EchtzeitFrameOrientierung

EchtzeitFrameOrientierung bezeichnet die Bestimmung der Orientierung eines Bezugsrahmens in Echtzeit. Im Bereich Robotik, Augmented Reality, Navigation und Motion Capture beschreibt der Begriff die fortlaufende Schätzung der Rotationslage eines Systems relativ zu einem Referenzrahmen, oft aus der Fusion unterschiedlicher Sensorsignale.

Technisch basiert sie auf der Darstellung der Orientierung durch Quaternionen oder Rotationsmatrizen und der Integration von Daten aus Inertialsensoren (Gyroskop, Beschleunigung), magnetischen Sensoren sowie visuellen Quellen wie Kameras oder LiDAR. Zur Glättung von Rauschen und Drift kommen Sensorfusion-Verfahren zum Einsatz, typischerweise Kalman-Filter-Varianten (EKF, UKF) oder Complementary Filter, ergänzt durch Optimierungsschritte in Visual-Inertial-Odometry.

Wichtige Ansätze sind Visual-Inertial Odometry (VIO), rein visuelle Odometry und Navigationssysteme, die Inertialdaten kombinieren. Realzeitsysteme benötigen effiziente Schätzung, geringe Latenz, regelmäßige Kalibrierung der Sensoren und Robustheit gegenüber Störungen.

Anwendungen umfassen autonome Drohnen und Robotersteuerung, Stabilisierung von Kameras, AR- und VR-Erfahrungen sowie Bewegungs- und Biosignalaufnahmen in der Forschung.

Herausforderungen umfassen Drift über Zeit, Messrauschen, Kalibrierung von Sensorachsen, störende Magnetfelder, Latenz und Szenen mit schlechten visuellen Merkmalen. Die Leistungsbewertung erfolgt anhand Genauigkeit, Update-Rate, Robustheit gegenüber Störungen und Energieverbrauch.