Sensorfusion zur Situationserkennung eines Everyday-Used-Objects am Beispiel des Smart Mug

Abstract

In dieser Arbeit wird ein Algorithmus für eine intelligente Tasse entwickelt, der ein Meetingsszenario erkennt. Dabei wird die Erkennung in zwei Kriterien unterteilt: Das erste ist Kriterium die Erkennung einer Trinkbewegung. Hierfür wird der Neigungswinkel aus einem Beschleunigungssensor berechnet und eine Erschütterungserkennung mit einem Gyroskop durchgeführt. Das zweite Kriterium ist die Erkennung anderer intelligenter Tassen in der näheren Umgebung. Diese Erkennung wird mithilfe einer RSSI-Metrik eines Bluetooth Low Energy-Signals gelöst.

In this thesis, an algorithm for an intelligent cup is developed that recognizes a meeting scenario. The recognition is divided into two criteria: The first criterion is the detection of a drinking movement. For this purpose, the angle of inclination is calculated from an acceleration sensor and a shock detection with a gyroscope is carried out. The second criterion is the detection of other intelligent cups in the vicinity. This detection is solved using an RSSI metric of a Bluetooth Low Energy signal.