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

JuMP, Exoskelett, Orthese, EMG, Elektromyographie, Biomechanik, Bewegungsvorhersage, Bewegungsunterstützung, Beamforming


Fachhochschule Bielefeld
Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Interaktion 1
33619 Bielefeld


Projektbeteiligung
Fachhochschule Bielefeld (ISyM)


Laufzeit
01.04.2019 - 31.08.2022


Projektförderung

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)   

 

DFG Förderung

  

Kurzbeschreibung

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 von elektrischen Muskelsignalen (Elektromyographie) modellbasiert vorherzusagen. 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. Ziel ist es, die Bewegungsvorhersage zu optimieren. 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.

Die bisher verfügbaren Exoskelette haben häufig die Zielsetzung die Leistungsfähigkeit, des Tragenden, um ein Vielfaches zu erhöhen. Dabei werden vorher bestimmte Trajektorien abgefahren (z.B. Laufen, Hebebewegungen). Die Ausrichtung dieses Projektes ist eine andere. Die Unterstützung des Tragenden soll Erschöpfung vorbeugen und Berufskrankheiten hinauszögern. Durch die Vorhersage der genauen Gliedmassentrajektorie, im Gegensatz zu einer binären Messung (Ellenbogen strecken ja/nein) ist die Nutzung dieser Art von Exoskelett intuitiv.

Exoskelette können in der Rehabilitation von bewegungseingeschränkten Personen, im Rettungsdienst und Katastrophenschutz oder im industriellen Bereich verwendet werden.

Die im JuMP-Projekt durchgeführte Grundlagenforschung ermöglicht eine neue Generation aktiver Unterstützungssysteme, welche durch die unverzögerte Gelenkregelung die Qualität des unterstützenden Exoskeletts erhöhen soll.