Dissertação

{en_GB=Robots, one step ahead of us: Prediction of human movements} {} EVALUATED

{pt=A capacidade de prever movimentos humanos em ambientes onde tanto humanos como robots trabalham permite imensos benefícios. Estes benefícios podem ser em termos da sua interação direta ou de forma a não interferir na atividade do humano. Esta tese propõe o desenvolvimento de um sistema que é capaz de prever movimentos humanos e trajetórias tanto offline como online. Este sistema utiliza Probabilistic Motor Primitives para representar os movimentos aprendidos e usa o algoritmo de Dynamic Time Warping para escalar movimentos com fases ou com velocidades diferentes das dos movimentos aprendidos. O sistema classifica também movimentos completos e incompletos (previsão de um movimento que ainda não terminou). Para terminar, os resultados do sistema, tanto offline como online foram apresentados e discutidos, assim como foi feita uma comparação deste sistema com um preditor simples que apenas utiliza a distância euclidiana, na qual o sistema provou ter uma melhor performance que o preditor que utiliza a distância euclidiana., en=The ability of predicting human movements allows for improvements in environments where both humans and robots work. These improvements might be in terms of their direct interaction or in order to avoid getting in the way of a human’s action. This thesis proposes the development of a system that is able to predict human movements and trajectories both online and offline. The system uses Probabilistic Motor Primitives to represent the learned movements and will use Dynamic Time Warping to scale movements at different speeds and phases from those learned. Furthermore, the system classifies complete movements and incomplete movements (prediction of an unfinished movement). Lastly, the results of the system both online and offline were presented and discussed as well as a comparison with a simple euclidean distance predictor was made, where the system proved to be better than the euclidean distance predictor.}
{pt=Probabilistic Motor Primitives, Previsão, Trajectória, Dynamic Time Warping, Classificação de movimentos., en=Probabilistic Motor Primitives, Prediction, Trajectory, Dynamic Time Warping, Classification of movements.}

Novembro 8, 2017, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Francisco António Chaves Saraiva de Melo

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Manuel Fernando Cabido Peres Lopes

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado