In this dissertation, we have focused on conflicts that occur due to disagreeing motions in multi-modal localization algorithms. In spite of the recent achievements in robust localization by means of multi-sensor fusion, these algorithms are not applicable to all environments. This is primarily attributed to the following fundamental assumptions: (i) the environment is predominantly stationary, (ii) only ego-motion of the sensor platform exists, and (iii) multiple sensors are always in agreement with each other regarding the observed motion. Recently, studies have shown how to relax the static environment assumption using outlier rejection techniques and dynamic object segmentation. Additionally, to handle non ego-motion, approaches that extend the localization algorithm to multi-body tracking have been studied. However, there has been no attention given to the conditions where multiple sensors contradict each other with regard to the motions observed. Vision based localization has become an attractive approach for both indoor and outdoor applications due to the large information bandwidth provided by images and reduced cost of the cameras used. In order to improve the robustness and overcome the limitations of vision, an Inertial Measurement Unit (IMU) may be used. Even though visual-inertial localization has better accuracy and improved robustness due to the complementary nature of camera and IMU sensor, they are affected by disagreements in motion observations. We term such dynamic situations as environments with motion conflictbecause these are caused when multiple different but self- consistent motions are observed by different sensors. Tightly coupled visual inertial fusion approaches that disregard such challenging situations exhibit drift that can lead to catastrophic errors. We have provided a probabilistic model for motion conflict. Additionally, a novel algorithm to detect and resolve motion conflicts is also presented. Our method to detect motion conflicts is based on per-frame positional estimate discrepancy and per- landmark reprojection errors. Motion conflicts were resolved by eliminating inconsistent IMU and landmark measurements. Finally, a Motion Conflict aware Visual Inertial Odometry (MC- VIO) algorithm that combined both detection and resolution of motion conflict was implemented. Both quantitative and qualitative evaluation of MC-VIO on visually and inertially challenging datasets were obtained. Experimental results indicated that MC-VIO algorithm reduced the absolute trajectory error by 70% and the relative pose error by 34% in scenes with motion conflict, in comparison to the reference VIO algorithm. Motion conflict detection and resolution enables the application of visual inertial localization algorithms to real dynamic environments. This paves the way for articulate object tracking in robotics. It may also find numerous applications in active long term augmented reality.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are quite successful in maintaining steady flight operations, but propeller failure that exists causes them to experience a possible crash. The objective of this thesis project is to propose a UAV failure detection model as part of the developing framework of an autonomous emergency landing system for UAVs. Health monitoring is integrated where the quadcopter is flown for three cases of propeller faults. Vibration signals are measured during each flight, where a hardware system is designed with Arduino Uno and an Inertial Measurement Unit (IMU) sensor that contains a 3-axis accelerometer and a 3-axis gyroscope, and vibration graphs are made. Once the data is extracted, different parameters (aX, aY, aZ, gX, gY, and gZ) are selected with dimension n ∈ {1,2,3,4,5,6}, and 750 data points are chosen for the K-Means Clustering algorithm. Quadcopter Failure Detection Cluster (QFDC) plots and confusion matrices are created, and three different health states are classified as clusters – normal state, faulty state, and failure state. The parameter set gZ-aZ has the best performance metrics with an accuracy of 92.1%, which is chosen for the decision-making step that involves a Light Emitting Diode (LED) subsystem. Boundary conditions are set from the gZ-aZ QFDC plot where three LEDs turn on based on the specified health state to validate the model. The accuracies of the LED system range between 89% and 95%. Successful failure detection for UAVs would make UAVs safer and more reliable to fly with less imposed restrictions.

In der vorliegenden Studie wurde mit Hilfe von am Huf fixierten IMU-Sensoren der Einfluss verschiedener Manipulationen am Huf sowie der Einfluss unterschiedlicher Beschlagsmodifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen des Pferdes untersucht. Zu den untersuchten Modifikationen gehörten Gewichtsmodifikationen, Modifikationen der dorsopalmaren und mediolateralen Ebene sowie von Hufeisen mit unterschiedlichen Abrollpunkten. Gegenstand der Studie waren zehn klinisch gesunde, lahmfreie Pferde. Gemessen wurde im Schritt und im Trab auf hartem, ebenem Boden. Die erhobenen Parameter waren die Schrittdauer, die Dauer der Hangbeinphase und die Dauer der Stützbeinphase inklusive der Auffußdauer, der Dauer der Hauptstützphase und der Abrolldauer sowie die Geschwindigkeit. Zusätzlich wurde der Einfluss morphometrischer Faktoren auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen ermittelt. In Bezug auf die Ergebnisse, konnte in der vorliegenden Studie vor allem ein Einfluss der Beschlagsmodifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen nachgewiesen werden. Zu den Kernergebnissen der Studie gehören eine signifikante Abnahme der Abrolldauer im Schritt durch Anschleifen einer Zehenrichtung bzw. Zurücksetzen des Hufeisens. Das Anbringen von Trachtenkeilen ging in beiden Gangarten mit einer signifikanten Abnahme der Abrolldauer sowie einer signifikanten Zunahme der Dauer der Hauptstützphase einher. Durch das Anbringen eines Eisenbeschlages kam es unabhängig von der Position des Abrollpunktes zu einer signifikanten Zunahme der Auffußdauer im Trab im Vergleich zu den Werten Barhuf. Besonderheit der vorliegenden Studie war die genaue Differenzierung der einzelnen Schrittphasen anhand der präzisen Datenerhebung durch die hohe Messfrequenz sowie die direkte Platzierung der Sensoren am Huf.:Inhaltsverzeichnis: Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 2 Literatur 2.1 Funktionelle Anatomie der distalen Gliedmaße 2.1.1 Knochen und Gelenke 2.1.2 Muskeln, Sehnen, Bänder 2.1.3 Der Huf 2.1.3.1 Definition und Aufbau 2.1.3.2 Hufschichten und Hufsegmente 2.1.3.3 Hufbeinträger 2.1.3.4 Hufmechanismus 2.1.3.5 Blutgefäße und Innervation 2.2 Biomechanische Grundlagen 2.2.1 Allgemeine Grundlagen der Biomechanik 2.2.1.1 Dynamik: Statik und Kinetik 2.2.1.2 Kinematik 2.2.2 Spezielle Biomechanik der distalen Gliedmaße des Pferdes 2.3 Hufzubereitung und Hufbeschlag 2.3.1 Überblick Hufzubereitung 2.3.2 Allgemeine Beschlagslehre 2.4 Beschlagsmodifikationen und ihre Anwendung bei Erkrankungen der distalen Gliedmaße sowie Fehlstellungen und Gangstörungen 2.4.1 Gewichts- und Materialmodifikationen 2.4.1.1 Gewichtszunahme durch Beschlagsmodifikationen 2.4.1.2 Gewichtsabnahme durch Beschlagsmodifikationen 2.4.2 Modifikationen der mediolateralen Ebene 2.4.2.1 Anwendung von Seitenkeilen 2.4.2.2 Anbringen von Extensionen 2.4.3 Modifikationen der dorsopalmaren Ebene 2.4.3.1 Anwendung von Trachtenkeilen 2.4.3.2 Einsatz von Stegeisen 2.4.4 Modifikationen des Abrollpunktes 2.4.4.1 Anbringen einer Zehenrichtung 2.4.4.2 Positionierung des Eisens 2.5 Bewegungsanalyse zur Untersuchung der distalen Gliedmaße des Pferde 2.5.1 Kinetische Methoden 2.5.1.1 Kraftmessungen 2.5.1.2 Druckmessungen 2.5.2 Kinematische Methoden 2.5.2.1 Optoelektronische Bewegungsanalyse 2.5.2.2 Sensorbasierte Bewegungsanalyse 2.6 Ausblick auf die Studie 3 Material und Methoden 3.1 Tiermaterial 3.1.1 Eigenschaften der Pferde 3.1.2 Selektion und Dokumentation der Tiere 3.2 Studiendesign und Versuchsaufbau 3.3 Datenerhebung 3.3.1 Technik 3.3.2 Hufzubereitung und Hufbeschlag 3.3.3 Praktische Durchführung und Dokumentation 3.4 Datenanalyse 3.4.1 Datenexport und Datenaufbereitung 3.4.2 Statistische Analyse 4 Ergebnisse 4.1 Dauer der einzelnen Schrittphasen Barhuf vor der Hufzubereitung 4.2 Einflussfaktoren auf die Dauer der Schrittphasen Barhuf vor der Hufzubereitung 4.2.1 Einfluss durch morphometrische Faktoren 4.2.2 Einfluss durch Gliedmaße und Gangart 4.3 Übersicht über die Wirkung der untersuchten Modifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen an den Vordergliedmaßen im Schritt und im Trab 4.4 Wirkung der untersuchten Modifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen an den Vordergliedmaßen im Schritt und im Trab 4.4.1 Vergleich der Werte nach unterschiedlichen Manipulationen am Huf mit den Werten Barhuf vor bzw. nach der Hufzubereitung 4.4.1.1 Einfluss durch Hufzubereitung 4.4.1.2 Einfluss der Verwendung zusätzlicher Gewichte 4.4.1.3 Einfluss einer veränderten Hufstellung 4.4.2 Vergleich der zeitlichen Parameter Barhuf und bei Verwendung unterschiedlicher Standardbeschläge 4.4.2.1 Einfluss durch Standardbeschläge mit unterschiedlicher Modifikation des Zehenteils bzw. der Eisenposition 4.4.3 Vergleich der Wirkung verschiedener Beschlagsmodifikationen auf die zeitlichen Parameter 4.4.3.1 Einfluss von Beschlagsmodifikationen zur Veränderung des Abrollpunktes 4.4.3.2 Einfluss durch einen Aluminiumbeschlag 4.4.3.3 Einfluss durch Modifikationen der Eisenoberfläche 5 Diskussion 5.1 Material und Methoden 5.1.1 Tiermaterial 5.1.2 Hufzubereitung und Hufbeschlag 5.1.3 Messbedingungen 5.1.4 Technik 5.1.5 Datenanalyse 5.2 Ergebnisse 5.2.1 Zeitliche Parameter Barhuf vor der Hufzubereitung 5.2.2 Einflussfaktoren auf die zeitlichen Parameter Barhuf vor der Hufzubereitung 5.2.3 Wirkung der untersuchten Modifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen an den Vordergliedmaßen im Schritt und im Trab 5.2.3.1 Einfluss durch Hufzubereitung 5.2.3.2 Einfluss einer dorsopalmaren/ mediolateralen Änderung der Zehenstellung 5.2.3.3 Einfluss der Verwendung zusätzlicher Gewichte 5.2.3.4 Beeinflussung der zeitlichen Parameter durch Standardbeschläge im Vergleich zu Barhuf 5.2.3.5 Beeinflussung der zeitlichen Parameter durch Standardbeschläge mit unterschiedlichen Abrollpunkten 5.2.3.6 Beeinflussung der zeitlichen Parameter durch unterschiedliche Beschlagsmaterialien 5.2.3.7 Einfluss durch Modifikationen der Eisenoberfläche 5.3 Neuromuskuläre Prägung 5.4 Schlussfolgerungen und Ausblick 6 Zusammenfassung 7 Summary 8 Literaturverzeichnis 9 Anhang / The aim of the current study was to examine the influence of different horseshoe modifications on the duration of the stride phases by means of hoof mounted IMU sensors. Examined modifications were modifications of weight, modifications of the dorsopalmar and mediolateral plane as well as different points of breakover. The study used a cohort of ten clinically healthy, sound horses. Data were collected at walk and trot on a hard, level surface. The relevant parameters were the step duration, the duration of swing phase and the duration of stance phase including landing duration, midstance duration and breakover duration as well as speed. In addition, the influence of morphometric factors on the duration of the single stride phases was determined. In this study, an obvious influence of the horseshoe modifications was shown mainly on the duration of the single stride phases. A significant decrease of breakover duration at walk could be proven after rolling the toe or setting back the horseshoe. Attaching heel wedges was associated to a significant decrease of breakover duration and a significant increase of midstance duration in both gaits. In comparison to the results of the barefoot measurement, a significant increase of the landing duration was detected at the trot by attaching iron horseshoes, independent of the position of the point of breakover. Characteristic of this study was the differentiation of the single stride phases which was possible due to the high sampling frequency and the direct placement of the sensors on the hoof.:Inhaltsverzeichnis: Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 2 Literatur 2.1 Funktionelle Anatomie der distalen Gliedmaße 2.1.1 Knochen und Gelenke 2.1.2 Muskeln, Sehnen, Bänder 2.1.3 Der Huf 2.1.3.1 Definition und Aufbau 2.1.3.2 Hufschichten und Hufsegmente 2.1.3.3 Hufbeinträger 2.1.3.4 Hufmechanismus 2.1.3.5 Blutgefäße und Innervation 2.2 Biomechanische Grundlagen 2.2.1 Allgemeine Grundlagen der Biomechanik 2.2.1.1 Dynamik: Statik und Kinetik 2.2.1.2 Kinematik 2.2.2 Spezielle Biomechanik der distalen Gliedmaße des Pferdes 2.3 Hufzubereitung und Hufbeschlag 2.3.1 Überblick Hufzubereitung 2.3.2 Allgemeine Beschlagslehre 2.4 Beschlagsmodifikationen und ihre Anwendung bei Erkrankungen der distalen Gliedmaße sowie Fehlstellungen und Gangstörungen 2.4.1 Gewichts- und Materialmodifikationen 2.4.1.1 Gewichtszunahme durch Beschlagsmodifikationen 2.4.1.2 Gewichtsabnahme durch Beschlagsmodifikationen 2.4.2 Modifikationen der mediolateralen Ebene 2.4.2.1 Anwendung von Seitenkeilen 2.4.2.2 Anbringen von Extensionen 2.4.3 Modifikationen der dorsopalmaren Ebene 2.4.3.1 Anwendung von Trachtenkeilen 2.4.3.2 Einsatz von Stegeisen 2.4.4 Modifikationen des Abrollpunktes 2.4.4.1 Anbringen einer Zehenrichtung 2.4.4.2 Positionierung des Eisens 2.5 Bewegungsanalyse zur Untersuchung der distalen Gliedmaße des Pferde 2.5.1 Kinetische Methoden 2.5.1.1 Kraftmessungen 2.5.1.2 Druckmessungen 2.5.2 Kinematische Methoden 2.5.2.1 Optoelektronische Bewegungsanalyse 2.5.2.2 Sensorbasierte Bewegungsanalyse 2.6 Ausblick auf die Studie 3 Material und Methoden 3.1 Tiermaterial 3.1.1 Eigenschaften der Pferde 3.1.2 Selektion und Dokumentation der Tiere 3.2 Studiendesign und Versuchsaufbau 3.3 Datenerhebung 3.3.1 Technik 3.3.2 Hufzubereitung und Hufbeschlag 3.3.3 Praktische Durchführung und Dokumentation 3.4 Datenanalyse 3.4.1 Datenexport und Datenaufbereitung 3.4.2 Statistische Analyse 4 Ergebnisse 4.1 Dauer der einzelnen Schrittphasen Barhuf vor der Hufzubereitung 4.2 Einflussfaktoren auf die Dauer der Schrittphasen Barhuf vor der Hufzubereitung 4.2.1 Einfluss durch morphometrische Faktoren 4.2.2 Einfluss durch Gliedmaße und Gangart 4.3 Übersicht über die Wirkung der untersuchten Modifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen an den Vordergliedmaßen im Schritt und im Trab 4.4 Wirkung der untersuchten Modifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen an den Vordergliedmaßen im Schritt und im Trab 4.4.1 Vergleich der Werte nach unterschiedlichen Manipulationen am Huf mit den Werten Barhuf vor bzw. nach der Hufzubereitung 4.4.1.1 Einfluss durch Hufzubereitung 4.4.1.2 Einfluss der Verwendung zusätzlicher Gewichte 4.4.1.3 Einfluss einer veränderten Hufstellung 4.4.2 Vergleich der zeitlichen Parameter Barhuf und bei Verwendung unterschiedlicher Standardbeschläge 4.4.2.1 Einfluss durch Standardbeschläge mit unterschiedlicher Modifikation des Zehenteils bzw. der Eisenposition 4.4.3 Vergleich der Wirkung verschiedener Beschlagsmodifikationen auf die zeitlichen Parameter 4.4.3.1 Einfluss von Beschlagsmodifikationen zur Veränderung des Abrollpunktes 4.4.3.2 Einfluss durch einen Aluminiumbeschlag 4.4.3.3 Einfluss durch Modifikationen der Eisenoberfläche 5 Diskussion 5.1 Material und Methoden 5.1.1 Tiermaterial 5.1.2 Hufzubereitung und Hufbeschlag 5.1.3 Messbedingungen 5.1.4 Technik 5.1.5 Datenanalyse 5.2 Ergebnisse 5.2.1 Zeitliche Parameter Barhuf vor der Hufzubereitung 5.2.2 Einflussfaktoren auf die zeitlichen Parameter Barhuf vor der Hufzubereitung 5.2.3 Wirkung der untersuchten Modifikationen auf die Dauer der einzelnen Schrittphasen an den Vordergliedmaßen im Schritt und im Trab 5.2.3.1 Einfluss durch Hufzubereitung 5.2.3.2 Einfluss einer dorsopalmaren/ mediolateralen Änderung der Zehenstellung 5.2.3.3 Einfluss der Verwendung zusätzlicher Gewichte 5.2.3.4 Beeinflussung der zeitlichen Parameter durch Standardbeschläge im Vergleich zu Barhuf 5.2.3.5 Beeinflussung der zeitlichen Parameter durch Standardbeschläge mit unterschiedlichen Abrollpunkten 5.2.3.6 Beeinflussung der zeitlichen Parameter durch unterschiedliche Beschlagsmaterialien 5.2.3.7 Einfluss durch Modifikationen der Eisenoberfläche 5.3 Neuromuskuläre Prägung 5.4 Schlussfolgerungen und Ausblick 6 Zusammenfassung 7 Summary 8 Literaturverzeichnis 9 Anhang

In manual control, the welding gun’s moving speed can significantly influence the welding results and critical welding operations usually require welders to concentrate consistently in order to react rapidly and accurately. However, human welders always have some habitual action which can have some subtle influence the welding process. It takes countless hours to train an experienced human welder. Using vision and IMU sensor will be able to set up a system and allow the worker got more accurate visual feedback like an experienced worker. The problem is that monitor and measuring of the control process not always easy under a complex working environment like welding. In this thesis, a new method is developed that use two different methods to compensate each other to obtain accurate monitoring results. Vision sensor and IMU sensor both developed to obtain the accurate data from the control process in real-time but don’t influence other. Although both vision and IMU sensor has their own limits, they also have their own advantage which can contribute to the measuring system.

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Soft tissue manipulation is a widely used practice by manual therapists from a variety of healthcare disciplines to evaluate and treat neuromusculoskeletal impairments using mechanical stimulation either by hand massage or specially-designed tools. The practice of a specific approach of targeted pressure application using distinguished rigid mechanical tools to breakdown adhesions, scar tissues and improve range of motion for affected joints is called Instrument-Assisted Soft Tissue Manipulation (IASTM). The efficacy of IASTM has been demonstrated as a means to improve mobility of joints, reduce pain, enhance flexibility and restore function. However, unlike the techniques of ultrasound, traction, electrical stimulation, etc. the practice of IASTM doesn't involve any standard to objectively characterize massage with physical parameters. Thus, most IASTM treatments are subjective to practitioner or patient subjective feedback, which essentially addresses a need to quantify therapeutic massage or IASTM treatment with adequate treatment parameters to document, better analyze, compare and validate STM treatment as an established, state-of-the-art practice. This thesis focuses on the development and implementation of Quantifiable Soft Tissue Manipulation (QSTM™) Technology by designing an ergonomic, portable and miniaturized wired localized pressure applicator medical device (Q1), for characterizing soft tissue manipulation. Dose-load response in terms of forces in Newtons; pitch angle of the device ; stroke frequency of massage measured within stipulated time of treatment; all in real-time has been captured to characterize a QSTM session. A QSTM PC software (Q-WARE©) featuring a Treatment Record System subjective to individual patients to save and retrieve treatment diagnostics and a real-time graphical visual monitoring system has been developed from scratch on WINDOWS platform to successfully implement the technology. This quantitative analysis of STM treatment without visual monitoring has demonstrated inter-reliability and intra-reliability inconsistencies by clinicians in STM force application. While improved consistency of treatment application has been found when using visual monitoring from the QSTM feedback system. This system has also discriminated variabilities in application of high, medium and low dose-loads and stroke frequency analysis during targeted treatment sessions. / 2023-04-26

<div>Soft tissue manipulation is a widely used practice by manual therapists from a variety of healthcare disciplines to evaluate and treat neuromusculoskeletal impairments using mechanical stimulation either by hand massage or specially-designed tools. The practice of a specific approach of targeted pressure application using distinguished rigid mechanical tools to breakdown adhesions, scar tissues and improve range of motion for affected joints is called Instrument-Assisted Soft Tissue Manipulation (IASTM). The efficacy of IASTM has been demonstrated as a means to improve mobility of joints, reduce pain, enhance flexibility and restore function. However, unlike the techniques of ultrasound, traction, electrical stimulation, etc. the practice of IASTM doesn't involve any standard to objectively characterize massage with physical parameters. Thus, most IASTM treatments are subjective to practitioner or patient subjective feedback, which essentially addresses a need to quantify therapeutic massage or IASTM treatment with adequate treatment parameters to document, better analyze, compare and validate STM treatment as an established, state-of-the-art practice.</div><div><br></div><div>This thesis focuses on the development and implementation of Quantifiable Soft Tissue Manipulation (QSTM™) Technology by designing an ergonomic, portable and miniaturized wired localized pressure applicator medical device (Q1), for characterizing soft tissue manipulation. Dose-load response in terms of forces in Newtons; pitch angle of the device with respect to treatment plane; stroke frequency of massage measured within stipulated time of treatment; all in real-time has been captured to characterize a QSTM session. A QSTM PC software (Q-WARE©) featuring a Treatment Record System subjective to individual patients to save and retrieve treatment diagnostics and a real-time graphical visual monitoring system has been developed from scratch on WINDOWS platform to successfully implement the technology. This quantitative analysis of STM treatment without visual monitoring has demonstrated inter-reliability and intra-reliability inconsistencies by clinicians in STM force application. While improved consistency of treatment application has been found when using visual monitoring from the QSTM feedback system. This system has also discriminated variabilities in application of high, medium and low dose-loads and stroke frequency analysis during targeted treatment sessions.</div>