Auswahl der Ausgabeform für Bewegungsdaten: Raw, Quaternion, BVH und CSV

Die Auswahl der richtigen QSense-Bewegungsdaten für Ihre Anwendung

QSense-Bewegungssensoren sind so konzipiert, dass sie Ihnen volle Kontrolle darüber, welche Daten Sie erhalten, wie sie verarbeitet werden und wie sie exportiert werden. Je nach Anwendung benötigen Sie rohe Trägheitssignale, Echtzeit-Orientierung, abgeleitete Kinematik oder für die Bewegungserfassung geeignete Formate.

Um diese Flexibilität zu unterstützen, bietet QSense:

• Mehrere Echtzeit-Streaming-Modi
• Mehrere Datendarstellungen aus derselben Aufzeichnung
• Standardisiert Exportformate für Analyse, Visualisierung und Integration

Auf dieser Seite wird erklärt, wie diese Optionen funktionieren und wie Sie die richtige Konfiguration wählen.

Überblick: Von Rohsignalen zur Bewegungsdarstellung

QSense IMU-Sensoren messen Bewegungen auf der untersten physikalischen Ebene, zwingen Sie aber nicht in eine einzige Abstraktionsschicht.

Mit einem einzigen Messvorgang können Sie arbeiten:

• Rohe IMU-Signale (Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer)
• Verarbeitete Orientierung (6-DoF oder 9-DoF Quaternionen)
• Abgeleitete Bewegungsgrößen (z. B. lineare Beschleunigung, Gravitationsvektor)
• Kinematische Bewegungsformate (z.B. BVH-Skelettbewegung)

Alle Ausgänge haben eine gemeinsame, zeitsynchronisierte Uhr, die einen direkten Vergleich und eine Validierung der verschiedenen Darstellungen ermöglichen.

Echtzeit-IMU-Daten-Streaming-Modi

QSense unterstützt vier Streaming-Modi. Jeder Modus definiert welche Daten pro Paket übertragen werden und wie die Bandbreite zugewiesen wird.

Gemischter Modus - IMU + Orientierungsdaten kombiniert

Am besten geeignet für: allgemeine Bewegungsverfolgung, Biomechanik, Robotik, explorative Forschung

Der Mixed Mode liefert sowohl Low-Level- als auch High-Level-Bewegungsinformationen:

• Rohdaten von Beschleunigungsmesser, Gyroskop und Magnetometer
• Quaternion-Ausrichtung (6- oder 9-DoF)
• Freie (schwerkraftkompensierte) Beschleunigung

Dieser Modus ist nützlich, wenn Sie Orientierung für das Dolmetschen aber immer noch Zugang zu den Rohsignalen zur Überprüfung, Filterung oder späteren Verarbeitung haben.

Roh-Modus - Maximaler Zugriff auf IMU-Daten

Am besten geeignet für: Algorithmenentwicklung, maschinelles Lernen, Validierungsstudien

Streams im Rohmodus nur unbearbeitete Sensordaten:

• Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer
• Maximal verfügbare Auflösung und Abtastrate
• Keine bordseitige Sensorfusion angewendet

Verwenden Sie diesen Modus, wenn Sie:

• Entwickeln Sie Ihre eigenen Fusions- oder Schätzungsalgorithmen
• ML-Modelle auf Inertialdaten trainieren
• Volle Transparenz bei der Signalverarbeitung erforderlich

Quaternion-Modus - Nur Orientierungsstreaming

Am besten geeignet für: VR/AR, Robotik, Echtzeitsteuerung, Visualisierung

Ströme im Quaternion-Modus nur Orientierung:

• Hochfrequenz-Quaternionenmuster
• Keine Übertragung von IMU-Rohsignalen

Dies minimiert die Bandbreite und vereinfacht die Integration, wenn Orientierung ist der primäre Output, wie zum Beispiel:

• Avatar-Kontrolle
• Verfolgung von Kopf oder Gliedmaßen
• Rückkopplungssysteme mit geschlossener Schleife

Optimierter Modus - Hochgeschwindigkeits-Orientierung + 6-DoF IMU

Am besten geeignet für: Sportwissenschaft, Bewegungserfassung, Echtzeit-Analytik

Der optimierte Modus bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Details und Effizienz:

• Hochfrequenz-Quaternionen
• Rohdaten Beschleunigungsmesser + Gyroskop
• Keine Magnetometerdaten

Durch den Ausschluss von Magnetometerdaten ist dieser Modus:

• Reduziert die Empfindlichkeit gegenüber magnetischen Störungen
• Erhöht die effektive Bandbreite
• Eignet sich gut für dynamische Umgebungen, Innenräume oder Umgebungen mit vielen Metallen

Zusammenfassung des Streaming-Modus

Modus	Am besten für	Enthält
Gemischt	Allgemeine Bewegungsanalyse	IMU + Quaternionen + freie Beschleunigung
Rohe	Kundenspezifische Verarbeitung & ML	Vollständig rohe IMU
Quaternion	Anwendungen für die Orientierung	Hochwertige Quaternionen
Optimiert	Ausgewogene Bewegung in Echtzeit	Quaternionen + Beschleunigung/Gyro

Datenprotokollierung und mehrere Ausgabedarstellungen

QSense-Aufzeichnungen sind nicht auf einen einzigen Ausgabetyp beschränkt.

A einzelne Messsitzung können enthalten mehrere synchronisierte Darstellungen, und ermöglicht es Ihnen,:

• Untersuchen Sie Rohsignale
• Verarbeitete Ausgaben für die Analyse verwenden
• Algorithmen anhand desselben Datensatzes validieren

Verfügbare Datendarstellungen

IMU-Rohdaten

Zeitreihendaten von:

• Beschleunigungssensoren
• Gyroskope
• Magnetometer (falls aktiviert)

Anwendungsfälle:

Signalverarbeitung, Filterung, Validierung, ML-Training, benutzerdefinierte Schätzung

Orientierungsdaten (6-DoF / 9-DoF Quaternionen)

Orientierungsschätzungen, die über eine Sensorfusion an Bord oder nach der Verarbeitung abgeleitet werden.

Anwendungsfälle:

3D-Visualisierung, VR/AR, Robotik, Analyse von Körperhaltung und Segmentorientierung

Abgeleitete Bewegungsgrößen

Vorberechnete Werte wie z.B.:

• Lineare (schwerkraftfreie) Beschleunigung
• Schwerkraftvektor
• Winkelgeschwindigkeit

Anwendungsfälle:

Biomechanik, Echtzeit-Feedback, Pipelines mit geringerer Komplexität

Bewegung & Kinematische Formate (BVH)

QSense unterstützt den Export nach BVH (Biovision-Hierarchie) Format.

Der BVH stellt Bewegung als:

• Eine skelettartige Hierarchie
• Zeitlich veränderliche Gelenkdrehungen

Typische Anwendungsfälle:

• Analyse der Bewegungserfassung
• Biomechanik und Ergonomie
• Animation und Avatar-Pipelines
• Interoperabilität mit MoCap-Tools von Drittanbietern

QSense BVH-Dateien:

• von Menschen lesbar sind
• Direkter Import in Standard-BVH-Viewer
• Konsistentes Timing über Gelenke und Segmente hinweg bewahren

BVH Motion Ausgang

Die BVH-Ausgabe ermöglicht die Integration von QSense-Daten in bestehende Ökosysteme für die Bewegungserfassung ohne firmeneigene Werkzeuge.

Typische Anwendungen sind:

• Vergleich zwischen IMU-basierter Bewegung und optischer MoCap
• Schnelle Visualisierung von Ganzkörperbewegungen
• Einspeisung von Bewegungen in Animations- oder Simulationsumgebungen

Beispiel-Datensatz

Der bereitgestellte Beispieldatensatz zeigt dies:

• Eine minimale Sensorkonfiguration
• Synchronisierte IMU-Rohdaten und verarbeitete Ausgaben
• Identische Zeitstempel in allen Darstellungen

Sie ist bestimmt für:

• Auswertung der Datenstruktur
• Testen von Import-Pipelines
• Vergleich von rohen und verarbeiteten Bewegungsdaten

Auswahl des richtigen Ausgangs für Ihre Anwendung

• Entwicklung von Algorithmen oder ML-Modellen? → Rohmodus + Rohexporte
• Machen Sie Biomechanik oder Sportanalysen? → Optimierter oder gemischter Modus
• Gebäude-VR oder Steuerungssysteme? → Quaternion-Modus
• Sie benötigen eine Ausgabe im MoCap-Stil? → BVH-Ausfuhr

QSense ist so konzipiert, dass Sie sich nicht zu früh entscheiden müssen - Sie können einmal aufnehmen und später entscheiden.

Schlussfolgerung

QSense Motion bietet Ihnen Kontrolle über Daten, nicht nur Zugang zu Daten. Durch die Trennung von Streaming-Modi und Datendarstellungen unterstützt die Plattform alles, von Low-Level-Forschung bis zu High-Level-Bewegungserfassung und Echtzeitanwendungen.

Ganz gleich, ob Sie physikalische Rohdaten, eine saubere Orientierung oder eine vollständige kinematische Bewegung benötigen, mit QSense können Sie auf der Ebene arbeiten, die für Ihr Problem am besten geeignet ist, ohne sich auf ein bestimmtes Format oder einen bestimmten Workflow festlegen zu müssen.