Ovládání robotu gesty

Jakub Rosol

Gesture Control of Mobile Robot

Type of document

bakalářská práce
bachelor thesis

Author

Jakub Rosol

Supervisor

Chudoba Jan

Opponent

Štěpán Petr

Study program

Kybernetika a robotika

Institutions assigning rank

katedra kybernetiky

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Show full item record

Abstract

Cílem práce je návrh a implementace prototypu řídícího programu pro ovládání mobilního robotu, který bude umožňovat interakci člověka s robotem pomocí gest. Pro práci byl zvolen sensor Microsoft Kinect. Sledování gest je založeno na strojovém učení s využitím umělých neuronových sítí. Před tvorbou řídicího programu byla provedena analýza použitého sensoru a použitých metod. Implementace byla inspirována rešerší prací, které se věnovali rozlišování gest s využitím neuronových sítí. V práci je popsán návrh a implementace řídicího programu, který může být ovládán sedmi různými gesty, a testování přesnosti použitých metod. Výsledkem práce je funkční prototyp řídícího programu, který není integrován s robotem.

The aim of this thesis is design and implementation of prototype program for gesture control of mobile robot, which will enable interaction between human and robot. Sensor Microsoft Kinect was chosen for this work. Gesture recognition is based on machine learning with the use of artificial neural networks. Prior to the program development a analysis of used sensor and methods was carried out. Implementation was inspired by several papers focused on gesture recognition based on neural networks. In the thesis we introduce the design and implementation of a program that can be controlled by seven different gestures. Furthermore the accuracy of the used methods is tested. The result of the thesis is a functional prototype of control program, that is not intergrated with a real robot.