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Le nostre tesi
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Politecnico di Torino

Mechatronic Engineering

Master's degree

Autore

Huda Elniema Abdalla

2021

Riconoscimento di gesti tramite sensori Time-Of-Flight

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Politecnico di Torino

Mechatronic Engineering

Master's degree

Autore

Huda Elniema Abdalla

HMI – Human Machine InterfacePython
Relatori Teoresi coinvolti

Massimiliano Curti


Abstract

Dalla nascita dei moderni sistemi informatici, i ricercatori hanno sviluppato varie soluzioni per il riconoscimento dei gesti nel contesto dell’interazione uomo-macchina (HMI). Al giorno d’oggi, l’avanguardia in questo campo è il riconoscimento dei gesti “touchless” ovvero senza contatto fisico.

La tecnologia touchless è stata incorporata in applicazioni che vanno dall’ambiente industriale (ad es. interazione uomo-robot) alle applicazioni di intrattenimento, all’assistenza sanitaria e all’industria automobilistica.

Fino a poco tempo, gran parte del riconoscimento dei gesti touchless si è concentrato sull’utilizzo di tecniche di visione artificiale. Tuttavia, queste tecniche richiedono un’elevata potenza di calcolo per comprendere le immagini con successo e si sono rivelate non utili al buio o in altre condizioni di scarsa visibilità. Sulla base di analisi di mercato del riconoscimento dei gesti e del rilevamento touchless, “si prevede che la tecnologia basata sui sensori occuperà una ampia quota del mercato nei prossimi anni”.

Due tipi di sensori sono utilizzati principalmente nei dispositivi di rilevamento senza contatto: sensori a infrarossi e sensori capacitivi. Tuttavia, ciascuno di questi sensori ha dimostrato di presentare notevoli svantaggi. In questa tesi è stato proposto il progetto di un prototipo di sensore touchless utilizzando la tecnologia Time-of-Flight (TOF). La strategia escogitata mira ad ottenere la migliore configurazione con un basso costo e un’elevata affidabilità.

Il sistema proposto è composto da una matrice orizzontale di tre sensori TOF (Time-Of-Flight). I sensori vengono utilizzati per la raccolta di dati relativi a sette gesti delle mani eseguiti dall’utente a una distanza predefinita dal dispositivo. I movimenti dei gesti delle mani sono classificati utilizzando le reti neurali. Al termine, l’approccio proposto viene validato tramite un’interfaccia utente grafica (GUI). Questa tesi offre anche una panoramica delle diverse tecnologie utilizzate nel rilevamento senza contatto fornendo una valutazione comparativa delle prestazioni di altri tipi di sensori di riconoscimento di gesti disponibili sul mercato.

Obiettivo Tesi

Analizzare e implementare un sistema di riconoscimento di gestures tramite sensori ToF (Time-of-Flight) a basso costo

Metodologia di ricerca

Sviluppo di sistemi di interazione uomo-macchina non convenzionali e a basso costo da utilizzare in ambienti specifici.

Sviluppi futuri

Applicazione del sistema a use-cases differenti per analizzare e verificare i limiti del sistema. Utilizzo del model-based-design per analizzare il comportamento dei sensori, sviluppare algoritmi di riconoscimento gestures e simulare l’interazione con l’utente.