In dieser Arbeit wird ein Kalman-Filter vorgestellt, das in seine Schätzung physikalische oder durch die Planung vorgegebene Nebenbedingungen einbezieht. Dabei wird das Augenmerk explizit auf die Nichtlinearitäten in den Gleichungen und die stochastischen Eigenschaften der Zufallsvariablen gerichtet. Zugrunde liegen die gewonnenen Erkenntnisse aus dem Sigma-Punkt (SP) Kalman-Filter, bei dem zur Linearisierung die deterministisch gewählten SP durch nichtlineare Gleichungen transformiert werden. Es werden zwei unterschiedliche Ansätze zur Berücksichtigung der Nebenbedingungen vorgestellt. Der erste Ansatz basiert auf der Verschiebung der SP, dem zweiten liegt ein Optimierungsproblem zugrunde. Um das Optimierungsproblem zu lösen, bedient man sich der aktuellen Methoden aus der Mathematik. In Folge dessen werden zwei Filterverfahren entwickelt: Das Innere-Punkte Kalman-Filter, das ausgehend von einem Startpunkt eine Folge von Inneren Punkten generiert, und das Sequential-Quadratic-Programming Kalman-Filter, bei dem in jedem Iterationsschritt ein quadratisches Optimierungsproblem gelöst wird. Die Filterverfahren werden anhand eines praktischen Beispiels, der inertialen Navigation, getestet. Dabei wird ein mobiler Roboter mit einer kostengünstigen IMU (Inertial Measurement Unit) ausgestattet, um dessen Bewegung in einer bekannten, beschränkten Umgebung zu erfassen. Es wird gezeigt, dass die Schätzung der Position unter Berücksichtigung der Nebenbedingungen stets ein sinnvolles und genaueres Ergebnis liefert.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Die Fluoreszenzendoskopie der Harnblase ist eine minimalinvasive urologische Intervention, welche eine gezielte, schnelle und vollständige Sichtung des Hohlorgans erfordert. Die eingeschränkte Bewegungsfreiheit des Endoskops und die gestörte Augen-Hand-Koordination erschweren jedoch die Orientierung innerhalb der Harnblase. Um dieser Problemstellung zu begegnen, werden in dieser Arbeit Verfahren für erste computergestützte urologische Assistenzsysteme zur Sichtkontrolle, Navigation und Befundprotokollierung entwickelt. Mittels Bildverarbeitung wird eine echtzeitfähige Erstellung von hochaufgelösten Panoramabildern des Harnblasengewebes für die Fluoreszenzendoskopie vorgestellt.
Dabei wird sichergestellt, dass diagnostisch relevante Strukturen, wie starke Fluoreszenzintensitäten und Feingewebe trotz mehrfacher Ansichten im Panoramabild stets erhalten bleiben. Darüber hinaus werden zwei- und dreidimensionale Kartenprojektionen für eine geeignete Visualisierung des kugelförmigen Hohlorgans diskutiert sowie ein weiterer Bildverarbeitungsalgorithmus zur automatischen Sichtkontrolle und Detektion von lückenhaften Blasenspiegelungen für den Arzt entwickelt. Zur dreidimensionalen Navigation wird weiterführend ein erstes trägheitsbasiertes zystoskopisches Navigationssystem realisiert, welches ein gezieltes Anfahren von Oberflächenpunkten der Harnblase ermöglicht und in Kombination mit einer virtuellen 3D-Zystoskopieszene eine neuartige Orientierungshilfe bietet.
Aktualisiert: 2022-04-22
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In dieser Arbeit wird ein Kalman-Filter vorgestellt, das in seine Schätzung physikalische oder durch die Planung vorgegebene Nebenbedingungen einbezieht. Dabei wird das Augenmerk explizit auf die Nichtlinearitäten in den Gleichungen und die stochastischen Eigenschaften der Zufallsvariablen gerichtet. Zugrunde liegen die gewonnenen Erkenntnisse aus dem Sigma-Punkt (SP) Kalman-Filter, bei dem zur Linearisierung die deterministisch gewählten SP durch nichtlineare Gleichungen transformiert werden. Es werden zwei unterschiedliche Ansätze zur Berücksichtigung der Nebenbedingungen vorgestellt. Der erste Ansatz basiert auf der Verschiebung der SP, dem zweiten liegt ein Optimierungsproblem zugrunde. Um das Optimierungsproblem zu lösen, bedient man sich der aktuellen Methoden aus der Mathematik. In Folge dessen werden zwei Filterverfahren entwickelt: Das Innere-Punkte Kalman-Filter, das ausgehend von einem Startpunkt eine Folge von Inneren Punkten generiert, und das Sequential-Quadratic-Programming Kalman-Filter, bei dem in jedem Iterationsschritt ein quadratisches Optimierungsproblem gelöst wird. Die Filterverfahren werden anhand eines praktischen Beispiels, der inertialen Navigation, getestet. Dabei wird ein mobiler Roboter mit einer kostengünstigen IMU (Inertial Measurement Unit) ausgestattet, um dessen Bewegung in einer bekannten, beschränkten Umgebung zu erfassen. Es wird gezeigt, dass die Schätzung der Position unter Berücksichtigung der Nebenbedingungen stets ein sinnvolles und genaueres Ergebnis liefert.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer vielseitigen Aufklärungsplattform auf Basis eines vierrotorigen Minihelikopters mit sowohl automatischen als auch autonomen Flugfähigkeiten.
Zur sicheren Erfassung des dynamischen Flugzustandes wird hierfür ein kompaktes, multisensorielles Navigationssytem entwickelt. Herzstück des Navigationssystems sind kompakte, preisgünstige Inertialsensoren. Zur Sicherstellung einer langzeitgenauen Navigationsinformation werden verschiedene Integrationskonzepte unter Einsatz weiterer Sensorik wie einem Baro-Altimeter, einem Magnetkompass und dem Satellitennavigationssystem GPS vorgestellt.
Um eine einfache Anwendbarkeit der Plattform zu gewährleisten, werden neben den primären Flugzustandsreglern für die Lage und die Höhe des Fluggerätes weitere Flugführungsalgorithmen vorgestellt, die einen autonomen Betrieb des Fluggerätes ermöglichen. Die vorgestellten Verfahren der Pfadplanung ermöglichen darüber hinaus eine sichere, effiziente und detaillierte Planung von Flugtrajektorien.
Die Eignung und Leistungsfähigkeit der entworfenen Plattform wird anhand zahlreicher Flugversuche demonstriert.
Aktualisiert: 2022-12-21
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