In dieser Arbeit wurde ein System für die dreidimensionale Bewegungserfassung mit Consumer-Highspeedkameras entwickelt. Vor allem für die Bewegungserfassung in der Sportwissenschaft sind solche Systeme sehr interessant, da sie im Gegensatz zu den kommerziellen Systemlösungen (vgl. Abschnitt 2) einen flexiblen Anwendungsbereich bei gleichzeitiger Kosteneffizienz bieten und damit der Vielfältigkeit der zu erfassenden (sportlichen) Bewegungen gerecht werden können. Aus diesem Grund werden bereits jetzt schon Kameras dieser Art zur Bewegungserfassung eingesetzt. Im entwickelten System kommen 12 Kameras des Typs Casio Exilim Pro EX-F1 zur Anwendung (vgl. Abschnitt 4.1). Die Besonderheit dieser Kamera ist die hohe zeitliche Auflösung, die Vorteile bei der Erfassung schneller sportlicher Bewegungen bietet. Aufgrund einiger fundamentaler Unterschiede zu kommerziell eingesetzten Bewegungserfassungskameras (vgl. Abschnitt 2.3 und 3) ist es jedoch fraglich, ob Systeme mit Consumer-Kameras den wissenschaftlichen Gütekriterien gerecht werden können. Um diese Frage zu beantworten, wurde in einem ersten Schritt die zur Quantifizierung der Güte solcher Messsysteme relevante Größe der Messunsicherheit eingeführt. Im Bereich der Metrologie existiert zur Bestimmung dieser Größe eine im "Guide to the evaluation of uncertainty in measurement (GUM)" definierte, standardisierte Vorgehensweise (Abschnitt 2.4.2). Eine Literaturanalyse zu Messunsicherheiten in der Bewegungserfassung zeigt jedoch, dass kein einziges System nach dieser Vorgehensweise validiert wurde, sondern es wurden - in den wenigen gefundenen Validierungsstudien - meist mittlere Rekonstruktionsabweichungen bekannter Passpunkte auf Objekten im Messvolumen bestimmt und zur Angabe der Systemgenauigkeit genutzt. Aus diesem Umstand ergab sich neben der konkreten Systementwicklung für die weitere Arbeit die Forschungsfrage, wie eine (automatisierte) Bestimmung der Messunsicherheit nach GUM für die dreidimensionale Erfassung menschlicher Bewegung mit Consumer-Kameras erfolgen kann. Parallel dazu wurde evaluiert, welche methodischen Änderungen die ent- stehende Messunsicherheit generell reduzieren können. Mit einer Beantwortung dieser Fragen könnte der Umstand behoben werden, dass mangels Alternativen diese Systeme im (sport-)wissenschaftlichen Umfeld eingesetzt werden, ohne die dabei entstehenden Messabweichungen zu kennen. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde nach der im GUM vorgeschlagenen Struktur vorgegangen. Dabei wurden jeweils parallel zu den Prozessschritte der Messunsicherheitsbestimmung Möglichkeiten zur Genauigkeitssteigerung und zur Automatisierung des Bewegungserfassungsprozesses untersucht. Nach der Definition der Messgröße, die im vorliegenden Fall als eine Trajektorienmatrix identifiziert wurde, erfolgt nach GUM die Bestimmung aller unsicherheitsrelevanten Eingangsgrößen. Da diese je nach Prozessvariante unterschiedlich sind, wurden die für den Messprozess relevanten, in Abb. 2.10 dargestellten Einzelschritte separat behandelt. Dazu wurden zuerst die Kameras als die Hauptkomponenten eines solchen Messsystems betrachtet (Abschnitt 3.1). Dabei wurden literaturbasiert generelle Hardwareeigenschaften und Besonderheiten bei Consumer- Kameras ermittelt und Methoden zur mathematischen Modellierung beschrieben (Abschnitt 3.2). Im anschließenden Abschnitt 3.3 wurden detailliert Methoden zur Parameterbestimmung der mathematischen Modelle erarbeitet; dies vor allem im Hinblick auf die Möglichkeit, zugeordnete Unsicherheiten zu bestimmen. Bei diesen Ausarbeitungen wurde klar, dass die Eigenschaften der verwendeten Kameras einen starken Einfluss auf die resultierende Messunsicherheit haben. Daher wurden vor der Wahl der Methoden zur konkreten Systementwicklung die für die Bewegungserfassung relevanten Hardwareeigenschaften der Casio Exilim Pro EX-F1 ermittelt. Dazu wurden sowohl Tests aus einem Photo- Testlabor genutzt sowie eigene Hardware- und Funktionstests durchgeführt (Abschnitt 4.1). Diese bestanden unter anderem aus Untersuchungen zur Repositioniergenauigkeit des Kameraobjektivs sowie zur Bestimmung der Videobildrate und der Rolling-Shutter-Verzögerung. Anschließend wurden die neben der Kameramodellierung relevanten Prozessschritte eines Bewegungserfassungssystems erarbeitet (Abschnitt 4.2). Dazu wurden verschiedene Methoden der Bildverarbeitung zur Extraktion der relevanten Punkte aus den Videos, Methoden zur Rolling-Shutter-Korrektur und Möglichkeiten der Software-Synchronisierung von nicht zeitgleich erfolgenden Kameraaufnahmen untersucht. Im daran anschließenden Abschnitt 4.3 wurden die für das vorliegende System ausgewählten und implementierten Methoden dargestellt. Darüber hinaus wurden die durchgeführten Tests mit der entwickelten Simulationsumgebung und mit realen Datensätzen erläutert. Abschließend erfolgte eine theoretische Messunsicherheitsbetrachtung für die implementierten Systemvarianten. Dabei wurde der komplette Prozess der Kalibrations- und Bewegungserfassungsphase im Bezug auf die entstehenden Unsicherheiten und die zur Propagierung notwendigen Messmodelle und Bestimmungsverfahren ana lysiert. Nach einer Implementierung der Verfahren sollte somit bereits aus der Simulationsumgebung eine Prädiktion der in der Bewegungserfassungsphase zu erwarteten Messunsicherheit möglich sein. Im abschließenden Abschnitt 5 wurden die Ergebnisse aus den Simulationen, Tests und Validierungsmessungen beschrieben. In den Simulationen zur Referenzrahmenkalibration konnte bestätigt werden, dass die Überprüfung der entstehenden Reprojektionsabweichungen mit zur Kalibration verwendeten Passpunkten vor allem beim Einsatz von Verzeichnungskorrekturen zu einer starken Unterschätzung der tatsächlich auftretenden Abweichungen führt (Abschnitt 5.1). Daher wird bei der Anwendung der Referenzrahmenkalibration für die Abschätzung der Abweichungen unbedingt eine Nutzung von nicht zur Kalibration herangezogenen Passpunkten empfohlen. Des Weiteren machen die Simulationen deutlich, dass auch bei ungenauen Passpunktkoordinaten die Anwendung einer Bündelausgleichsmethode die entstehenden Rekonstruktionsabweichungen stark reduzieren kann. Idealerweise geschieht dies in Kombination mit automatisch subpixelgenau extrahierbaren Markern auf den Passpunkten, da somit auch die durch manuelle Digitalisierung entstehenden Fehleranteile reduziert werden können. Treten systematische Ungenauigkeiten der Passpunkte auf, so können diese dadurch jedoch nicht korrigiert werden. Zudem können diese systematischen Abweichungen auch nur durch die Aufnahme und Rekonstruktion nicht zur Kalibration verwendeter Passpunkte detektiert werden. Eine abschließende Simulation eines im Messvolumen zufällig platzierten Stabes macht den großen Einfluss der Digitalisiergenauigkeit auf die Rekonstruktionsabweichungen deutlich. Daraus kann abgeleitet werden - wenn möglich - automatisierte subpixelgenaue Methoden zu nutzen, um auch bei der Anwendung einer Referenzrahmenkalibration die entstehenden Rekonstruktionsabweichungen minimal zu halten. Die Genauigkeit der Referenzrahmenkalibration für die Systemkonfiguration im Konstanzer Labor wurde in einem anschließenden Schritt anhand von realen Datensätzen überprüft. Dabei betrug die minimal erreichbare Rekonstruktionsabweichung mit Verwendung von Bündelblockausgleich und Verzeichnungskorrektur 14.99 mm. Ordnet man diesen Wert den in den Simulationen ermittelten Abweichungen bei Anwendung eines Bündelausgleichs zu (Abb. 5.4, rechte Seite), so kann man von Digitalisierabweichungen der Passpunktkoordinaten von über einem Pixel ausgehen. Auch daraus kann die schon oben getroffene Empfehlung abgeleitet werden, Referenzrahmen mit automatisch extrahierbaren Marker zu nutzen. Alternativ kann diese Größe auch durch unbekannte systematische Fehler in den Passpunktkoordinaten entstehen, die nur durch die Vermessung zusätzlicher unabhängiger Referenzobjekte überprüft werden können. In einem anschließenden Schritt wurde für die identische Systemkonfiguration die Genauigkeit der dynamischen Kalibration überprüft. Die minimal erreichbare mittlere zweidimensionale Reprojektionsabweichung beträgt dabei 0.27px. Dies besagt, dass die interne Konsistenz des Verfahrens bis auf ca. ein Viertel Pixel Abweichung gegeben ist. Diese Restabweichungen können durch die generelle Genauigkeit der verwendeten automatischen Markerzentrumsbestimmung oder durch systematische Einflüsse hervorgerufen werden. Beispielsweise können sich durch die schlechte Ausleuchtung der Randzonen der Kamerabilder die helligkeitsbasierte Bestimmung der Markerzentren verschieben. Für die Systemgenauigkeit selbst kann aus diesen Größen keine Schlussfolgerung gezogen werden. Dazu müssen extern vermessene, nicht zur Kalibration verwendete Passpunkte herangezogen werden. Daher wurden in einem weiteren Schritt Markerclustermessungen durchgeführt, deren Markerabstände genauer ermittelt werden konnten als die der Passpunktkoordinaten. Diese Messungen wurden sowohl für die Referenzrahmenkalibration als auch für die dynamische Kalibration durchgeführt. Dabei konnte gezeigt werden, dass die konstanten Markerabstände bei der dynamischen Kalibration mit einer geringeren Standardabweichung rekonstruiert werden konnten als bei der Kalibration mit dem Konstanzer Referenzrahmen. Der bei beiden Varianten entstandene systematische Fehler ist zu vernachlässigen. Ob diese Messung die generell erreichbare Messgenauigkeit des Systems valide bestimmt, kann nur durch eine externe Referenzmessung bestimmt werden. Dazu wurde das entwickelte System gleichzeitig mit einem kommerziellen System der Firma VICON1 betrieben, das aufgrund der geringen Messunsicherheit als Referenzsystem genutzt werden konnte. Mit dieser Konfiguration war es möglich, mit beiden Systemen exakt die gleichen retroreflektierenden Marker aufzuzeichnen und die Abweichungen der ermittelten Trajektorien zu bestimmen. Dabei ergaben sich Unterschiede in den Trajektorien von maximal 4.932 mm, wobei sich der Unterschied aus einem systematischen Offset von 0.073mm und einem variablen Anteil mit einer Standardabweichung von 1.486mm zusammen setzt (Abschnitt 5.3).
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