Erkennung von Mehrfingergesten mit einem Fingerring: Ubiquitäre Interaktion für das Internet of Things

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Sahin Albayrak
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 320971279

Das `Internet of Things' (IoT) enthält eine große Anzahl verbundener Geräte mit eingebauter Sensorik, welche Informationen sammelt und austauscht. Ein Großteil dieser Geräte ist nicht mit spezieller Technik für die Interaktion mit Menschen ausgestattet. Eine Interaktion mit dem IoT benötigt deshalb neue Interaktionsparadigmen mit ubiquitären Interaktionsgeräten, Geräten, welche während des alltäglichen Lebens des Nutzers verfügbar sind und nicht an ein spezielles Gerät aus dem IoT gebunden sind. Gestik ist eine natürliche Modalität der Mensch-zu-Mensch Kommunikation. Auch für das IoT stellen Gesten eine vielversprechende Modalität dar, da sie räumliche Zusammenhänge kommunizieren können, welche für die physikalische Seite des IoT wichtig sind. Fingerringe, welche mit Sensorik bestückt sind können eine gute Basis für ein ubiquitäres Interaktionsgerät bieten. Allerdings sind die meisten existierenden Ansätze nur in der Lage Bewegungen eines einzelnen Fingers zu erkennen oder sind stark in der Anzahl der erkannten Gesten geschränkt. Zusätzlich können Algorithmen zur Erkennung von Gesten leicht die Kapazität von Batterien überschreibet, welche klein genug sind um auf einem Ring integriert zu werden. Diese Nachteile limitieren die Anwendbarkeit existierender Ansätze. Ziel dieses Projektes ist es, die Einsetzbarkeit der Technik Capacitive Proximity Sensing für die Erkennung von Mehrfingergesten mittels eines einzelnen Rings über den gesamten Tagesablauf zu evaluieren. Hierfür folgen wir einer dreigeteilten Forschungsagenda, indem wir folgende Fragen beantworten: (1) Welche Konfiguration von Capacitive Proximity Sensing, in Verbindung mit anderen Sensoren, ist am besten zur Gestenerkennung geeignet und was sind die Grenzen dieser Technologie? (2) Wie können die erzeugten Datenströme auf ein Handmodell abgebildet werden, um eine kontinuierliche Fingerverfolgungzu ermöglichen? (3) Wie gut lässt sich der Energieverbrauch der Gestenerkennung durch die Verwendung von Algorithmen zur Vorfilterung optimieren? Um diese Fragen zu beantworten entwickeln wir mehrere Generationen von Prototypen in Kombination mit den Algorithmen für Fingerverfolgung und Vorfilterung.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen