prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.
  Preuzmi
PDF 22.3 MB
disertacija
Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:573490
Mihaldinec, Hrvoje
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija

Citirajte ovaj rad

Mihaldinec, H. (2020). Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora. (Disertacija). Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

Mihaldinec, Hrvoje. "Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

Mihaldinec, Hrvoje. "Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

Mihaldinec, H. (2020). 'Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 04.10.2022., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

Mihaldinec H. Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora. [Disertacija]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 04.10.2022.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

H. Mihaldinec, "Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.
Naslov (engleski)Human body motion recognition using ultra-wideband localization sensors and inertial sensors data fusion.
AutorHrvoje Mihaldinec
MentorHrvoje Džapo (mentor)
Član povjerenstvaHrvoje Džapo (predsjednik povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za elektroničke sustave i obradbu informacija)
Zagreb
Datum i država obrane2020, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		621.3 - Elektrotehnika
Sažetak
Praćenje pokreta ljudskog tijela (engl. Human Motion Tracking, HMT) nalazi primjenu u brojnim područjima, poput medicine, rehabilitacije, sporta, interaktivnih sustava itd. HMT sustavi prikupljaju kinetičke i kinematičke informacije o kretanju tijela ili njegovih dijelova u svrhu kvantitativne analize parametara pokreta. Tradicionalno korišteni HMT sustavi temelje se na računalnom vidu i inercijskim (IMU) senzorima, a u posljednjih nekoliko godina pojavom tržišno dostupnih ultraširokopojasnih (UWB) tehnologija otvorile su se mogućnosti za realizaciju HMT sustava boljih značajki. Istraživanje su motivirali uočeni nedostaci postojećih HMT metoda temeljenih na fuziji UWB tehnologije i IMU senzora. Razvijene su odgovarajuće metode kompenzacije mjernih pogrešaka i pokazano je da se predloženim pristupom postižu bolji rezultati u odnosu na postojeće metode. Razvijeni su specijalizirani nosivi bežični umreženi senzorski čvorovi te je razrađen model i algoritam za određivanje položaja i pokreta ljudskog tijela primjenom fuzije senzorskih podataka iz UWB i IMU senzora. Postignuti su sljedeći znanstveni doprinosi: • model za određivanje položaja i pokreta ljudskog tijela iz podataka dobivenih nosivim ultraširokopojasnim lokalizacijskim senzorima i inercijskim senzorima, • arhitektura sklopovske i programske izvedbe mjernog postava niske potrošnje za određivanje položaja i pokreta ljudskog tijela • algoritam za određivanje položaja i prepoznavanje pokreta ljudskog tijela primjenom fuzije senzorskih podataka i metoda strojnog učenja.
Sažetak (engleski)
Human Motion Tracking (HMT) is used in various fields, such as medicine, rehabilitation, sports, interactive systems, etc. HMT systems collect kinetic and kinematic data about movement of the body or its individual parts for purpose of quantitative analysis of movement parameters. Traditionally, HMT systems were based on computer vision techniques and inertial (IMU) sensors, while in recent years commercial availability of ultra-wideband (UWB) technologies opened new opportunities for realization of HMT systems with better characteristics. The research was motivated by the perceived shortcomings of existing HMT approaches based on UWB and IMU sensor fusion. Methods for measurement error compensation were developed and it was shown that the proposed approach can achieve better performance compared to the existing methods. Specialized wearable wireless sensor nodes were developed, and the model and algorithm for determination of the position and motion of the human body, based on data fusion between UWB and inertial sensors, were developed. The following scientific contributions were achieved: • model for determination of the human body position and motion from the data obtained by wearable UWB localization sensors and inertial sensors • hardware and software architecture of low-power measurement system for determination of the human body position and motion • algorithm for determination of the human body position and motion recognition by using sensor data fusion and machine learning methods
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:573490
Datum promocije2020
Studijski programNaziv: Elektrotehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (doktorski)
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, po-dručje tehničkih znanosti (dr. sc.)
Vrsta resursaTekst
Opseg178 str.
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
RepozitorijRepozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane2020-09-11 11:43:44

(©) Nacionalna i sveučilišna knjižnica u Zagrebu 2015. Sva prava pridržana. | Hrvatske bratske zajednice 4 p.p. 550, 10000 Zagreb, Hrvatska Tel. ++ 385 1 616-4040
OIB: 84838770814 | IBAN: HR66 2340 0091 1000 1008 1, Porezni broj (PDV identifikacijski broj) - VAT Number: HR84838770814
Prijava u repozitorij