n q in g ,   X .   a n d   T in g ,   M . ,   A   f u z z y   c la ss i f ier  b a s e d   o n   M a m d a n f u z z y   lo g ic  s y st e m   a n d   g e n e ti c   a lg o rit h m ,   IEE Y o u th   Co n fer e n c e   o n   In fo rm a t io n ,   C o mp u t in g   a n d   T e lec o m mu n ica ti o n s,  p p .   1 9 8 - 2 0 1 ,   2 0 1 0 .   [3 1 ]   Dh im ish ,   M . ,   Ho lm e s,  V . ,   M e h rd a d i,   B.   a n d   Da les ,   M . ,   C o m p a rin g   M a m d a n S u g e n o   f u z z y   lo g ic  a n d   RBF   A NN   n e tw o rk   f o P V f a u lt   d e tec ti o n ,   Re n e wa b l e   e n e rg y ,   v o l.   1 1 7 ,   p p .   2 5 7 - 2 7 4 ,   2 0 1 8 .   [3 2 ]   Ert u rk ,   E.   a n d   S e z e r,   E.   A . ,   S o f t w a re   f a u lt   p re d ictio n   u sin g   M a m d a n t y p e   f u z z y   in f e re n c e   s y ste m ,     In ter n a t io n a J o u rn a o D a ta   An a lys is T e c h n i q u e a n d   S tr a teg ies ,   v o l.   8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 - 2 8 ,   2 0 1 6 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         Ro b i n s o n   J i m é n e z   M o r e n o   w a s   b o r n   i n   B o g o tá,  C o lo m b ia,  i n   1 9 7 8 .   He   re c e iv e d   th e   En g i n e e d e g re e   in   El e c tro n ics   a t h e   F ra n c isc o   Jo   d e   Ca ld a s District  Un iv e rsit y   -   UD  -   in   2 0 0 2 .   M . S c .   i n   In d u strial  A u to m a ti o n   f ro m   th e   Un iv e rsid a d   Na c io n a d e   Co l o m b ia  -   2 0 1 2   a n d   P h i n   En g in e e rin g   a th e   F ra n c isc o   Jo s é   d e   Ca ld a District  Un iv e rsity   -   2 0 1 8 .   He   is  c u rre n tl y   w o rk in g   a a   P ro f e ss o in   th e   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g   P r o g ra m   a th e   Nu e v a   G ra n a d a   M il it a r y   Un iv e rsit y   -   UMN G .   He   h a s   e x p e rien c e   in   th e   a r e a o In stru m e n tatio n   a n d   El e c tro n ic  Co n tro l ,   a c ti n g   m a in ly   in Ro b o ti c s,  c o n tro l,   p a tt e rn   re c o g n it i o n   a n d   im a g e   p ro c e ss in g .   E - m a il ro b in so n . ji m e n e z @u n im il it a r. e d u . c o             As tr id   Rub ia n o ,   Bo g o tá  Co lo m b ia.  P h d e g re e   in   M e c h a tro n ics ,   w it h   sp e c ialt y   in   c o n tro o f   so f ro b o ti c s,  Na n terre   Un iv e rsit y ,   P a ris,   F ra n c e ,   2 0 1 6 .   M . S c .   d e g re e   w it h   sp e c ialt y   in   a u to m a ti c   c o n tro sy st e m s,  T e c h n o lo g ic  Un iv e rsity   o f   P e re ira,  2 0 1 2 .   Ba c h e lo d e g re e   in   M e c h a tro n ic   En g in e e rin g ,   Nu e v a   G ra n a d a   Un iv e rsit y ,   2 0 0 6 .   S h e   h a p u b li c a ti o n re late d   to   f e a tu re s   e x trac ti o n   f ro m   e le c tro m y o g ra p h ic  sig n a ls,  c o n tr o o f   so f stru c tu r e s,  im a g e p ro c e ss in g   to w a rd   c o n tro sy ste m s.  S h e   h a 2 0   p a te n ts  in   tec h n o l o g y   f ield ,   su c h   m e c h a tro n ics   sy ste m a p p li e d   to   m e d icin e .   Cu rre n tl y ,   sh e   is  in tere ste d   in   c o n tr o b a se d   o n   e lec tro m y o g ra p h ic  sig n a ls  a n d   c o n tr o l   o f   so f b o d ies   a p p li e d   to   r o b o ti c .         J o se   Lu is  Ra m ire z ,   Bo g o tá  Co l o m b ia.  P h d e g re e   in   M e c h a n ics ,   w it h   sp e c ialty   in   a rti f ici a m u sc le b a se d   o n   s m a rt  m a teria l s,  Na n terre   Un iv e rsit y ,   P a ris,   F ra n c e ,   2 0 1 6 .   M . S c .   d e g re e   w it h   sp e c ialt y   in   a u to m a ti c   c o n tro l   sy s tem s,  T e c h n o l o g ic Un iv e rsit y   o f   P e re ira,  2 0 1 2 .   Ba c h e l o d e g re e   in   M e c h a tro n ic  E n g in e e rin g ,   Nu e v a   G ra n a d a   Un iv e rsit y ,   2 0 0 6 .   He   h a p u b li c a ti o n re late d   t o   a rti f icia m u sc l e s,  m o d e li n g   o f   s m a r m a teri a ls,  c o n tro o f   sh a p e   m e m o r y   a ll o y s,  in   a m o n g   o th e rs.  C u rre n tl y ,   h e   is  i n tere ste d   in   sm a rt  m a teri a a p p li e d   t o   s o f ro b o ti c s,  d y n a m ic  o f   so f t   ro b o ts,  m o d e li n g   o f   sm a rt  stru c tu re s.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.