Rekonstruktion von Bewegungsabläufen aus niedrigdimensionalen Sensor- und Kontrolldaten

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Die Erfassung, Repräsentation und Charakterisierung von komplexen Bewegungsabläufen spielt eine grundlegende Rolle in Gebieten wie der Medizin, den Sportwissenschaften und der Computergraphik. Bislang verfügbare Sensorik zur Bewegungserfassung (insbesondere optische Systeme) verursachen hohe Anschaffungs- und Betriebskosten und erfordern einen hohen zeitlichen Aufwand für die Messvorbereitungen, was den Einsatz solcher Techniken für Massenanwendungen ausschließt. Demgegenüber könnten neuartige Sensorsysteme (z. B. basierend auf Beschleunigungs- und Drehsensoren) aufgrund ihrer Massenproduktion äußerst kostengünstige Alternativen zur Erfassung von Bewegungsdaten darstellen, die zudem eine relativ einfach Handhabung erlauben, insbesondere wenn nur wenige Sensoren gebraucht werden, die etwa in Schuhen, Gürtelschlaufen oder Armbändern angebracht werden. Allerdings sind die resultierenden Sensordaten oft verrauscht und fehlerbehaftet. Um solche Systeme für den Masseneinsatz in Bereichen wie Rehabilitation und Breitensport zugänglich zu machen, werden daher robuste Verfahren zur Rekonstruktion von Bewegungsabläufen aus niedrigdimensionalen und verrauschten Sensordaten benötigt. Ziel des REKOBA-Projekts in der ersten zweijährigen Projektphase ist die systematische Erforschung von Methoden und die Implementation eines Echtzeitsystems zur datengestützten Rekonstruktion von Bewegungsabläufen aus niedrigdimensionalen Sensordaten. Unter anderem sollen folgende grundlegende Fragestellungen systematisch angegangen werden: Welche und wie viele Sensordaten, die etwa Beschleunigungen und Orientierungsänderungen von Körperteilen messen, sind zur Rekonstruktion von Bewegungen nötig? Welche partiellen Daten sind für Charakterisierungen gewisser Bewegungsklassen notwendig? Wie genau können gewisse Bewegungsabläufe bei vorgegebener Sensorik rekonstruiert werden?