Robuste phasenbasierte Prothesenfußregelung und biologisch inspirierte Gelenkkopplung

• Antragsteller: Dr. Martin Grimmer; Professor Dr.-Ing. Ulrich Konigorski
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 394182789

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

In diesem Projekt haben wir untersucht, ob Asymmetrien und die Anstrengung beim ebenen Gehen mithilfe eines neuartigen Prothesenprototypen, welcher neben den monoartikulären Aktuator am Sprunggelenk auch einen biartikulären Aktuator mit Kopplung zum Oberschenkel implementiert, positiv beeinflusst werden können. Zudem war es Ziel, eine Methode zu entwickeln, welche die kontinuierliche Interaktion mit der Prothese für die Gangarten ebenes Gehen und Treppengang sowie für Übergänge zwischen diesen ermöglicht. Zur Bearbeitung beider Problemstellungen wurde ein Bewegungsdatensatz (Bodenreaktionskräfte, Gelenkpositionen, Bewegungsdaten von Segmenten über Inertiale Messeinheiten, Muskelaktivität) für eine Laufstrecke mit Treppe bei drei Treppensteigungen aufgenommen. Die Daten zeigen, dass Transitionsphasen zwischen den Gangarten existieren, welche sich signifikant vom ebenen Gehen und dem Treppengang unterscheiden. Zudem erfordert der Treppenaufstieg das bis zu 13-fache der positiven und der Treppenabstieg der negativen netto Beinarbeit gegenüber dem ebenen Gehen. Dies zeigt, dass aktive Prothesenkomponenten für die unteren Extremitäten die Besonderheiten des Treppenauf- und Abstiegs berücksichtigen sollten. Mithilfe der Daten wurde ein prothetischer Fuß mit mono- und biartikulärer Aktuatorik und Regelung entworfen. Nach ersten Tests an Versuchspersonen ohne Amputation wurde das Zusammenspiel von mono- und biartikulärer Aktuatorik an Personen mit einseitiger transtibialer Amputation untersucht. Wie angenommen, kann die Anstrengung der Nutzenden mithilfe des biartikulären anstelle des monoartikulären Aktuators beim Gehen reduziert (9% bei Unterstützungsgrad biartikulär von 22%) und Asymmetrien im Gang können beeinflusst werden. Das sehr individuelle Gangverhalten der Nutzenden zeigt, dass eine noch deutlichere Individualisierung der Unterstützung über den Schritt hinweg sowohl für das Gesamtverhalten des aktiven Sprunggelenks als auch für die Aufteilung zwischen mono- und biartikulärem Aktuator nötig ist. Weiterhin wurde der Datensatz genutzt, um Lösungen für die Erkennung von Gangart, Gangphase und der Treppensteigung zu erarbeiten. Es hat sich gezeigt, dass die im Antrag skizzierten niedrigdimensionalen Konzepte basierend auf Phasenporträts keine eineindeutige Bestimmung zulassen. Entsprechend wurden über den Antrag hinausgehend höherdimensionale Methoden des Maschinellen Lernens auf deren Eignung hin untersucht. Als Eingangsgrößen für ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) wurden kinematische Messgrößen von Inertialen Messeinheiten (IMU) genutzt. Zur Validierung an Versuchspersonen ohne Amputation in verschiedensten Umgebungen wurde ein mobiler Messaufbau (FRIMU) mit IMUs und Sensoren zur Bodenkontakterfassung entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Erkennung von Gangart, Gangphase und Treppensteigung möglich ist. Zudem sehen wir ein hohes Potenzial zur Übertragung auf thematisch angrenzende Anwendungsfelder der tragbaren Robotik.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• A Novel Approach for Gait Phase Estimation for different Locomotion Modes using Kinematic Shank Information. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 8697-8703.
  Weigand, Florian; Zeiss, Julian; Grimmer, Martin & Konigorski, Ulrich
  
• Control of a Transtibial Prosthesis with Monoarticular and Biarticular Actuators. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 8689-8696.
  Zeiss, Julian; Weigand, Florian; Grimmer, Martin & Konigorski, Ulrich
  
• Lower limb joint biomechanics-based identification of gait transitions in between level walking and stair ambulation. PLOS ONE, 15(9), e0239148.
  Grimmer, Martin; Zeiss, Julian; Weigand, Florian; Zhao, Guoping; Lamm, Sascha; Steil, Martin & Heller, Adrian
  
• “Cross-validation results for a gait phase estimation with artificial neural networks,” Proceedings on Automation in Medical Engineering, vol. 1, no. 1, pp. 026–026, 2020
  F. Weigand, J. Zeiss, U. Konigorski & M. Grimmer
  
• “Combined estimation of gait phase and stair slope utilizing time history data,” AUTOMED - Automation in Medical Engineering, 2021
  F. Weigand, J. Zeiss, M. Grimmer & U. Konigorski
  
• Continuous locomotion mode recognition and gait phase estimation based on a shank-mounted IMU with artificial neural networks. 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 12744-12751. IEEE.
  Weigand, Florian; Höhl, Andreas; Zeiss, Julian; Konigorski, Ulrich & Grimmer, Martin
  
• Exploring surface electromyography (EMG) as a feedback variable for the human-in-the-loop optimization of lower limb wearable robotics. Frontiers in Neurorobotics, 16.
  Grimmer, Martin; Zeiss, Julian; Weigand, Florian & Zhao, Guoping
  
• Design and evaluation of a powered prosthetic foot with monoarticular and biara ticular actuation. Technische Universität Darmstadt, 2023.
  J. Zeiss
  
• Exoskeleton developments at the Technical University of Darmstadt. International Symposium on Technikpsychologie (TecPsy) 2023, 2023), 82-94. Sciendo.
  Grimmer, Martin; Stasica, Maximilian & Zhao, Guoping