Verbesserung der referenzlosen inertialen Objektverfolgung zur Low-cost Indoor-Navigation durch Anwendung der Kalman-Filterung.
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Beschreibung
Obwohl in den letzten Jahren die Neuentwicklungen kleiner und preiswerter Inertialsensoren massiv vorangetrieben wurden, steht dem bisherigen Einsatz der inertialen Objektverfolgung im Low-cost-Bereich vor allem die Sensordrift der verwendeten Miniatursensoren entgegen. Zur Lösung dieses Problems wurden im Rahmen dieser Arbeit mit Hilfe des Kalman-Filter-Algorithmus und zusätzlicher Stützinformationen Verbesserungen in der inertialen Objektverfolgung unter Verwendung von Low-cost Miniatursensoren erreicht. Die Anwendung kleiner, nur wenige Gramm leichter und preiswerter Inertialsensoren hat den Vorteil, dass die Sensoren in das Objekt integriert werden, ohne eine externe Infrastruktur schaffen zu müssen. Außerdem haben sie den Vorteil, dass die Sensoren gekapselt werden können und so einen Schutz vor Feuchtigkeit und Schmutz aufweisen und dadurch unempfindlich gegen diese Einwirkungen sind. Hinzu kommt, dass die Sensorsysteme sehr flexibel für verschiedene Anwendungen einsetzbar sind, ohne den Arbeitsbereich einzuschränken und für Abschattungen anfällig zu sein.
Autor*in
Markus Haid
Themen in »Verbesserung der referenzlosen inertialen Objektverfolgung zur Low-cost Indoor-Navigation durch Anwendung der Kalman-Filterung.«
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