Tracking of Human Motion by Combining Recursive Bayesian Estimation Methods with Fractional Order / Variable Order models

Zur Verfolgung der Bewegung von Personen, sei es 3 Position in Raum oder exakte age einzelner Körperteile，存在于Vielzahl geigineter sensorsystem， mit camera, inertial sensor, electromagnetischen and akustischen Sensoren。这苏珥是融合unterschiedlicher Sensordaten和der Schatzung der Bewegung了meist rekursive贝叶斯'sche Schatzverfahren是不是卡尔曼滤波器奥得河verwendet粒子过滤器。在数学模型中，数学模型与数学公式之间的关系是相互关联的。Da insbesonere menschliche Bewegungen, wie zum Beispiel die der Hand, nor schwer vorhersehbar sind, ist es schwierig, gute Modelle dafraufzustellen。我是Falle niedriger Messraten der ungenauer Sensoren wind die Schätzung父亲ungenau。引用本文：齐尔·迪斯：基于贝叶斯理论的研究与发展前景分析Schätzverfahren。在扩散、物理、生物、材料和再生技术等方面，我们都有自己的研究成果。1 . weententlice Eigenschaft fraktionaler Prozesse ist die berber<e:1>, die mehr Freiheiten der Modellierung eines Systems bietet， die mehr gleichzetische auche zu Schwierigkeiten der numerischen Umsetzung和der Verwendung mit rekursiven Schätzverfahren fhrt。在dem forschungsvohaben werden entsprechende algorithm konzipiert， implementiert and untersut and schließlich In einem Sensorsystem zur Positions- and orientiungsverfolgung menschlicher Körperteile implementiert。

Zur Verfolgung der Bewegung von Personen, sei es ihre Position im Raum oder die exakte Lage einzelner Körperteile, existiert eine Vielzahl geeigneter Sensorsysteme mit Kameras, Inertialsensoren, elektromagnetischen oder akustischen Sensoren. Zur Fusion unterschiedlicher Sensordaten und der Schätzung der Bewegung werden meist rekursive Bayes’sche Schätzverfahren wie Kalman Filter oder Particle Filter verwendet. Alle diese Verfahren beruhen auf der Formulierung eines Modells für die zu verfolgende Bewegung. Da insbesondere menschliche Bewegungen, wie zum Beispiel die der Hand, nur schwer vorhersehbar sind, ist es schwierig, gute Modelle dafür aufzustellen. Im Falle niedriger Messraten oder ungenauer Sensoren wird die Schätzung daher ungenau. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Verwendung fraktionaler Prozesse im Rahmen rekursiver Bayes’scher Schätzverfahren. Fraktionale Prozesse werden durch Ableitungen und Integrale nicht-ganzzahliger Ordnung beschrieben und finden unter Anderem in der Beschreibung von Diffusionsprozessen, der Physik biologischer Materialien und der Regelungstechnik Verwendung. Eine wesentliche Eigenschaft fraktionaler Prozesse ist die Berücksichtigung der Vergangenheit, die mehr Freiheiten in der Modellierung eines Systems bietet, aber gleichzeitig auch zu Schwierigkeiten in der numerischen Umsetzung und der Verwendung mit rekursiven Schätzverfahren führt. In dem Forschungsvorhaben werden entsprechende Algorithmen konzipiert, implementiert und untersucht und schließlich in einem Sensorsystem zur Positions- und Orientierungsverfolgung menschlicher Körperteile implementiert.