Umfeld:

In der Forschungsgruppe hiper.campus werden Aktivitätssensoren entwickelt, welche an unterschiedlichen Positionen des Körpers einer Person angebracht werden können und mithilfe von komplexen Algorithmen die gelaufenen Schritte dieser Person ermitteln. Hierfür gibt es viele unterschiedliche Algorithmen, welche von einfachen Schwellwertverfahren bis hin zu aufwändigen Bewegungsanalysen reichen.
Um die Güte dieser Algorithmen zu ermitteln und sie untereinander vergleichen zu können sowie herauszufinden, welcher für eine bestimmte Position oder Aktivität am besten ist, werden Testdatensätze benötigt. Diese sind Rohdaten eines Beschleunigungssensors, welche verschiedene Aktivitäten wie gehen, laufen, etc. aber auch Aktivitäten, bei welchen keine Schritte erkannt werden sollen wie Fahrradfahren, in die Hände klatschen, etc., beinhalten. Für diese Daten muss der exakte Zeitpunkt von jedem tatsächlich stattgefundenen Schritt als Referenz bekannt sein.

Aufgabe:

Im Laufe der Arbeit soll zunächst eine Studie geplant und durchgeführt werden, bei welcher Probanden einen bestimmten Parcours durchlaufen müssen und dabei Beschleunigungssensoren an verschiedenen Körperpositionen tragen. Zudem muss eine Möglichkeit entwickelt werden, währenddessen die Zeitpunkte von wirklich stattgefundenen Schritten zu ermitteln. Anschließend sollen mithilfe dieser Testdatensätze vorhandene Schritterkennungsalgorithmen evaluiert und optimiert werden.

Anforderungen:

• Selbständiges motiviertes Arbeiten
• Kreativität
• Matlab Kenntnisse erwünscht