Egomotion

Institut für Mikro- und Informationstechnik der Hahn-Schickard-Gesellschaft für angewandte Forschung e.V.

Die genaue Kenntnis der Eigenbewegung (Ego-motion) spielt eine wichtige Rolle bei Rekonstruktion der Umgebungsgeometrie. Visuelle Verfahren basierend auf Stereokamera-Systemen können bei mangelnder Beleuchtung oder geringem Detailreichtum unzureichende Ergebnisse liefern. Deshalb werden zusätzlich MEMS Inertialsensoren (Beschleunigungssensor, Gyroskop, Magnetfeldsensor) eingesetzt, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems zu verbessern. Die asynchronen Daten von beiden Sensor-Typen werden mit Hilfe eines RBE-Frameworks (Recursive Bayesian Estimation) in Form eines Kalman-Filters fusioniert. Die komplementären Eigenschaften der Sensoren werden dabei genutzt, um eine robustere Positionsbestimmung mit reduziertem Drift zu erzielen, und um gleichzeitig die hohe Dynamik der menschlichen Bewegung erfassen zu können. Das entwickelte System hat den Vorteil, dass es ohne zusätzliche Infrastruktur auskommt und bildet die Grundlage für die nachfolgende Rekonstruktion der Umgebung.

Mitarbeiter: Michailas Romanovas, Manuel Schwaab , Martin Traechtler