Hlavným cieľom práce bolo vytvorenie softvérového riešenia založeného na neurónových sieťach, pomocou ktorého bolo možné detegovať človeka a následne ho nasledovať. Tento výsledok bol dosiahnutý splnením jednotlivých bodov zadania tejto práce. V prvej časti práce je popísaný použitý hardvér, softvérové knižnice a rozhrania pre programovanie aplikácií (API), ako aj robotická platforma dodaná skupinou robotiky a umelej inteligencie ústavu automatizácie a meracej techniky Vysokého Učenia Technického v Brne, na ktorej bol výsledný robot postavený. Následne bola spracovaná rešerš viacerých typov neurónových sietí na detekciu osôb. Podrobne boli popísané štyri detektory. Niektoré z nich boli neskôr testované na klasickom počítači alebo na počítači NVIDIA Jetson Nano. V ďalšom kroku bolo vytvorené softvérové riešenie tvorené piatimi programmi, pomocou ktorého bolo dosiahnuté ciele ako rozpoznanie osoby pomocou neurónovej siete ped-100, určenie reálnej vzdialenosti vzhľadom k robotu pomocou monokulárnej kamery a riadenie roboty k úspešnému dosiahnutiu cieľa. Výstupom tejto práce je robotická platforma umožnujúca detekciu a nasledovanie osoby využiteľné v praxi.

The main goal of this thesis was to create a software solution based on a neural network to enable detection of a person and its subsequent following. This was achieved via completion of the points of the assignment. First, a hardware solution and used libraries and application programming interfaces were described as well as the robotic platform supplied by the Robotics and AI group of BUT Department of Control and Instrumentation upon which the robot was built on. Next, a research of various neural networks used for person detection was conducted. Four detectors were described in detail. Some of them were tested on either a PC or a NVIDIA Jetson Nano computer. Afterwards, a software solution consisting of five programs was created to achieve goals such as, detection of the person using ped-100 neural network, real-world position with reference to the robot estimation using monocular camera and robot control to successfully follow a target. The output of this thesis is a robotic platform able to detect and follow a person that can be used in a real-world applications.

B