Theses in Progress

Recognition of gesture movement, orientation and location using IMUs and Inverse Kinematics

December 04, 2020 – ,

Motivation

Mit fortschreitenden technologischen Errungenschaften wie der Virtual Reality (respektive Augmented Reality) bedarf es auch immer mehr nach neuartigen Möglichkeiten der Interaktion zwischen Mensch und Maschine.

Aus diesen Gründen soll sich die hier ausgeschriebene Arbeit mit der akkuraten Erfassung von Armbewegungen im Kontext von Handgesten/Gebärden befassen.

Aufgaben

Anhand von Beschleunigungssensoren, Gyroskopen und Magnetometern und mit Hilfe von inverser Kinematik sollen die Bewegung, die Orientierung und insbesondere der Ausführungsort von Gebärden erkannt werden. Dazu sind die Bewegungen des Ober- und Unterarmes zu erfassen und mit Hilfe von inverser Kinematik die Lage und Position der Hand in Relation zum Kopf zu ermitteln und prototypisch zu visualisieren. Folgender Ablauf wäre möglich:

  1. Literaturrecherche zu verwandten Arbeiten (Hardware, Inverse Kinematik, Gestenerkennung, Positionsbestimmung, ...)
  2. Konzeption und Implementierung eines Tracking-Systems mit Visualisierung
  3. Evaluation der berechneten Bewegung und Lage, in Form von Position und Orientierung, im Vergleich zur tatsächlichen.
  4. Eine Einführung in das Thema, verwandte Arbeiten, Konzeption, Implementation und Evaluation müssen in der Ausarbeitung geschrieben, begründet und diskutiert werden.

Die Arbeit soll möglichst in englischer Sprache verfasst werden. Start frühestens Anfang 2021.

Aufgaben

  • Gute mathematischen Kenntnisse, vor allem im Bereich der linearen Algebra (Matrizenberechnung)
  • Erfahrung mit der Unity Game Engine, Unreal Engine, o.ä. wären hilfreich

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Keywords: Gestenerkennung, Inverse Kinematik, Gebärden, Handgesten, IMU, Beschleunigungssensor, Gyroskop, Magnetometer

Research Area(s):

Tutor: Achenbach, Müller

Student: Felix Klose

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