Žmogaus skeleto judesių sekimo dėvimais jutikliais metodų tyrimas

Abstract

Žmogaus skeleto judesių sekimo dėvimais jutikliais metodų tyrimas. Baigiamasis magistro darbas informatikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2022, 73 p. teksto be priedų, 37 iliustr., 7 lent., 32 bibl. Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami objekto orientacijos erdvėje nustatymo metodai, tinkami žmogaus skeleto judesiams sekti. Žmogaus skeleto judesiams sekti naudojami išmanieji laikrodžiai su integruotais jutikliais, tvirtinami ant žmogaus rankos. Darbe įgyvendinti išplėstinio Kalmano filtro ir rekurentinio neuroninio tinklo metodai orientacijos erdvėje nustatymui iš jutiklių signalų.Atliekami orientacijos nustatymo metodų tikslumo bandymai, pagal kurių rezultatus metodai yra palyginami. Žmogaus rankos skeleto judesiams atvaizduoti taikomas kinematinis modelis. Įvertinus rezultatus pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir pasiūlymai.

Investigation of Methods for Human Pose Tracking with Wearable Sensors, Master Thesis for Informatics Engineering degree. Vilnius Gediminas Technical University. Vilnius, 2022, 73 p., 37 figures, 7 tables, 32 references. The methods of an object attitude estimation, used for tracking the pose of the human skeleton, are analyzed in the final Master Thesis. Smartwatches with integrated sensors mounted on the human arm are used to track the movement. Extended Kalman filter and a recurrent neural network methods for estimating the attitude from sensor signals are implemented. Accuracy tests of attitude estimation methods were performed to compare results. A kinematic model is used to represent the estimated movements of the human arm. After evaluating the results, the conclusions and suggestions of the final work are presented.