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Hybride Modelle für die präzise Vorhersage von Gelenkdrehmomenten/-bewegungen auf Basis von sEMG-Messungen für die körpernahe Robotik

Fachliche Zuordnung Biomedizinische Systemtechnik
Förderung Förderung von 2018 bis 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 398081449
 
Erstellungsjahr 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Im Rahmen des JuMP-Projekts wurde ein neues, anwendungsorientiertes, hybrides sEMG-basiertes Bewegungsvorhersagemodell (Domänenmodell) entwickelt, das trotz seiner hohen Anzahl an Parametern leicht an die Benutzer angepasst werden kann. Diesem Domänenmodell wurde ein Black-Box­Bewegungsvorhersagemodell gegenübergestellt, das auf verschiedenen sEMG-Merkmalen basiert. Beide Modelltypen sollen in einem weiteren Schritt integriert werden. Für den Muskel-Sehnen­Aktuator wurden als Teil eines verbesserten Bewegungsvorhersagemodells zwei Ansätze zur Bestimmung der Längenverteilung zwischen Muskel und Sehne vorgeschlagen, von denen einer auf der Ultraschallbildgebung und der andere auf der Verfolgung der Position der Innervationszonenmitte eines Muskels mittels eines beamforming-ähnlichen Algorithmus basiert.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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