Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Sanseverino, Giuseppe
Odenwald, Stephan (Prof. Dr.-Ing.) ; Lanzotti, Antonio (Prof. Dr.) (Gutachter)
A methodological framework for virtual testing of IMU-based body-attached sensor networks for gesture recognition
Kurzfassung in deutsch
Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Methodik für die virtuelle Evaluierung von am Körper getragenen Sensornetzwerken (Body-Attached Sensor Networks, BASNs) zur Gestenerkennung auf Basis einer Inertialmesseinheit (IMU) zu entwickeln. Dieser Ansatz besteht aus drei Hauptteilen: (i) Mehrkörpermodellierung des menschlichen Oberkörpers, (ii) Simulation menschlicher Gesten zusammen mit der Datenerfassung von modellierten IMUs und (iii) Bestimmung der optimalen Anzahl von Sensoren, die in das Netzwerk integriert werden sollen, sowie deren Anordnung am Körper. Durch den Einsatz von Simulationen können die Anforderungen an BASNs in kurzer Zeit evaluiert werden, ohne dass teure und zeitaufwändige Benutzerstudien erforderlich sind.
Kurzfassung in englisch
This work aims to introduce a methodology for the virtual assessment of inertial measurement unit (IMU)-based Body-Attached Sensor Networks (BASNs) for gesture recognition. This design framework consists of three main parts: (i) multibody modelling of the human upper body, (ii) simulation of human gestures along with data acquisition from modelled IMUs, and (iii) determination of the optimal number of sensors to include in the network along with their placements on the body. By using simulation, the boundary conditions of BASNs can be assessed in a short time without the need for costly and time-consuming user studies.
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Förderung: | SFB | |
| Institut: | Professur Sportgerätetechnik | |
| Fakultät: | Fakultät für Maschinenbau | |
| Dokumentart: | Dissertation | |
| Betreuer: | Odenwald, Stephan (Prof. Dr.-Ing.) | |
| URL/URN: | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-938481 | |
| Quelle: | Chemnitz : Technische Universität Chemnitz, 2024. - 180 S. | |
| SWD-Schlagwörter: | Mehrkörpersystem , Gestenerkennung , Drahtloses Sensorsystem , Body Area Network | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Virtual Testing , Gesture Recognition , Multibody Simulation , Wearable Sensors , IMU , Placement Optimisation | |
| DDC-Sachgruppe: | Ingenieurwissenschaften | |
| Sprache: | deutsch | |
| Tag der mündlichen Prüfung | 19.08.2024 |
