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Original title:
Human Motor Behavior Prediction through Gaussian Process Modeling on Manifolds
Translated title:
Vorhersage Menschlichen Bewegungsverhaltens durch Gaußprozessmodellierung auf Mannigfaltigkeiten
Author:
Lang, Muriel Friederike
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Hirche, Sandra (Prof. Dr.)
Referee:
Hirche, Sandra (Prof. Dr.); Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik
TUM classification:
MSR 550d
Abstract:
This thesis investigates the modeling of human motor behavior, which is essential for applications such as human-robot interaction and healthcare for instance. We present a holistic plant model for the complex sensorimotor system dynamics, comprising decision making, motor execution and the internal motor state. To approximate each of those aspects, we generalize the Gaussian process to non-Euclidean input. Experimental validation on real data shows a significant improvement of the prediction ac...     »
Translated abstract:
Diese Dissertation untersucht die Modellierung menschlichen Bewegungsverhaltens, die für Anwendungen wie beispielsweise Mensch-Roboter Interaktion wesentlich ist. Wir präsentieren ein ganzheitliches Modell der komplexen sensormotorischen Dynamik, das Entscheidungsfindung, Bewegungsausführung und den motorischen Zustand umfasst. Um jeden dieser Aspekte anzunähern, generalisieren wir den Gaußprozess auf nicht-euklidischen Raum. Die experimentelle Validierung auf echten Daten zeigt eine signifikant...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1453923
Date of submission:
18.09.2019
Oral examination:
17.05.2019
File size:
19683689 bytes
Pages:
153
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190517-1453923-1-2
Last change:
26.06.2019
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