Forschungsumfeld Industrie 4.0 Mit Sensoren dynamische Bewegungen erfassen

Autor / Redakteur: Markus Haid * / Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Die inertiale Sensorplattform IMU eignet sich dort, wo dynamische Bewegungsabläufe vorkommen. Vor allem im Forschungsumfeld Industrie 4.0 soll sich das System etablieren. Spannend ist der Einsatz sowohl innerhalb als auch außerhalb von Gebäuden.

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Iinertiale Sensorplattform: Die vom CCASS entwickelt Plattform IMU 500 detektiert Stürze und erfasst Bewegungen von Menschen
Iinertiale Sensorplattform: Die vom CCASS entwickelt Plattform IMU 500 detektiert Stürze und erfasst Bewegungen von Menschen
(Bild: Hochschule Darmstadt)

Dass beim Drehen eines Smartphones das Display in eine Breitbilddarstellung umschaltet oder die Spielekonsole eine Bewegung des Wii-Controllers zum richtigen Moment sensiert und als korrekten Tennisschlag interpretiert, sind mittlerweile weit bekannte Phänomene. Die gleiche Sensortechnologie verfolgt Objekte und Menschen in Gebäuden. Sie kann außerhalb von Gebäuden beispielsweise im Privaten und beim Sport eingesetzt werden. Dass zeigen Projekte des Competence Center for Applied Sensor Systems, kurz: CCASS, der Hochschule Darmstadt.

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Forschungsthema Objektverfolgung und Navigation

Inertiale Navigationssysteme, auf der Basis von orthogonal angeordneten Low-cost-Beschleunigungs- und Orientierungssensoren, ermöglichen das Bestimmen von Positionen und Orientierungen eines bewegten Objektes im Raum, ohne Signale aus der Umgebung zu benötigen. Diese Trägheitssysteme sind sehr flexible Systeme, da sie die Beschleunigung und Drehrate eines Körpers erfassen und durch Integration Geschwindigkeit und Position bzw. Orientierungswinkel eines Objektes bestimmen können.

Ziel des Themenfeldes Inertiale Objektverfolgung des CCASS ist die Vergrößerung der Langzeitstabilität solcher Indoor-Navigationssysteme durch Algorithmen, denn die verwendeten Miniatursensoren sind mit einer sogenannten Sensordrift beauf­schlagt. Bei diesen stochastischen Drift handelt es sich um einen Nullpunktfehler (Offset, Bias).

Kaum wahrnehmbare Sensoren: Sie lassen sich in einen Brustgurt einbauen oder am Armgelenk als Uhr tragen, um Atembewegungen oder Stürze pflegebedürftiger Menschen zu erkennen
Kaum wahrnehmbare Sensoren: Sie lassen sich in einen Brustgurt einbauen oder am Armgelenk als Uhr tragen, um Atembewegungen oder Stürze pflegebedürftiger Menschen zu erkennen
(Hochschule Darmstadt)
Die Vorzüge von intertialen Low-Cost-Sensoren, die ursprünglich in Form von MEMS-Sensoren nur zur Airbag-Auslösung im Automobil oder zur Bildstabilisierung in Kameras eingesetzt wurden, liegen auf der Hand: Die berührungslose und abschattungsfreie Messung, die Unabhängigkeit von einer kostenintensiven lokalen technischen Infrastruktur und das uneingeschränkte Arbeitsumfeld liefern in Kombination mit den verwendeten Lowcost-Sensoren eine interessante Alternative zum Stand der Technik in Form von kostenintensiven Trackingsystemen auf optischer, akustischer oder magnetischer Basis.

Das Grundprinzip der Low-Cost-Verfolgung

Grundprinzip der inertialen Lowcost-Objektverfolgung ist eine Anordnung dreidimensionaler Beschleunigungs- sowie dreidimensionaler Drehratensensoren, die bei exakter Ausrichtung ein dreidimensionales Koordinatensystem mit insgesamt sechs Freiheitsgraden im Raum aufspannen. Ziel ist es dabei, die auf ein zu beobachtendes Werkzeug, Objekt oder Menschen linear einwirkenden Kräfte sowie Drehraten zu messen und aus diesen Sensorsignalen in Form von Beschleunigungs- und Drehrateninformationen durch numerische Integration die Positions- und die Orientierungsänderungen dreidimensional im Raum zu bestimmen.

Den Vorteilen der Anwendung dieser Lowcost-Inertialsensoren gegenüber steht das Problem der sogenannten Sensordrift, das speziell bei günstigen und mikromechanisch gefertigten Sensoren zu beobachten ist. Das hat zur Folge, dass die Positions- und Orientierungsgenauigkeit nur kurzfristig gewährleistet werden kann und die Fehler über die Zeit kumulativ anwachsen.

Zu den Pionieren auf diesem Technologiefeld gehört der heutige CCASS-Leiter Prof. Dr.-Ing. Markus Haid, der als Themenfeldleiter für Inertiale Objektverfolgung in der Fraunhofer Gesellschaft bereits im Jahr 2002 mit seinem Team wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Anwendung dieser Technologie für die Indoornavigation und Objektverfolgung forschte.

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