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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Reproducing human motion by an antropo-mimetic robot using a kinect camera
Organization Unit
Authors
  • Igor Sokolovski
Supervisors
  • Rolf Pfeifer
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 51
Date 2011
Abstract Text This master’s thesis deals with the implementation of a motion capture system measuring joints’ angles and estimating the kinematic model of human and the ECCERobot in real time as well as of a control mechanism for robot’s ‘muscles’. In the framework of my master project I created several components. The first component is used for motion capture from a human. For this purpose, I used a Kinect camera. The module was built in a way to control the camera, visualize a human 3D character from the data received and estimate the position of her limbs. The second component has the same functionality, but it was created for the robot. Kinect could not ‘catch’ the robot’s skeleton, so this I used retro-reflective markers, OptiTrack cameras and Tracking Tools software. I suggested, developed and tested a method of estimation of the robot’s upper body kinematical model. The method showed accurate and stable results. Also I proposed an algorithm based on an echo state neural network for the reproduction of human movement and control of the robot’s 'muscles'.
Zusammenfassung Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Umsetzung eines Bewegungserfassungssystems zur Erfassung von Gelenkwinkeln und zur Bestimmung des kinematischen Modells des Menschen und des ECCERoboters in Echtzeit sowie einem Kontrollmechanismus für Roboter "Muskeln". Im Rahmen meines Master-Projekts habe ich mehrere Komponenten entworfen. Die erste Komponente wurde für die Bewegungserfassung eines Menschens verwendet. Zu diesem Zweck habe ich eine Kinect Kamera verwendet. Das Modul wurde so gebaut zum die Kamera zu steuern, eine menschliche 3D-Figur aus den empfangenen Daten zu visualisieren und um die Position ihrer Gelenke zu schätzen. Die zweite Komponente hat die gleiche Funktionalität, aber es wurde für den Roboter entworfen. Kinect konnte das Roboter-Skelett nicht erkennen, deshalb habe ich retro-reflektierenden Marker verwendet, OptiTrack Kameras und Tracking-Tools-Software. Ich schlug vor, entwickelte und erprobte eine Methode für die Bestimmung des kinematischen Modells des Roboteroberkörpers. Die Methode zeigte genaue und stabile Ergebnisse. Desweiteren schlug ich einen Algorithmus vor, basierend auf einem neuralen Echo-Zustands-Netzwerk für die Reproduktion der menschlichen Bewegung und für die Steuerung der Robotermuskeln.
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