JuMP

Steckbrief

Hybrid Models for High-Precision sEMG-based Joint Torque/Movement Prediction for Wearable Robotics

Ziel

Hinweis: Dieses Projekt ist abgeschlossen.

In dem Projekt JuMP wird Grundlagenforschung im Bereich der körpernahen, tragbaren Robotersysteme betrieben. Ziel ist es, die Bewegungen von Gliedmaßen – hier Armbewegungen – auf Basis von Messungen elektrischer Muskelsignale (Elektromyographie) modellbasiert vorherzusagen und somit Bewegungsvorhersagen zu optimieren. Um dieses Ziel zu erreichen werden bestehende Muskelmodelle basierend auf der Arbeit von Hill eingesetzt. Dieses grundlegende Modell wird verbessert und um neue Teile erweitert.

Neben Verbesserungen der biomechanischen Modellvorstellung sollen neue Messmethoden entwickelt werden, mithilfe derer die Sytemzustandsschätzung verbessert wird. Ein zentraler Ansatz ist hier das Entwickeln von Beamforming-Algorithmen für EMG-Daten. Das Modell nach Hill berechnet die Kraft der einzelnen Muskeln aufgrund der EMG Daten. Mithilfe von Beamforming können neben der Aktivierung weitere Muskelzustände bestimmt werden. Diese zusätzliche Zustandsschätzung soll die Vorhersagequalität der Gliedmassentrajektorie erhöhen. Die Vorhersage der Trajektorie kann zur Ansteuerung eines Exoskeletts mit hoher Präzision und synchron zu der Trägerbewegung genutzt werden. Aufbauend auf der synchronen Bewegung kann eine Unterstützung oder ein Entgegenwirken erreicht werden.

Beteiligte

Leitung:

FH Bielefeld

Partner:

ISYM, Institut für Systemdynamik und Mechatronik, Bielefeld

Förderung

Das Projekt wird durch Mittel der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert.

Laufzeit

01.04.2019 – 31.03.2022