@phdthesis{Rhomberg2020,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Helmut Rhomberg},
  title     = {Teachen von Industrierobotern mittels Gestenerkennung},
  journal    = {Teaching of industrial robots using gesture recognition},
  doi       = {10.25924/opus-3666},
  pages     = {95},
  year      = {2020},
  abstract  = {Das Teach Pendant wird dazu genutzt um Industrierobotern Zielposen beizubringen, damit diese die Zielposen daraufhin autonom anfahren k{\"o}nnen. Durch den auf dem Teach Pendant zur Eingabe verbauten Joystick oder die 3D-Maus ist es m{\"o}glich mit geringem Rechenaufwand Bewegungen und somit Zielposen pr{\"a}zise vorzugeben. Durch den rasanten Anstieg der Rechenkapazit{\"a}t und den stetigen Erfolgen bei der Erforschung von k{\"u}nstlichen neuronalen Netzwerken sind heutzutage Gestenerkennungssysteme in das Blickfeld der Forschung gelangt. Gestenerkennungssysteme versprechen intuitive und leicht zu erlernende Bedienungskonzepte. Durch den Einsatz von Gesten kann zudem auf ein zus{\"a}tzliches Ger{\"a}t in den H{\"a}nden verzichtet werden, wodurch das Nutzererlebnis gesteigert werden kann. Dies kann bei schweren Eingabger{\"a}ten nicht nur die Arme sondern auch die H{\"a}nde vor Erm{\"u}dungserscheinungen schonen. Das Ziel dieser Arbeit soll es daher darstellen, ein Gestenerkennungssystem mit und ohne ROS-Anbindung zu erstellen, testen und analysieren. Die Gesteninformationen werden von einer Tiefenkamera vom Typ Azure Kinect bereitgestellt. Als Industrieroboter wird hierbei der \"WidowX 200\"-Lernroboter eingesetzt, da dieser aufgrund seiner kleinen Bauform einfach und effizient zum Testen von neuen Funktionalit{\"a}ten eingesetzt werden kann. Die Tiefenkamera- und Roboter-Komponente sollen austauschbar bleiben. Die zu entwickelnden Gesten sollen vor allem hohe Ergonomie bereitstellen und vor unbeabsichtigter Durchf{\"u}hrung gesichert sein. Die Genauigkeit der Gestenerkennung wird analysiert, um die Zuverl{\"a}ssigkeit der ausgew{\"a}hlten Gesten zu evaluieren. Die Genauigkeit der erreichten Zielposen des \"WidowX 200\"-Lernroboters wird analysiert und Latenztests werden durchgef{\"u}hrt um das Gestensystem als Gesamtes bewerten zu k{\"o}nnen.},
  language  = {de}
}