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Aufbau eines kapazitiven Messsystems zur Gestenerkennung

Tobias Kronlachner

Tobias Kronlachner

Intuitive Mensch-Maschine Interaktion, im Speziellen die berührungslose Bedienung, stellt ein immer wichtigeres Thema dar. Ein Teilgebiet daraus ist die Erkennung von Fingergesten. Durch die Vermeidung einer Berührung ergeben sich entscheidende Vorteile, wie verbesserte Hygiene sowie die Möglichkeit, das sensitive System gekapselt zu bauen.

Hinsichtlich der Aktualität dieses Themas setzt sich diese Arbeit mit der Entwicklung einer Plattform zur kapazitiven Positionsbestimmung eines Fingers auseinander. Dafür ist die Messung kleiner Kapazitätsänderungen im fF-Bereich mit hoher zeitlicher Auflösung im ms-Bereich für die Positionsbestimmung und die darauf basierende Gestenerkennung notwendig. Dazu wird ein Messsystem aufgebaut, welches die Bestimmung dieser erwartungsgemäß sehr kleinen Kapazität ermöglicht. Daher wird ein auf synchroner Demodulation basierendes Verfahren, welches den Verschiebungsstrom misst und so einen Rückschluss auf die Kapazität zulässt, eingesetzt. Bereits beim Design der Elektrodenstruktur wird berücksichtigt, die Positionsbestimmung möglichst einfach zu gestalten. Die ausgewählte Struktur setzt auf eine sechseckige Grundform und ist so gestaltet, dass eine spätere Differenzauswertung möglich ist. Da Positionsschätzung im Falle von nichtlinearen Modellgleichungen hohen Rechenaufwand verursacht, wurde eine Methode entwickelt, welche ohne Optimierungsproblem auskommt. Dies ist vor allem für die Echtzeitberechnung auf einem Mikrocontroller ein essentielles Kriterium.

Abbildung 1: In dieser Abbildung ist der Messaufbau mit Linearachse für Referenzmessungen dargestellt.

Abbildung 1: In dieser Abbildung ist der Messaufbau mit Linearachse für Referenzmessungen dargestellt.

 Abbildung 2: Diese Abbildung zeigt eine aufgezeichnete Fingergeste.

Abbildung 2: Diese Abbildung zeigt eine aufgezeichnete Fingergeste.

Schlagworte: HMI, Gestenerkennung, berührungslose Bedienung, kapazitive Messung

16. August 2017