Symmetrieerhaltende Datenfusion für optisch-inertiales Tracking / Symmetry-Preserving Data Fusion for Optical-Inertial Tracking

Zusammenfassung Der Beitrag beschreibt die effiziente Fusion von optischen und Inertialdaten in einem Trackingsystem zur Verfolgung schneller Bewegungen. Das Hauptziel ist dabei, die Datenfusion so zu entwerfen, dass die Trackingergebnisse mit hoher Abtastrate und niedriger Latenz vorliegen. Dafür wird ein invarianter Datenfusionsansatz gewählt, der die Symmetrien des Systems erhält. Durch diese Berücksichtigung der Geometrie des Systems wird u. a. die Rechenzeit verkürzt. Das optisch-inertiale Trackingsystem ist kostengünstig und für verschiedene Anwendungen geeignet, z. B. in der computergestützten Chirurgie Summary This paper describes the efficient fusion of optical and inertial data in a tracking system for following fast motion. The main goal is to design the data fusion in a way to provide tracking results with a high sampling rate and low latency. An invariant approach for data fusion preserves the system symmetries. A positive effect of respecting the system geometry is a reduction of computation time. The optical-inertial tracking system is low-cost and suitable for various applications, e. g. in computer-assisted surgery

[1]  Dan Simon,et al.  Optimal State Estimation: Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches , 2006 .

[2]  Philippe Martin,et al.  Non-Linear Symmetry-Preserving Observers on Lie Groups , 2007, IEEE Transactions on Automatic Control.

[3]  Frank L. Lewis,et al.  Aircraft Control and Simulation , 1992 .

[4]  Gontje C. Claasen,et al.  Smart motion sensor for navigated prosthetic surgery , 2012 .

[5]  D. W. Allan,et al.  Statistics of atomic frequency standards , 1966 .

[6]  Joachim Rudolph,et al.  Zwei Beispiele für die Berücksichtigung von Symmetrien beim Reglerentwurf , 2011, Autom..

[7]  Frank Langlotz,et al.  Technical Approaches to Computer-Assisted Orthopedic Surgery , 2004, European Journal of Trauma.

[8]  H. Kuhse Computer integrated surgery : The end of care? , 1999 .

[9]  Daniel Roetenberg,et al.  Inertial and magnetic sensing of human motion , 2006 .

[10]  Alan F. Lynch,et al.  Invariant Observer Design for a Helicopter UAV Aided Inertial Navigation System , 2013, IEEE Transactions on Control Systems Technology.

[11]  Philippe Martin,et al.  Error growth due to noise during occlusions in inertially-aided tracking systems , 2013, 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation.

[12]  G. Arends I und J , 1958 .

[13]  E. J. Lefferts,et al.  Kalman Filtering for Spacecraft Attitude Estimation , 1982 .

[14]  Philippe Martin,et al.  Design and implementation of a low-cost observer-based attitude and heading reference system , 2010 .