Tato diplomová práce se zabývá problematikou navrhování teleoperačně řízeného humanoidního robota. Hlavní myšlenkou je vytvoření poloautonomního robotického systému, který opakuje pohyby svého operátora. Zpočátku se provedla analýza aktuálního stavu problematiky teleoperačně řízených humanoidních robotů a metod rozpoznávaní pohybů lidského těla. Na základě požadavků na systém bylo navrženo technické řešení teleoperačně řízeného robotického systému. Jako základ pro vývoj systému byl použit humanoidní robot Bioloid. Pro vyhodnocení pohybů těla operátora byl použit snímač Kinect.

This thesis deals with a topic of designing of a teleoperated humanoid robot. The main idea is to create a semi-autonomous robotic system that repeats movements of its operator. At first, an analysis of actual state of problematics of the teleoperated humanoid robots and body pose estimation methods was conducted. Then, based on requirements to the system a technical solution of teleoperated humanoid robotic system was designed. As base for developing of the robotic system a Bioloid humanoid robot was used. For operator’s body pose estimation a Kinect sensor was applied.

Robotický systém je rozdělen na dvě části: část obsluhy a součást robota. Pro obě části systému bylo vyvinuto softwarové řešení. Na základě vyvinutého matematického modelu robota byla provedena softwarová implementace algoritmů výpočtu těžiště a detekce kolize robotu s vlastními částmi. Oba algoritmy byly optimalizovány, ověřeny a jsou vypočítávány v reálném čase na Netduino – hlavní řídicí desce robota. Pro virtuální vizualizaci systému byl použit virtuální model robota v aplikaci V-Rep. Provedené testy ukázaly, že systém splňuje požadavky a robot správně opakuje pohyby svého operátoru.

The robotic system is divided into two parts: a part of the operator and a part of the robot. For both parts of the system software solutions were developed. Based on developed mathematical model of the robot, a software implementation of the algorithms of calculation of the mass center and detection of self-collision were made. Both algorithms were optimized, verified and run in real-time on Netduino board - main controller of the robot. For virtual visualization of the system a virtual model of the robot in V-Rep application was used. Conducted tests shown that system fulfils the requirements and the robot correctly repeats movements of the operator.