- About
-
The Global ETD Search service is a free service for researchers
to find electronic theses and dissertations. This service is
provided by the
Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
Search results
Showing 31 to 32 of 32 (0.017 seconds)| 31 |
Enhanching the Human-Team Awareness of a RobotWåhlin, Peter January 2012 (has links)
The use of autonomous robots in our society is increasing every day and a robot is no longer seen as a tool but as a team member. The robots are now working side by side with us and provide assistance during dangerous operations where humans otherwise are at risk. This development has in turn increased the need of robots with more human-awareness. Therefore, this master thesis aims at contributing to the enhancement of human-aware robotics. Specifically, we are investigating the possibilities of equipping autonomous robots with the capability of assessing and detecting activities in human teams. This capability could, for instance, be used in the robot's reasoning and planning components to create better plans that ultimately would result in improved human-robot teamwork performance. we propose to improve existing teamwork activity recognizers by adding intangible features, such as stress, motivation and focus, originating from human behavior models. Hidden markov models have earlier been proven very efficient for activity recognition and have therefore been utilized in this work as a method for classification of behaviors. In order for a robot to provide effective assistance to a human team it must not only consider spatio-temporal parameters for team members but also the psychological.To assess psychological parameters this master thesis suggests to use the body signals of team members. Body signals such as heart rate and skin conductance. Combined with the body signals we investigate the possibility of using System Dynamics models to interpret the current psychological states of the human team members, thus enhancing the human-awareness of a robot. / Användningen av autonoma robotar i vårt samhälle ökar varje dag och en robot ses inte längre som ett verktyg utan som en gruppmedlem. Robotarna arbetar nu sida vid sida med oss och ger oss stöd under farliga arbeten där människor annars är utsatta för risker. Denna utveckling har i sin tur ökat behovet av robotar med mer människo-medvetenhet. Därför är målet med detta examensarbete att bidra till en stärkt människo-medvetenhet hos robotar. Specifikt undersöker vi möjligheterna att utrusta autonoma robotar med förmågan att bedöma och upptäcka olika beteenden hos mänskliga lag. Denna förmåga skulle till exempel kunna användas i robotens resonemang och planering för att ta beslut och i sin tur förbättra samarbetet mellan människa och robot. Vi föreslår att förbättra befintliga aktivitetsidentifierare genom att tillföra förmågan att tolka immateriella beteenden hos människan, såsom stress, motivation och fokus. Att kunna urskilja lagaktiviteter inom ett mänskligt lag är grundläggande för en robot som ska vara till stöd för laget. Dolda markovmodeller har tidigare visat sig vara mycket effektiva för just aktivitetsidentifiering och har därför använts i detta arbete. För att en robot ska kunna ha möjlighet att ge ett effektivt stöd till ett mänskligtlag måste den inte bara ta hänsyn till rumsliga parametrar hos lagmedlemmarna utan även de psykologiska. För att tyda psykologiska parametrar hos människor förespråkar denna masteravhandling utnyttjandet av mänskliga kroppssignaler. Signaler så som hjärtfrekvens och hudkonduktans. Kombinerat med kroppenssignalerar påvisar vi möjligheten att använda systemdynamiksmodeller för att tolka immateriella beteenden, vilket i sin tur kan stärka människo-medvetenheten hos en robot. / <p>The thesis work was conducted in Stockholm, Kista at the department of Informatics and Aero System at Swedish Defence Research Agency.</p>
|
| 32 |
Atrial Fibrillation Detection Algorithm Evaluation and Implementation in Java / Utvärdering av algoritmer för detektion av förmaksflimmer samt implementation i JavaDizon, Lucas, Johansson, Martin January 2014 (has links)
Atrial fibrillation is a common heart arrhythmia which is characterized by a missing or irregular contraction of the atria. The disease is a risk factor for other more serious diseases and the total medical costs in society are extensive. Therefore it would be beneficial to improve and optimize the prevention and detection of the disease. Pulse palpation and heart auscultation can facilitate the detection of atrial fibrillation clinically, but the diagnosis is generally confirmed by an ECG examination. Today there are several algorithms that detect atrial fibrillation by analysing an ECG. A common method is to study the heart rate variability (HRV) and by different types of statistical calculations find episodes of atrial fibrillation which deviates from normal sinus rhythm. Two algorithms for detection of atrial fibrillation have been evaluated in Matlab. One is based on the coefficient of variation and the other uses a logistic regression model. Training and testing of the algorithms were done with data from the Physionet MIT database. Several steps of signal processing were used to remove different types of noise and artefacts before the data could be used. When testing the algorithms, the CV algorithm performed with a sensitivity of 91,38%, a specificity of 93,93% and accuracy of 92,92%, and the results of the logistic regression algorithm was a sensitivity of 97,23%, specificity of 93,79% and accuracy of 95,39%. The logistic regression algorithm performed better and was chosen for implementation in Java, where it achieved a sensitivity of 97,31%, specificity of 93,47% and accuracy of 95,25%. / Förmaksflimmer är en vanlig hjärtrytmrubbning som kännetecknas av en avsaknad eller oregelbunden kontraktion av förmaken. Sjukdomen är en riskfaktor för andra allvarligare sjukdomar och de totala kostnaderna för samhället är betydande. Det skulle därför vara fördelaktigt att effektivisera och förbättra prevention samt diagnostisering av förmaksflimmer. Kliniskt diagnostiseras förmaksflimmer med hjälp av till exempel pulspalpation och auskultation av hjärtat, men diagnosen brukar fastställas med en EKG-undersökning. Det finns idag flertalet algoritmer för att detektera arytmin genom att analysera ett EKG. En av de vanligaste metoderna är att undersöka variabiliteten av hjärtrytmen (HRV) och utföra olika sorters statistiska beräkningar som kan upptäcka episoder av förmaksflimmer som avviker från en normal sinusrytm. I detta projekt har två metoder för att detektera förmaksflimmer utvärderats i Matlab, en baseras på beräkningar av variationskoefficienten och den andra använder sig av logistisk regression. EKG som kommer från databasen Physionet MIT används för att träna och testa modeller av algoritmerna. Innan EKG-signalen kan användas måste den behandlas för att ta bort olika typer av brus och artefakter. Vid test av algoritmen med variationskoefficienten blev resultatet en sensitivitet på 91,38%, en specificitet på 93,93% och en noggrannhet på 92,92%. För logistisk regression blev sensitiviteten 97,23%, specificiteten 93,79% och noggrannheten 95,39%. Algoritmen med logistisk regression presterade bättre och valdes därför för att implementeras i Java, där uppnåddes en sensitivitet på 91,31%, en specificitet på 93,47% och en noggrannhet på 95,25%.
|
Page generated in 0.0241 seconds