Spelling suggestions: "subject:"språkcentrum"" "subject:"arkivcentrum""
1 |
Continuous Balance Evaluation by Image Analysis of Live Video : Fall Prevention Through Pose Estimation / Kontinuerlig Balansutvärdering Genom Bildanalys av Video i Realtid : Fallprevention Genom KroppshållningsestimationRuneskog, Henrik January 2021 (has links)
The deep learning technique Human Pose Estimation (or Human Keypoint Detection) is a promising field in tracking a person and identifying its posture. As posture and balance are two closely related concepts, the use of human pose estimation could be applied to fall prevention. By deriving the location of a persons Center of Mass and thereafter its Center of Pressure, one can evaluate the balance of a person without the use of force plates or sensors and solely using cameras. In this study, a human pose estimation model together with a predefined human weight distribution model were used to extract the location of a persons Center of Pressure in real time. The proposed method utilized two different methods of acquiring depth information from the frames - stereoscopy through two RGB-cameras and with the use of one RGB-depth camera. The estimated location of the Center of Pressure were compared to the location of the same parameter extracted while using the force plate Wii Balance Board. As the proposed method were to operate in real-time and without the use of computational processor enhancement, the choice of human pose estimation model were aimed to maximize software input/output speed. Thus, three models were used - one smaller and faster model called Lightweight Pose Network, one larger and accurate model called High-Resolution Network and one model placing itself somewhere in between the two other models, namely Pose Residual Network. The proposed method showed promising results for a real-time method of acquiring balance parameters. Although the largest source of error were the acquisition of depth information from the cameras. The results also showed that using a smaller and faster human pose estimation model proved to be sufficient in relation to the larger more accurate models in real-time usage and without the use of computational processor enhancement. / Djupinlärningstekniken Kroppshållningsestimation är ett lovande medel gällande att följa en person och identifiera dess kroppshållning. Eftersom kroppshållning och balans är två närliggande koncept, kan användning av kroppshållningsestimation appliceras till fallprevention. Genom att härleda läget för en persons tyngdpunkt och därefter läget för dess tryckcentrum, kan utvärdering en persons balans genomföras utan att använda kraftplattor eller sensorer och att enbart använda kameror. I denna studie har en kroppshållningsestimationmodell tillsammans med en fördefinierad kroppsviktfördelning använts för att extrahera läget för en persons tryckcentrum i realtid. Den föreslagna metoden använder två olika metoder för att utvinna djupseende av bilderna från kameror - stereoskopi genom användning av två RGB-kameror eller genom användning av en RGB-djupseende kamera. Det estimerade läget av tryckcentrat jämfördes med läget av samma parameter utvunnet genom användning av tryckplattan Wii Balance Board. Eftersom den föreslagna metoden var ämnad att fungera i realtid och utan hjälp av en GPU, blev valet av kroppshållningsestimationsmodellen inriktat på att maximera mjukvaruhastighet. Därför användes tre olika modeller - en mindre och snabbare modell vid namn Lightweight Pose Network, en större och mer träffsäker modell vid namn High-Resolution Network och en model som placerar sig någonstans mitt emellan de två andra modellerna gällande snabbhet och träffsäkerhet vid namn Pose Resolution Network. Den föreslagna metoden visade lovande resultat för utvinning av balansparametrar i realtid, fastän den största felfaktorn visade sig vara djupseendetekniken. Resultaten visade att användning av en mindre och snabbare kroppshållningsestimationsmodellen påvisar att hålla måttet i jämförelse med större och mer träffsäkra modeller vid användning i realtid och utan användning av externa dataprocessorer.
|
2 |
Sunshade Demonstrator Spacecraft Earth Sphere of Influence Escape Using a Propellant-free AOCS / Sunshade Demonstrator Rymdfarkost Earth Influenssfär flyr med hjälp av en drivgasfri AOCSRicci, Leonardo January 2021 (has links)
This thesis provides insights to what is peculiar about a solar sail attitude and orbit control system and provides the assessment, in the form of a feasibility study, of the effectiveness of sail tip vanes as a control hardware to escape the Earth sphere of influence. The demonstrator aims to prove the technology for the Sunshade project, a constellation of solar sails located at the Lagrangian point L1 to obscure part of the solar radiation directed towards earth. Solar sailing poses a few fundamental challenges to spaceflight and it is a yet-to-be-proven branch of space engineering. Other tentative design exist but there is no standard to follow or off-the-shelf component that can be straightforward used. Moreover the scalability to the final project has to be accounted for in every step of the project.</p><p>The project is divided in a preliminary dimensioning, followed by a Simulink® based simulation which tests preliminary decisions. The simulation, performed on an orbit on the ecliptic plane, integrates models of Earth’s eclipse and environmental disturbance torques. The escape time for a 100 m solar sail is found to be 1215 days, with a nonlinear PD control algorithm and sail tip vanes as the only control hardware. Attention is also posed on the consequence of a simplified sail film deformation in terms of centre of pressure to centre of mass off-set. / I detta examensarbete studeras vad som är speciellt med solsegels system för attityd- och bankontroll och ger en bedömning, i form av en möjlighetsstudie, av effektiviteten hos flöjlar som sätts på seglets hörn som kontrollhårdvara för att lämna jordens inflytelsesfär. Demonstratorn syftar till att bevisa tekniken för Sunshade-projektet, en konstellation av solsegel belägen vid lagrangepunkten L1 för att skugga en del av solstrålningen riktad mot jorden. Solsegling innebär några grundläggande utmaningar för rymdfärden och det är en ännu inte bevisad gren av rymdteknik. Annan preliminär design finns, men det finns ingen standard att följa eller standardkomponenter som enkelt kan användas. Dessutom måste skalbarheten till det slutliga projektet redovisas i varje steg i projektet.Projektet är uppdelat i en preliminär dimensionering, följt av en Simulink-baserad simulering som testar preliminära beslut. Simuleringen, utförd på en omloppsbana påekliptikan, integrerar modeller av jordens skugga och störningar av vridmoment från ett antal källor.Flykttiden för ett 100m solsegel blir 1215 dagar, med en icke-linjär PD kontrollalgoritm och segelhörnsflöjlar som den enda styrhårdvaran. Dessutom studeras förskjutningen av tryckcentrum i förhållande till masscentrum under en förenklad modell av segeldeformation.
|
Page generated in 0.0578 seconds