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Kapitel 6<br />

Diskussion<br />

Dieses Kapitel diskutiert die im letzten Kapitel gemessenen Ergebnisse. Es geht auf die Bedeutung der<br />

ermittelten Positionsdaten und die errechnete Abweichung vom mit Laser vermessenen, exakten Wert<br />

ein und gibt einen Ausblick auf die Maßnahmen, die zur weiteren Verbesserung der Positionsbestimmung<br />

führen könnten.<br />

6.1 Bewertung der Ergebnisse<br />

Die Ergebnisse der Selbstlokalisation des Sensormoduls zeigen, dass eine deutliche Verbesserung der<br />

Positionsbestimmung gegenüber dem bisher eingesetzten WLAN-Positionierungssystem, welches die<br />

eigene Position nur auf Raumgenauigkeit bestimmt, erreicht werden kann. Je nach Beschaffenheit der<br />

Räume ist es möglich, die Position des Benutzers auf einen Bereich von einem halben Meter bis maximal<br />

zwei Meter einzugrenzen. Der Blinde ist damit einerseits weiterhin auf den Blindenstock zur<br />

Erforschung seiner direkten Umgebung angewiesen, andererseits können erweiterte Informationen aus<br />

dem Modell die Navigation zusätzlich erleichtern.<br />

Durch das in Abschnitt 3.2.3 vorgestellte Verfahren ist es möglich, die Selbstlokalisation echtzeitnahe<br />

durchzuführen. Der Einsatz geeigneter Bildpunkte zur Abstandsbestimmung ist robust gegenüber Störungen<br />

und somit in vielen Umgebungen einsetzbar. Tests mit unterschiedlichen Anzahlen berechneter<br />

Positionsvarianten im Modell zeigen, dass es im Allgemeinen ausreicht, die ersten zwei Varianten (vor<br />

und zurück) zusätzlich zur aktuellen Position mit der Realität zu vergleichen. In diesem Fall sollte der<br />

Benutzer gelegentlich den Kopf um 90 Grad drehen, um durch Abweichungen des Kompasses entstandene<br />

Fehler zu korrigieren.<br />

Die Performancemessung in Abschnitt 5.5 macht deutlich, dass eine kontinuierliche Suche nach modellierten,<br />

verschiebbaren Hindernissen, bei gleichzeitiger Erfassung des Stereobildes, den Programmablauf<br />

zu stark verzögert (0,62 Bilder pro Sekunde). Diese Berechnung muss deshalb vom System oder<br />

vom Benutzer bei Bedarf aufgerufen werden. Die Ergebnisse der Objektlokalisierung zeigen, dass das<br />

zur Detektion der Objekte entworfene Verfahren (siehe Abschnitt 3.2.4) Hindernisse mit Dezimetergenauigkeit<br />

lokalisieren kann, sofern diese nicht zu weit entfernt oder von anderen Objekten verdeckt sind.<br />

Durch Vergleiche mit dem Modell können genauere Informationen über die Art und Lage von Objek-<br />

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