Fusion of neuromechanical modeling and wearable sensor data to enhance prediction of human movement intention in real-time robotic assistance

Menschen können alltägliche Bewegungen wie das Greifen eines Trinkglases scheinbar mühelos ausführen. Wenn diese Fähigkeit aufgrund von Krankheiten oder Alter beeinträchtigt wird, können Assistenzsystemen im Alltag unterstützen. Solche Systeme müssen präzise vorhersagen können, welche Bewegung ausgeführt werden soll, um diese optimal in Echtzeit zu unterstützen. Diese Vorhersage stellt eine der größten Herausforderungen in der Rehabilitationsrobotik und in der Mensch-Roboter-Interaktion dar. 

Die Forschungsgruppe von Dr. Isabell Wochner untersucht, wie Alltagsbewegungen mithilfe tragbarer Sensordaten und neuromechanischer Computermodelle in Echtzeit vorhergesagt werden können. Dazu sollen am Körper tragbare Sensoren in Kombination mit KI-Methoden eingesetzt werden, um die Blickrichtung und Körperbewegung zu erfassen. Das Projekt zielt darauf ab, durch diese verbesserte Vorhersage robotische Assistenzsysteme zu ermöglichen, die Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen in Echtzeit unterstützen und somit ihre Lebensqualität erheblich verbessern.