Nuova sfida per il team Technology Transfer Engineering di CSMT: la realizzazione di un innovativo sistema di Head Tracking completo per l’utilizzo in industria di visori di sicurezza a realtà aumentata.
Il progetto ha previsto lo sviluppo di un nuovo e innovativo algoritmo di sensor fusion, robusto e adatto all’ambiente industriale di utilizzo del visore VisionAR in grado di stimare gli angoli di inclinazione e rotazione della testa (Roll, Pitch, Yaw) rispetto al nord magnetico e compensare i disturbi magnetici esterni che influenzano il magnetometro.
L’algoritmo di Head Tracking messo a punto dal team Technology Transfer Engineering di CSMT, a differenza degli algoritmi standard proposti in letteratura, sfrutta il paradigma degli eventi per un miglior funzionamento, ovvero, al verificarsi di determinate condizioni, rilevate attraverso delle relazioni matematiche, reagisce con opportune azioni correttive al fine di stimare nel modo più preciso possibile gli angoli di rotazione.
La soluzione proposta è innovativa anche dal punto di vista della compensazione dei disturbi magnetici a cui è soggetto il magnetometro. Sono state infatti messe a punto tre diverse soluzioni in grado di generare delle azioni correttive e compensare gli effetti dei disturbi. I test sperimentali hanno evidenziato come l’algoritmo migliori le performance in presenza di disturbo magnetico, passando da un’accuratezza di 11,4° a 1,7° e da una precisione di ± 43,1° a ± 4°, rispetto alla letteratura.
Pensando ad un utilizzo del visore sul campo, è stata inoltre messa a punto una procedura rapida di calibrazione iniziale per consentire il corretto condizionamento dei dati provenienti dal magnetometro. Solitamente, infatti, gli algoritmi che utilizzano il magnetometro necessitano di una calibrazione manuale iniziale, ogni volta che si verifica un cambio di ambiente. Una procedura onerosa e inadatta all’applicazione in analisi del VisionAR, in quanto l’ambiente industriale può essere estremamente variabile e l’operatore ha necessità di spostarsi spesso. Il team di CSMT ha dunque sviluppato un algoritmo di calibrazione automatica. Durante il funzionamento, un apposito evento segnala se la calibrazione effettuata non è più valida e una determinata funzione ricalibra automaticamente il magnetometro.
UNIVET