Lỗi hố đen xuất hiện trên ảnh độ sâu

Một phần của tài liệu Ứng dụng thuật toán nhận dạng chuyển động của người trong môi trường 3d để huấn luyện cho robot chơi cầu lông (Trang 64 - 67)

58

Chương 6

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Luận văn đã giải quyết được bài toán phát hiện vận động viên và tính được tọa độ của vận động viên trên sân cầu lơng.

Luận văn có thể phát triển thêm bằng cách tracking và vẽ quỹ đạo bay của trái cầu đến điểm rơi từ đó có thể điều khiển máy phát cầu lông tốt hơn. Trong tương lai các hãng công nghệ sẽ phát triển thêm những sản phẩm camera 3D có chất lượng tốt hơn khi đó áp dụng vào chương trình sẽ cho ra ứng dụng phần mềm tốt hơn.

Do thời gian có hạn nên tác giả chỉ cố gắng giải quyết bài tốn để hồn thành luận văn tốt nghiệp của mình cho đúng tiến độ. Trong tương lai tác giả sẽ tìm hiểu những thuật tốn tốt hơn để phát triển luận văn theo hướng Machine learing để điều khiển máy phát cầu lông tốt hơn.

59

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Jonathan Taryoto, “Shuttlcock launcher and method for launching”, Apr. 12, 2002.

[2] Shinobu Sakai, Ryota Nobeand Koetsu Yamazaki, “A Study on Projection Performance of Roller Type Badminton Machine and Its Optimization”, June 13 - 17, 2011, Shizuoka, Japan.

[3] Trần Nguyên Soái, luận văn Thạc sĩ “THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG ROBOT THÔNG MINH HUẤN LUYỆN CHƠI CẦU LÔNG SỬ DỤNG THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG 3D” Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM (2017).

[4] Baptiste Darbois Texier, Caroline Cohen, David Quere, Christophe Clanet; “Shuttlecock dynamics”, Accepted 05 March 2012.

[5] Caroline Cohen, Baptiste Darbois Texier, David Quere and Christophe Clanet, “The physics of badminton”, New J. Phys. 17 (2015).

[6] Armando Nava, Leonardo Garrido and Ramon F. Brena; “Recognizing Activities Using a Kinect Skeleton tracking and Hidden Markov Models” (2014).

[7] Pei-Fu Tsou, Chao-Cheng Wu; “Estimation of Calories Consumption for Aerobics Using Kinect based Skeleton Tracking” Washington, May 26-30, 2015. [8] Michael Fleder, Sudeep Pillai, Jeremy Scott “3D Object Tracking Using the Kinect” - MIT CSAIL, 6.870.

[9] Jamie Shotton, Andrew Fitzgibbon, Mat Cook, Toby Sharp, Mark Finocchio, Richard Moore, Alex Kipman, Andrew Blake; “Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images” CVPR 2011.

[10] Liang-Chia Chen, Nguyen Van Thai, Hung-Fa Shyu, Hsien-I Lin. In situ clouds-powered 3-D radiation detection and localization using novel color-depth-

60

radiation (CDR) mapping. Advanced Robotics, Vol. 28, Issue 12, pp. 841-857, 2014.

Một phần của tài liệu Ứng dụng thuật toán nhận dạng chuyển động của người trong môi trường 3d để huấn luyện cho robot chơi cầu lông (Trang 64 - 67)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(67 trang)