Die Fähigkeit, eine intuitive, sichere und bedarfsgerechte Unterstützung des Nutzers zu leisten, ist eine der Schlüsselfunktionen aller physischen Assistenzsysteme. Diese basiert zuerst auf der zutreffenden Interpretation der Nutzerintention durch die Verarbeitung von Bewegungsvariablen und Biosignalen (bspw. EMG und EKG). Hierfür kommen u.a. Mustererkennungsalgorithmen sowie Konzepte des maschinellen Lernens und der Sensorfusion zum Einsatz. Aktuelles Forschungsthema in diesem Bereich ist die Steuerung der bedarfsgerechten Unterstützung von industriellen Exoskeletten.
Für die sichere Regelung der unterstützenden Kräfte kommen Admittanz- und Impedanzregelungsansätze zum Einsatz, die auf Modellen des Mensch-Maschine-Systems basieren, um bspw. Exoskelettarme geschmeidig mitzuführen oder seriell-elastischen Aktuatoren ein stabiles Verhalten aufzuprägen. Numerische Software und Rapid-Prototyping Systeme von namhaften Herstellern beschleunigen den Entwurf und sorgen für hohe Zuverlässigkeit durch intensive Testläufe. Die Auslegung bleibt aber nicht bei der Simulation stehen, sondern wird in Hardware umgesetzt und in Human-in-the-Loop Testläufen optimiert.
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