| Document Type
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BL
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| Record Number
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881637
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| Main Entry
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Ehlers, Kristian.
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| Title & Author
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Echtzeitfähige 3D Posenbestimmung des Menschen in der Robotik : : Methoden und Anwendungen.
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| Publication Statement
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Wiesbaden :: Vieweg,, 2018.
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| Page. NO
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1 online resource (284 pages)
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| ISBN
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365824822X
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: 9783658248222
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3658248211
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9783658248215
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| Notes
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A.2 Ergänzungen zum Lernmodell der Standard Selbstorganisierenden Karte
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| Contents
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Intro; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; Pseudocodeverzeichnis; Abstract; Kurzfassung; 1 Einleitung; 1.1 Stand der Technik; 1.2 Struktur der Arbeit; 2 Grundlagen; 2.1 Posendarstellung; 2.1.1 Posen von Koordinatensystemen; 2.1.2 Anatomische Grundlagen und Pose der Hand; 2.1.3 Anatomische Grundlagen und Pose des Körpers; 2.2 Punktwolken; 2.2.1 Tiefenbildkameras; 2.3 Detektion der Hand; 2.4 Detektion des Menschen; 2.5 Methoden zur Analyse und Klassifizierung von Daten; 2.5.1 Hauptkomponentenanalyse; 2.5.2 Support Vector Machine
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3 Posenbestimmung mit Hilfe Selbstorganisierender Karten3.1 Selbstorganisierende Karten; 3.1.1 Künstliche Neuronale Netze; 3.1.2 Selbstorganisierende Karten; 3.2 Standard-Selbstorganisierende Karte; 3.2.1 Lernmodell; 3.2.2 Bestimmung der Pose der menschlichen Hand; 3.2.3 Handgestenerkennung; 3.2.4 Bestimmung der Pose des menschlichen Körpers; 3.2.5 Körpergestenerkennung; 3.3 Generalisierte Selbstorganisierende Karte; 3.3.1 Lernmodell; 3.3.2 Bestimmung der Pose der menschlichen Hand; 3.3.3 Handgestenerkennung; 3.3.4 Bestimmung der Pose des menschlichen Körpers; 3.3.5 Körpergestenerkennung
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3.3.6 Gesamtverfahren für die Bestimmung der Pose der Hand3.3.7 Gesamtverfahren für die Bestimmung der Pose des Körpers; 4 Posenbestimmung mit Hilfe eines kinematischen Modells; 4.1 Kinematische Modelle; 4.1.1 Vorwärtskinematik; 4.1.2 Inverse Kinematik; 4.2 Bestimmung der Pose der menschlichen Hand; 4.2.1 Kinematisches Modell; 4.2.2 Inverse Kinematik; 4.2.3 Posenbestimmung; 4.2.4 Erweiterungen des Verfahrens; 4.2.5 Handgestenerkennung; 4.3 Bestimmung der Pose des menschlichen Körpers; 4.3.1 Kinematisches Modell; 4.3.2 Posenbestimmung; 4.3.3 Körpergestenerkennung
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5 Posenbestimmung mit Hilfe eines kombinierten Verfahrens5.1 Posenbestimmung der Hand; 5.2 Posenbestimmung des Körpers; 6 Evaluation; 6.1 Posenbestimmung der Hand; 6.1.1 Genauigkeit und Robustheit; 6.1.2 Geschwindigkeit; 6.2 Posenbestimmung des Körpers; 6.2.1 Genauigkeit und Robustheit; 6.2.2 Geschwindigkeit; 7 Anwendungen; 7.1 Gestenerkennung; 7.1.1 Handgesten; 7.1.2 Körpergesten; 7.2 Schnittstelle für die Telerobotik mit einem Industrierobter und einer Roboterhand; 7.2.1 Anwendungsbeschreibung und Motivation; 7.2.2 Systembeschreibung; 7.2.3 Posenbestimmung und Steuerung des Roboters
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7.2.4 Evaluation7.2.5 Steuerung einer Roboterhand; 7.3 Mensch-Roboter-Interaktion in der mobilen Robotik; 7.3.1 Anwendungsbeschreibung und Motivation; 7.3.2 Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstelle; 7.3.3 Evaluation; 7.4 Mensch-Roboter-Interaktion mit einem humanoiden Roboter; 7.4.1 Motivation und Anwendungsbeschreibung; 7.4.2 Der humanoide Roboter "Pepper"; 7.4.3 Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstelle; 7.4.4 Anwendungen; 7.5 Posenbestimmung eines Industrieroboters; 8 Zusammenfassung und Ausblick; A Anhang; A.1 Ergänzungen zum Perzeptron
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| LC Classification
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T385TA1637-1638TK788
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