Uni Rostock: App MEMS Score überprüft Smartphone Sensoren

0
2242
Prof. Christian Haubelt mit Smartphone-Sensor (Foto: Thomas Rahr/Uni Rostock)
Prof. Christian Haubelt mit Smartphone-Sensor (Foto: Thomas Rahr/Uni Rostock)
Professor Christian Haubelt (re) diskutiert mit den beiden Forschern Dr. Lars Middendorf (li) und Nils Büscher die Funktionsweise der MEMS Score App.
Professor Christian Haubelt (re) diskutiert mit den beiden Forschern Dr. Lars Middendorf (li) und Nils Büscher die Funktionsweise der MEMS Score App.

Forscher der Applied Microelectronics and Computer Engineering der Universität Rostock haben mit der Android-App „MEMS Score“ eine neue Smartphone-Software zur Qualitätsbewertung entwickelt. Denn obwohl die Genauigkeit der Bewegungssensoren direkt die Zuverlässigkeit der mobilen Anwendungen beeinflusst, gibt es bisher keinen standardisierten Test für ihre Qualität.

Anwendungsgebiete
Die neue App ist vorerst nur als Android-Version für Smartphones und Tablets verfügbar.
„Mit der neuen App kann jeder unkompliziert überprüfen, wie gut die Sensoren im Smartphone funktionieren“, sagt Professor Christian Haubelt von der Uni Rostock.

So würden beispielsweise Technik-Journalisten mit MEMS Score in die Lage versetzt, bei Markteinführung neuer Smartphones schnell das Sensorsystem zu bewerten. Aber auch Smartphone-Besitzer selbst können diese neue App unkompliziert nutzen, wobei insbesondere Apps wie Schrittzähler, Fitness-Tracker & Indoor-Navigation für die Sensoren-Tests interessant sind.

„Die Anzahl an Sensoren, die nah am Körper getragen werden, wird weiter stark zunehmen. Dadurch werden wir völlig neue Anwendungen sehen, die die Bewegungen der Benutzer auswerten. Diese werden aber nur sinnvoll funktionieren, wenn die Qualität der Sensoren stimmt“, so Haubelt.

„Eine besondere Herausforderung war die Entwicklung eines geeigneten Referenzmusters für die optische Bewegungserkennung. Zum einem sollte die App in beliebigen Umgebungen mit wechselnden Lichtverhältnissen zuverlässig arbeiten. Andererseits durften die Berechnungen nicht zu komplex sein, damit wir auch auf weniger leistungsstarken Smartphones testen können, ergänzt der Forscher Lars Middendorf.

Erkennung von QR-Codes
Nach einer Reihe von Versuchen mit verschiedenen geometrischen Formen haben die Experten ein Verfahren abgewandelt, das auch bei der Erkennung von QR-Codes genutzt wird. „Unser Referenzmuster wird nun ausgedruckt auf Papier, auf dem Bildschirm, oder an die Wand projiziert, kann es in jeder Größe und aus fast jedem Winkel erkannt werden“, sagt Middendorf. Selbst wenn die Hälfte des Musters verdeckt sei, würden noch Infos zur Geräte-Rotation geliefert. Auch gelang es dem Team, Rechenleistung einzusparen, indem ein Großteil der komplexen Berechnungen auf ganze Zahlen ohne Nachkommastellen reduziert wurde.

Kommentieren Sie den Artikel

Bitte geben Sie Ihren Kommentar ein!
Bitte geben Sie hier Ihren Namen ein