목적

운동에 대한 사람들의 관심도가 높아짐에 따라 헬스장을 이용하는 사람들의 수도 늘어나는 추세이다. 그 만큼 PT의 대한 관심도가 높아지고 있지만 개인 성격, 활동 시간대, 금전적인 문제로 인해 서비스 이용에 어려움을 겪는 사람들이 있다. 문제를 해결하기 위해 회원의 운동을 보조를 위한 ”헬스장 보조 모바일 로봇” 제작하였습니다.

주 역할

Deeplearning 구동 환경 구축
- Alphapose를 GPU로 연산하기 위해 CUDA를 설치하였습니다. 설치하면서 pyTorch와, CUDA, Graphic driver 버전을 맞추는 것의 중요성을 알게 되었습니다.
ROS통신을 위한 Alphapose keypoint interface 개발
- Alphepose keypoint 데이터를 Queue를 통하여 보관한 후 다른 Thread와 공유하여 최대한 기존 소스코드를 수정하지 않는 방향으로 개발하였습니다.
운동자세 기록 GUI 개발
- 운동자세 데이터를 수집하기 위해 rosbag 으로는 불편함을 느껴 alphapose에서 출력되는 keypoint들을 시각화하고 기록하여 json 파일로 저장할 수 있는 GUI를 QT로 개발하였습니다.
keypoint를 vector로 변환 후 운동 정자세 오자세 판별
- Jupyter Notebook을 통해 pandas로 json 파일을 불러들어와 matplot으로 keypoint 시각화를 진행하며 주로 초보자들이 실수하는 자세와 정자세를 비교해 운동에 중요한 joint를 구하고 Cosine Similiarity에 가중치를 주어 정자세와 비교하였습니다.