Zuletzt aktualisiert am April 30, 2020
In diesem Artikel geben wir Dir eine kurze Einführung in den Arbeitsfluss vom Qualisys Track Manager (QTM) geben, um den Einstieg in das Programm zu vereinfachen. Dabei wirst Du folgendes Lernen:
1. Die richtige Ordnerstruktur
Damit Qualisys wie gewünscht funktioniert, sollte Dein Projekt Ordner (hier CarbonInserts) die folgende Ordnerstruktur haben. Unter AIM models kannst Du Marker Modelle speichern. Die Daten der Probanden sollten immer in Data gespeichert werden wie rechts gezeigt.
2. QTM starten
Wenn Du Qualisys startest wird folgendes Fenster erscheinen. Wähle hier Deinen Projektordner (z.B. CarbonInserts) aus Schritt 1 aus, indem du diesen entweder in der Liste auswählst oder über den Browse Knopf suchst.
3. Proband und Einzelmessung öffnen
Nachdem Du das richtige Projekt ausgewählt hast, wird sich das folgende Fenster öffnen. Wähle unter Project automation den Probanden mit Doppelklick aus (A), den Du bearbeiten möchtest. Daraufhin wird unter Project automation die Messung des Probanden mit allen Einzelmessungen erscheinen (B).
Wähle unter Project automation (B) die Messung aus, die Du bearbeiten möchtest und Doppelklick den grünen Namen der Messung (C). Daraufhin wird die Einzelmessung geladen und Dir werden die noch unbenannten Marker als Punktewolke angezeigt (D). Alle schon benannten Marker (in diesem Fall keine) werden in dem Fenster Labeled trajectories (E) angezeigt und alle Marker die noch nicht benannt sind werden unter Undefined trajectories (F) angezeigt.
4. Automatische Markerbenennung (Batch Processing)
Um die Marker schnellstmöglich zu benennen und kleine Lücken von Marker zu füllen wendet man das sogenannte Batch Processing an. Dafür STR + UMSCHALT + R drücken und es öffnet sich das folgende Fenster. In dem Fenster die Einstellungen und Hacken wie in der roten Box (G) auswählen. Es erscheinen daraufhin die 3 Reiter auf der linken Seite (H).
Nun wählst Du jeden der drei Reiter (H) nacheinander aus, um genauere Einstellungen zu machen. 3D Tracking: Hier kannst Du den Prediction error und Maximum residual (I) einstellen. Der Wertebereich liegt dabei zwischen 0 und 25. Hier ist die Divise ausprobieren, bei welchen Werten die meisten Marker automatisch erkannt werden.
ACHTUNG: die Max frame gap (J) sollte nicht größer al 10 sein.
Trajectories: Hier sollen die Einstellungen wie folgt sein (K). Max frame gap = 20 und Default interpolation gap = Polynominal.
AIM: Hier geht es darum das Aim Model (Marker Modell) auszuwählen (L) (hier z.B. ein Static model), welches Du auf die Daten anwenden möchtest. Je besser das Aim Model ist, umso mehr Marker werden direkt automatisch erkannt. Du kannst das aktuelle Aim Model mit dem Remove Knopf (M) entfernen und ein neues mit dem Add Model Knopf (N) hinzufügen. Hierbei landest Du automatisch in dem Aim Models Ordner aus Schritt 1.
Wenn Du alle Einstellungen kontrolliert hast kannst du den OK Knopf drücken und die automatische Marker Benennung wird gestartet. Daraufhin kehrst Du in die ursprüngliche Ansicht zurück und siehst, dass Teile der Marker-Punktewolke bereits automatisch erkannt wurden (D1). Andere Teile jedoch noch nicht (D2). Alle Marker, die schon erkannt wurden, werden unter Labeled trajectories Trajectory (E) aufgeführt. Wiederhole das Batch Processing so oft, dass möglichst viel Marker schon benannt sind.
5. Manuelle Markerbenennung
Wenn trotz Batch Processing nicht alle Marker für die ganze Messung benannt wurden, musst Du die restlichen Marker manuell benennen. Klicke auf Fill Level (O) um die Marker nach ihrer prozentualen Benennung (P) zuordnet. Dies verschafft dir einen Überblick, welche Marker noch benannt werden müssen.
Wähle das ID Feld (Q) aus und klicke danach einen Marker, der noch bei 0% Benennung ist, im Label trajectories Fenster (E) an (R). Nun kannst Du in der Punkte Wolke den entsprechenden Marker suchen und anklicken, um ihn somit zu benennen (S). Wenn du ihn benannt hast, wird durch die ID Funktion der nächste Marker automatisch ausgewählt. Um welchen es sich handelt erkennst Du immer im Label trajectories Fenster (E). Somit kannst du falls nötig direkt weiter Marker benennen ohne den Marker extra im Label trajectories Fenster (E) auszuwählen.
Möchtest Du einen Marker benennen, dem das Batch Processing einen falschen Namen zugewiesen hat, wähle die Pfeiltaste (T) aus, klicke den entsprechenden Marker an und drücke U auf Deiner Tastatur. Dadurch wird der bestehende Markenname gelöscht.
TIPP: Mit STR+Z kannst du deine letzte Aktion rückgängig machen, falls du dich einmal verklickt hast.
Wenn Du nun einen Marker hast, der schon zu einer bestimmten Prozentzahl z.B. zu 88.2% benannt ist, dann wähle diesen Marker im Label trajectories Fenster aus, indem Du diesen anklickst (U). Drücke STR+T auf Deiner Tastatur, um den Trajectory Editor (V) zu öffnen. Der Trajector Editor zeigt den X, Y und Z Verlauf des von Dir ausgewählten Markers. Die orangenen Gebiete (W) kennzeichnen Zeitbereiche, in denen der Marker nicht automatisch benannt wurde. Klicke den oberen Teil des Cursors (X) an, halte die Maustaste gedrückt und ziehe Ihn zu dem Zeitpunkt, an dem die Markerlücke beginnt oder endet. Drücke dann die Pfeiltasten auf der Tastatur, um von Frame zu Frame zu gehen und genau die exakte Stelle zu finden, an der der Marker verschwindet. Jetzt kannst Du kontrollieren, ob der Marker springt, fälschlicherweise wechselt oder komplett verschwindet.
Wenn Du nun die Lücke (W) des Markes füllen möchtest wählst Du im Trajectory Editor Relational (Y) aus und suchst dir 3 benachbarte Marker aus, die mit dem Marker, der rekonstruiert werden soll, an einem Segment befestigt wurden (Y). Setze ebenfalls einen Hacken bei Rigid Body. Durch die Funktion Relational wird die Position des Markers aus den Positionen der anderen Markern errechnet. Hier gibt es weitere Auswahlmöglichkeiten, die für das Füllen der Markerlücke benutzt werden können. Bei der Auswahl scheiden sich die Geister unter den Anwendern. Hierzu werden wir zu einem späteren Zeitpunkt noch einen seperaten Beitrag verfassen.
ACHTUNG: Die anderen 3 Marker müssen für den Zeitraum der Lücke zu 100% da sein.
Falls mehre Lücken auftreten, kannst du mit STR+K im Trajectory Editor (V) von Lücke zu Lücke springen.
Wenn Du alle Marker für die gesamte Messdauer benannt hast, also bei Labeled trajectrories (E) hinter jedem Marker 100% steht, solltest Du die ganze Einzelmessung noch einmal durchlaufen lassen und überprüfen, ob Marker springen oder sich vertauschen. Wenn dies nicht der Fall ist und somit alle Marker zu 100% und RICHTIG benannt sind, kannst du die Einzelmessung mit STR+S speichern. Dann verschwindet auch das Sternchen (Z) neben dem Namen der Einzelmessung.
ACHTUNG: Wenn Du nach dem Manuellen Markern noch einmal das Batch Processing anwendest, gehen alle manuelle benannten Marker verloren. Daher erst Batch Processing und dann manuell benennen.
6. Trainieren des AIM Models
Jedes Aim Model (Marker Modell) kann mit Datensätzen trainiert werden, damit es bei zukünftigen Anwendungen besser funktioniert, sodass beim Batch Processing mehr Marker automatisch erkannt werden. Um das Aim Model zu trainieren, braust Du eine Einzelmessung wo jeder Marker zu 100% RICHTIG benannt ist (kontrolliere im Unterfenster E). Schließe die Einzelmessung, in dem Du eine andere Messung mit Doppelklick auswählst (AA). Klicke dann auf den AIM Reiter und dann auf Generate From Multiple Files… (BB)
ACHTUNG: Wenn die Einzelmessung nicht 100% richtig benannt ist, wirst Du Dein Aim Model mit falschen Daten trainieren und es wird schlechter als das vorherige.
Nachdem Du auf Generate From Multiple Files… (BB) geklickt hast, wird sich das folgende Fenster öffnen. Wähle hier Add to existing models (CC) aus. Klicke daraufhin das Aim Model (DD) an, welches du trainieren möchtest und klicke den NEXT Knopf (EE).
Das folgende Fenster wird sich öffnen. Wähle im Projekt Ordner (hier Carboninserts) den Data Ordner aus und klicke dich durch (FF) zu der Einzelmessung, in der jeder Marker zu 100% RICHTIG benannt ist (Hier Static.trial_LS1.qtm). Wähle diese Einzelmessung aus (GG), indem Du sie anklickst und drücke danach den Open Knopf (HH).
Wenn das nachfolgende Fenster erscheint, hat das Trainieren des Modells funktioniert. Bei zukünftigen Batch Processing wird nun automatisch das verbessere Aim Model benutzt.
7. C3D Files exportieren
Um mit den Motion Capture Daten weiter zu arbeiten, bietet es sich an, die Qualisys Daten in C3D Daten umzuwandeln. Wähle hierzu File, Batch Processing (II).
Folgendes Fenster wird erscheinen. Wähle alle Einzelmessungen aus, die du auf einmal in C3D Dateien umwandeln willst (JJ) (hier z.b. nur Static.trial_LS1.qtm) und drücke den Open Knopf (KK).
Wähle nun Calculate force data (LL), inclusive project (MM) und Export to C3D files (NN) aus. Es sollte der Reiter Force Data (OO) erscheinen. Klicke auf Force Data (PP) und überprüfe ob das Word Lab als Koordinaten System ausgewählt ist (QQ). Dann drücke auf den Ok Knopf (RR). Die von Dir ausgewählten Einzelmessungen werden nun zu C3D Dateien umgewandelt. Du kannst, wie im zweiten nachfolgen Bild gezeigt, in deiner Ordnerstruktur (SS) schauen ob die Dateien in C3D Dateien (TT) umgewandelt wurden.
Nun kannst Du mit den C3D Daten z.B. weiter in Matlab oder ähnlichen Programmn arbeiten.
VIEL ERFOLG!
