Objektorientierte Daten- und Zeitmodelle für die Echtzeit ...

5.1. ZEITWERTE FÜR DIE CHARAKTERISIERUNG VON DATEN 67
von den Rechenzeiten der verwendeten Operatoren, den zur Verfügung stehenden Ressourcen
und der Funktionsweise der Sensoren ab.
Datenbereitstellung: Ø
× Ø× Ë
Datenverzögerung:
×
Ø
× Ø
5.1.2 Propagierung von Meßzeiten
mit Ø× Ë
Ø Ë
Die Datenmeßzeit ist nicht nur für die Daten, die unmittelbar von einem Sensor geliefert werden,
charakteristisch, sondern auch für alle aus diesen Daten abgeleiteten Merkmale, unabhängig
davon, wann diese berechnet werden oder auf sie zugegriffen wird. Ignoriert man beispielsweise
bei der kamerabasierten Lokalisation schnell bewegter Objekte den Zeitversatz zwischen
Bildaufnahme und Auswertung der extrahierten Merkmale, kann dies die Meßergebnisse deutlich
verfälschen, insbesondere dann, wenn die Kamera sich in dieser Zeitspanne selber auch
bewegt hat. Komponenten, die die Positionen anderer Objekte in der Szene auswerten, müssen
daher berücksichtigen, daß einzelne Merkmale oder die beobachteten Objekte sich nicht
unbedingt zum Zeitpunkt des Datenzugriffs an der berechneten Position befinden, sondern im
Moment der Datenmessung durch den physikalischen Sensor. Dieses Problem tritt auch beim
Ermitteln der Position des Sensors selbst auf, z.B. wenn diese mit Hilfe der Roboterodometrie
bestimmt wird. Neben dem Alter der Daten ist zu berücksichtigen, daß die Odometriedaten im
allgemeinen nicht mit den Bilddaten zeitlich zusammenfallen müssen.
Daher ist es eine wichtige Aufgabe der mit der Bereitstellung der Daten beauftragten Funktoren,
ihre Ausgangsdaten mit einem korrekten Zeitstempel zu versehen. Dieser hängt vom
Zeitverhalten der zugrundeliegenden physikalischen Sensoren bzw. den zu verknüpfenden Eingangsdaten
ab. Funktoren, die physikalische Sensoren in das System einbinden, müssen, wenn
diese nicht von sich aus einen Zeitstempel liefern, deren Zeitverhalten kennen und modellieren.
Andere Funktoren müssen die Zeitstempel der Ausgangsdaten aus denen der Eingangsdaten
generieren.
Berechnet sich ein Merkmal lediglich aus dem aktuellen Wert genau einer anderen Sequenz,
ist diese Aufgabe trivial. Der Zeitstempel des Eingangsdatums überträgt sich direkt auf das Ausgangsdatum,
d.h. die Meßzeit kann auf neu berechnete Merkmale einfach propagiert werden.
Fließen mehrere Sequenzwerte, die alle den gleichen Zeitstempel besitzen, in die Berechnung
eines neuen Datums ein, ist die Zeitpropagierung genauso einfach:
Ë ÇÙØ Ë ÁÒ ÇÙØ ÁÒ
Ë ÇÙØ Æ Ë ÁÒ Ë ÁÒÅ ÁÒ ¡¡¡ ÁÒ Å ÁÒ ÇÙØ ÁÒ
für Æ
Werden die Ausgangsdaten eines Funktors allerdings aus verschiedenen, unterschiedlich
alten Daten bzw. aus einer Datensequenz, die über einen gewissen Zeitraum beobachtet wurde,
berechnet, wirkt sich dies i.d.R. auch auf die Zeitstempel der zu berechnenden Daten aus.
Hierbei hängt die Methode, mit der die Propagierung der Zeitstempel erfolgen soll, von der
Semantik der Daten und den Operatoren, die diese verknüpfen, ab. Wird z.B. aus zwei aufeinanderfolgenden
Positionsmerkmalen die Geschwindigkeit eines Objekts bestimmt, basiert die
Geschwindigkeit auf einem Meßintervall, das beide Positionsbestimmungen einschließt. Das
kann bei der Interpretation eine wichtige Information darstellen, etwa wenn es um die Frage der