Ziel dieser Projektarbeit ist ein Prüfkörper, welcher sich in einem zweidimensionalen Raum mit einem visuellen, einem magnetischen und einem akustischen Verfahren tracken lässt.

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Janek 00b4b7bae2 Gui Änderung		vor 3 Jahren
.pio	aaea7a84fb test	vor 3 Jahren
.vscode	aaea7a84fb test	vor 3 Jahren
arduino	8e818be0f7 typos	vor 3 Jahren
images	ced877ce09 added Presentation	vor 3 Jahren
raspberry-pi	00b4b7bae2 Gui Änderung	vor 3 Jahren
.gitignore	4233dc7aae changed gitignore	vor 3 Jahren
LICENSE	3310bd4274 Add LICENSE	vor 4 Jahren
Projektarbeit_final_Presentation.odp	b9569cb8dd Menu	vor 3 Jahren
README.md	1630f3dc35 Upload files to ''	vor 3 Jahren
acustic tracking.jpg	1630f3dc35 Upload files to ''	vor 3 Jahren
magneticSensor.py	5781cd9312 Upload files to ''	vor 3 Jahren
mainWindow.py	926c574c54 weitere gui updates	vor 3 Jahren
platformio.ini	f14f189be3 testing menu and magnetic sensor	vor 3 Jahren
screenrecord_thumb.jpg	b9569cb8dd Menu	vor 3 Jahren
ultrasound-tests.ods	f44e1f603c Merge testing into master	vor 3 Jahren

lern-tracking-system

Um den Studenten des Grundlagenkurses für Virtual, Mixed und Augmented Reality das Thema Tracking besser und anschaulicher vermitteln zu können wird im Zuge dieser Projektarbeit ein Lehr-Tracking-System geplant und gebaut. Mit ihm können die Grundlagen von Tracking Systemen praktisch veranschaulicht werden.

Ziel dieser Projektarbeit ist ein Prüfkörper, welcher sich in einem zweidimensionalen Raum mit einem visuellen, einem magnetischen und einem akustischen Verfahren tracken lässt.

Da im Lehr-Tracking-System nicht alle existierenden Tracking Mechanismen verbaut und veranschaulicht werden können wurden drei Tracking Mechanismen ausgewählt welche zum Einen in Mixed oder Virtual Reality Systemen oft zu Einsatz kommen, zum Anderen aber auch in dieser Projektarbeit umgesetzt werden können. Für die Projektarbeit wurde ein visuelles, ein magnetisches und ein akustisches Tracking ausgewählt. Diese drei Verfahren sind die gängigsten Verfahren und können auch ohne großen finanziellen Aufwand umgesetzt werden. Das Lern-Tracking System soll das Grundprinzip der einzelnen Tracking Verfahren sowie die Vor- und Nachteile aufzeigen. Das Hauptaugenmerk liegt demnach nicht auf der Güte sondern auf der Einfachheit der Systeme.

Folgendes Video zeigt die in diesem Repo abgelegte Software in Aktion.

Installation

Das Arduino-Programm wurde mit der VS Code IDE und der darauf basierendem PlatformIO Umgebung auf einen Arduino UNO geflashed. Der linke Ultraschallempfänger ist am Pin 2, der rechte Empfänger am Pin 3 und der Sender an der Gondel am Pin 4 des Arduinos angeschlossen. Die MPU9250 wird via I2C vom Arduino angesprochen.

Auf dem Raspberry Pi 4 ist ein aktuelles Raspbian-Image aufgespielt worden. Danach wurde einfach dieses Repository mit git clone kopiert und das beigefügte Installationsscript ausgeführt:

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install git

cd ~/Schreibtisch
git clone https://gitlab.justprojects.de/hochschule/lern-tracking-system.git

cd lern-tracking-system/raspberry-pi
./install.sh

Zum Öffnen der GUI muss schließlich folgendes Pythonscript im raspberry-pi Projektordner ausgeführt werden:

cd ~/Schreibtisch
cd lern-tracking-system/raspberry-pi

python3 main.py

README.md

lern-tracking-system

Installation