Analýza stavu stolního fotbálku a predikce jeho změny na základě obrazových dat

Bc. Matěj SIEBER

Master's thesis

Analysis of the state of table football and prediction of its change based on image data

Abstract:

Tato práce si klade za cíl navrhnout agenta pro hraní mechatronického modelu stolního fotbalu. Tato práce je rozdělena na dvě části teoretickou a praktickou. Teoretická část této práce představuje metody posilovaného učení, simulační prostředí v ROS v kombinaci s Gazebo a výsledky učení agenta. V praktické části jsou představeny metody pro odhad pozice a rotace hráče a také odhad pozice míče, které jsou nezbytné pro fungování modelu. Dále pak výsledky modelu na reálném forbalu. Většina kódu pro tuto práci byla napsána v Pythonu s pomocí knihoven OpenCV, NumPy a PyTorch.

Abstract:

This work aims to design an agent to play a mechatronic model of table football. This work is divided into two parts theoretical and practical. The theoretical part of this work presents reinforcement learning methods, a simulation environment in ROS in combination with Gazebo, and the results of learning the agent. The practical part introduces methods for player pose and rotation estimation as well as ball position estimation, these are necessary for the model to work. And results of the model in the real-world arena. Most of the code for this thesis was written in Python with the help of OpenCV, NumPy, and PyTorch libraries.

Keywords

Detekce objektů, Zpracování obrazu, Kalamanův filtr, Python, Posilované učení, Neuronové sítě, Počítačové vidění, OpenCv

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 5. 2022

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Ivan Gruber, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Master programme / field:
Applied Sciences and Computer Engineering / Cybernetics and Control Engineering