Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.

Mihaldinec, Hrvoje

prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.

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

APA 6th Edition

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

MLA 8th Edition

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

Chicago 17th Edition

Harvard

Mihaldinec, H. (2020). 'Prepoznavanje pokreta ljudskog tijela fuzijom podataka ultraširokopojasnih lokalizacijskih senzora i inercijskih senzora.', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 01.10.2023., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

Vancouver

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 01.10.2023.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:573490

IEEE

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

Naslov	Prepoznavanje 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.
Autor	Hrvoje Mihaldinec
Mentor	Hrvoje Džapo (mentor)
Član povjerenstva	Hrvoje 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 obrane	2020, 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)
Jezik	hrvatski
URN:NBN	urn:nbn:hr:168:573490
Datum promocije	2020
Studijski program	Naziv: Elektrotehnika Vrsta studija: sveučilišni Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (doktorski) Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, po-dručje tehničkih znanosti (dr. sc.)
Vrsta resursa	Tekst
Opseg	178 str.
Način izrade datoteke	Izvorno digitalna
Prava pristupa	Otvoreni pristup
Uvjeti korištenja
Repozitorij	Repozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane	2020-09-11 11:43:44