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Der nachfolgende Projektbericht, welcher im Rahmen des Masterprojektes und des Moduls „Bildgebende Sensortechnik“ erarbeitet wurde, ist wie folgt den beiden Fächern zuzuordnen.
Die Kapitel, welche sich mit der Inbetriebnahme und den Umgang des SICK RMS320 Radarsensors beschäftigen, sind Teil des Masterprojektes. Dies betrifft die Kapitel 2.2, 4.1, 4.3 und in Teilen das Kapitel 4.5.
Dem Modul „Bildgebende Sensortechnik“ sind hingegen die Messung des Einflusses von Kleidung auf die Erkennungsfähigkeit eines Menschen sowie die Radarmessungen der verschiedene Prüfkörper zuzuordnen. Dies wird in den Kapiteln 2.3, 3, 4.2, 4.4 und 4.5 behandelt.
Die „Grundlagen der Radartechnik“ sind für beide Teile gleichbedeutend wichtig.
This paper presents an optimized algorithm for estimating static and dynamic gait parameters. We use a marker- and contact-less motion capture system that identifies 20 joints of a person walking along a corridor.
Based on the proposed gait cycle detection basic metrics as walking frequency, step/stride length, and support phases are estimated automatically. Applying a rigid body model, we are capable to calculate static and dynamic gait stability metrics. We conclude with initial results of a clinical study evaluating orthopaedic technical support.