Diplomaterv témák

Cél: Állatok mozgáselemzésére alkalmas módszer kidolgozása, pl. sántaság vagy különböző hámok okozta mozgásszervi elváltozások vizsgálatára. - Végezzen irodalomkutatást a témában! - Tervezzen ki egy, az állatok mozgásának elemzésére alkalmas mérési módszert, ami könnyen kivitelezhető, költség- és időhatékony és kültéri kitelepüléssel elvégezhető! - Validálja szakirodalomi adatok alapján a módszert! - Foglalja össze az eredményeket!

1. Végezzen irodalomkutatást az emberi egyensúlyozás témakörében! 2. Végezzen méréseket a gördülő egyensúlyozó deszkán néhány kitüntetett geometriai paraméter függvényében! 3. Végezzen méréseket a PosturoMed eszközzel! 4. Hasonlítsa össze az alanyok egyensúlyozási képességét az egyes feladatokban stabilometriai mérőszámokkal! 5. Foglalja össze a munkáját magyar és angol nyelven! Opcionális feladat: Építse fel valamelyik vizsgált feladat mechanikai modelljét! Modellezze a központi idegrendszer működését késleltetett szabályozással és végezzen numerikus szimulációkat!

Szimulációs keretrendszer fejlesztése ROS rendszerrel működő mobil robotra interaktív navigáció teszteléséhez, valósághű ember és arcfelismerés topikok táplálása robotnak.

Az optimalizálást az üzemanyag fogyasztásra végezze el, figyelembe véve a gyakori indításból, az autó "töltöttségéből", stb adódó fogyasztási töbletet.

Rosszul kondicionált mátrixok invertálása, egyenletrendszerek megoldása esetén a numerikus módszerek sokszor hibás eredményt adnak. Az eredmény ellenőrzése egyszerű, ennek alapján a javítás is lehetővé válik evolúciós algoritmussal.

Mobil robot szoftveres fejlesztése ROS rendszerben az emberi hangok érzelmi tartalmának meghatározásához a non-verbális akusztikai jellemzőik alapján.

Mobil robot hangkiadását szabályozó érzelmi (belső állapot) engine fejlesztése humán-robot interakcióhoz.

Mobil robot szoftveres fejlesztése a robot embereket célpontokhoz való vezető viselkedésének kialakításához ROS rendszerben.

Emberi alakok megközelítésének (háttal álló személyeknél is), követésének, illetve mellette való haladás navigációjának kialakítása mobil roboton (kamera, LiDAR, UH szenzorok segítségével) ROS rendszerben.

Adott személyeket felismerni képes, robusztus rendszer kidolgozása, videó és hang alapján.

Kamerákból kinyert groundtruth felhasználása a kutyák és emberek roboton levő LIDAR-ból történő felismerésére. Figyelem, ez igazi kutatás, nem triviális, hogy a probléma megoldható-e a rendelkezésre álló adatokból.

A vizuális elektrofiziológia során felvett agyi jelek analízisében az idő- és frekvenciatartomány egyaránt informatív. Jelen feladat során a kettőt együttesen analizáló waveletek alkalmazását vizsgáljuk speciális jeltípusok esetén célként kitűzve az egészséges és egyes betegségekben felvett jelek elkülönítését.

A projekt a Semmelweis Egyetem Szemészeti Klinikájával közös kutatás része, amelyben szemmozgáskövető eszközt alkalmazunk olyan látásproblémák esetén, ahol az ún. Nystagmus paraméterei jellemzőek lehetnek. A feladat magában foglalja az eyetracker berendezés megismerését, kalibrálását éplátókon és a betegeken való mérések végzését. A mérések kiértékeléséhez az eszköz szoftveréből nyert adatok szemi-automatikus feldolgozása is hozzátartozik.

A fényérzékenység szakirodalmának megismerése éplátás és látásproblémák esetén. Fénystimulusok megtervezése a fényérzékenység mérésére különös tekintettel a fotometriai és színtani paraméterekre. Alkalmazás fejlesztése a fényérzékenység gyors illetve alapos vizsgálatára mobil eszközre. Az alkalmazás kalibrációja adott képernyőn és tesztek végzése éplátókkal és páciensekkel.

Színtévesztők színadaptációjának vizsgálata A diplomaterv feladat kiírása az előzetes terveink szerint az alábbi lenne: Diplomaterv A: 1. Tekintse át az emberi szemben lévő, normálistól eltérő színérzékelő receptorok irodalmát, beleértve a színtévesztők tipikus és atipikus eseteit. 2. Tervezze meg a receptorok adaptációs képességének mérési eljárását és alakítsa ki a mérési elrendezést. 3. Végezzen a színadaptáció határa megállapítására vonatkozó kísérleteket és azokat értékelje ki. Diplomaterv B: 1. Elemezze az OCS színrendszerben a színaaptáció folyamatát. 2. Értelmezze az OCS-ben a színtévesztést korrigáló színszűrők hatását az adaptáció figyelemevételével. 3. Ábrázolja a sávszűrők hatását az OCS színredszerben.

1. Ismerje meg a kamerák radometrikus kalibrációjának lépéseit 2. Végezzen irodalomkutatást a LED-ek és a halogén fényforrások optikai stabilitásának témakörében 3. Tervezzen stabil optikai tulajdonságokkal rendelkező céltárgyat kamerák radiometrikus kalibrációjához az UV-VIS-NIR tartományban 4. Készítse el a kalibráviós céltárgy kísérleti összeállítását 5. Végezzen teszt méréseket a kalibrációs céltárgyon

Az "affordanciák" lehetőségek cselekvésre, amik a hétköznapi életben meghatározzák, hogy egy bizonyos cselekvés döntése lehetséges-e vagy sem. Például, a zebrán való átkelésre egy bizonyos időintervallumon belül van lehetőség, figyelembe véve az érkező jármű sebességét, a gyalogos sebességét, és a zebra hosszát. Virtuális valóság (VR) technológiában egyszerű vizsgálni ezeket a jelenségeket és a mozgáskoordináció feltérképezésére is lehetőség nyílik. Alapvető hipotézisünk, hogy környezeti és testi paraméterek együttesen határozzák meg az affordancia helyes megitélését, feedback nélkül is - tehát, mielőtt a cselekvésre sor kerülne. Elvégzendő feladatok és készségek: 1.Virtuális valóság kisérlet beállitása Unity Engine-ben 2.Programozási nyelvekben való jártasság (C#, C++, python, MATLAB) 3.Angol nyelvtudás 4.Hetente konzultáció a nemzetközi (USA/HU/EU) kutatócsoporttal Zoom-on

Az „optic flow” fénymintázat mozgásdetektáló algoritmusként használható, ami többek között információt szolgáltat a videófelvételben megjelenő tárgyak, emberek, és a környezet globális mozgásirányáról, sebességéről. Ezt az algoritmust használják önvezérlő járművek vezérlésében is. Jelen projektben azt vizsgáljuk, felismerhető-e az emberi viselkedés a videójelben rejlő optic flow mintázat alapján. Az optic flow-t manipulálva emberi észlelési tesztekkel derül fény arra, hogy mi a mozgásfelismerés alsó ingerküszöbe humán kísérletekben. Elvégzendő feladatok és készségek: 1. OpenPose (https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) vagy ehhez hasonló videóelemző szoftver használata mozgásfelismeréshez 2. Programozási nyelvekben való jártasság (C#, C++, python, vagy MATLAB) 3. Angol nyelvtudás 4. Hetente 1-2 órás konzultáció a nemzetközi (USA, HU, EU) kutatócsoporttal Zoom-on

- Végezze el az Instrument Systems CAS140 műszerfelépítésének analízisét! - Illesszen új CCD vagy CMOS detektort a műszerhez! - Készítsen Raspberry PI alapú integrációt és PC szoftveres vezérlést a műszer számára. - Végezzen kalibrációs méréseket!