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Evaluation von Muskelaktivitätssensoren in einer Kniegelenk-Orthese

Bauer, Fabian :
Evaluation von Muskelaktivitätssensoren in einer Kniegelenk-Orthese.
Institut EMK / FG MuST
[Bachelor Thesis] , (2017)

Abstract

Im Rahmen des Forschungsprojekts Adaptive Kniegelenk-Orthese wird untersucht, wie eine aktive Orthese den Nutzer in kraftintensiven Bewegungssituationen unterstützen kann. Die selbstständige Erkennung der aktuellen Bewegungssituation erfolgt durch die Fusionierung und Verarbeitung der Signale von verschiedenen in der Orthese integrierten Sensoren. Eine hierfür genutzte Messgröße ist die Aktivität der beinstreckenden Muskulatur, insbesondere des Musculus Rectus Femoris, die auf Basis der geometrischen Verformung des Oberschenkels erfasst wird. In den bisherigen Untersuchungen wurde festgestellt, dass das Signal der Muskelaktivitätssensoren deutlich zu einer höheren Erkennungswahrscheinlichkeit der Bewegung „Aufstehen aus dem Sitzen“ beiträgt. Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation der Sensorsignale für die Situationserkennung in weiteren Bewegungssituationen, insbesondere „Treppaufsteigen“ und „Treppabsteigen“. Dazu sollen Messdaten in Probandenversuchen aufgenommen, dem Algorithmus zur Situationserkennung zugeführt und die Auswirkung auf die Situationserkennung beurteilt werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Evaluation der Sensorsignale der so genannten Muskelaktivitätssensoren, welche die Verformung des Oberschenkels bei der Kontraktion erfassen. Mit Hilfe der Sensoren ist es bereits möglich die Bewegungssituation Aufstehen aus dem Sitzen frühzeitig zu erkennen. Da die, vor dieser Arbeit bestehende, Situationserkennung der Orthese Fehlerkennungen aufweist, wird untersucht, ob sich diese mit Hilfe der Muskelaktivitätssensoren optimieren lassen kann. Als Fehlerkennungen werden Unterschiede zwischen der wahren Bewegungssituation des Nutzers und der erkannten Bewegungssituation der Orthese definiert. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit ist ein Probandentest entworfen worden, mit dem Daten zu jeder Bewegungssituation, welche die Orthese erkennen soll, aufgenommen wurde. Gleichzeitig wird mit Hilfe weiterer Messutensilien, wie einem Elektromyogramm (EMG) und einem Kraftaufnehmer, ein Referenzsignal erzeugt, ddas die wirkliche Situation des Probanden zu jedem Zeitpunkt anzeigen soll. Dadurch lassen sich die von der Orthese erkannten Bewegungssituationen mit den wirklichen Bewegungssituationen qualitativ vergleichen. Fehlerkennungen der Situationserkennung werden auf die jeweiligen Definitionen der Bewegungssituationen zurückgeführt und daraufhin überarbeitet. Des Weiteren wird eine logische Abfolge der Bewegungssituationen in die Situationserkennung integriert. Ziel dieser Logik ist es unlogische aufeinander Folgen von Bewegungssituationen zu verhindern. So kann z.B. die Orthese nach dem Sitzen nicht Hinsetzen als Bewegungssituation des Nutzers erkennen.

Item Type: Bachelor Thesis
Erschienen: 2017
Creators: Bauer, Fabian
Title: Evaluation von Muskelaktivitätssensoren in einer Kniegelenk-Orthese
Language: German
Abstract:

Im Rahmen des Forschungsprojekts Adaptive Kniegelenk-Orthese wird untersucht, wie eine aktive Orthese den Nutzer in kraftintensiven Bewegungssituationen unterstützen kann. Die selbstständige Erkennung der aktuellen Bewegungssituation erfolgt durch die Fusionierung und Verarbeitung der Signale von verschiedenen in der Orthese integrierten Sensoren. Eine hierfür genutzte Messgröße ist die Aktivität der beinstreckenden Muskulatur, insbesondere des Musculus Rectus Femoris, die auf Basis der geometrischen Verformung des Oberschenkels erfasst wird. In den bisherigen Untersuchungen wurde festgestellt, dass das Signal der Muskelaktivitätssensoren deutlich zu einer höheren Erkennungswahrscheinlichkeit der Bewegung „Aufstehen aus dem Sitzen“ beiträgt. Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation der Sensorsignale für die Situationserkennung in weiteren Bewegungssituationen, insbesondere „Treppaufsteigen“ und „Treppabsteigen“. Dazu sollen Messdaten in Probandenversuchen aufgenommen, dem Algorithmus zur Situationserkennung zugeführt und die Auswirkung auf die Situationserkennung beurteilt werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Evaluation der Sensorsignale der so genannten Muskelaktivitätssensoren, welche die Verformung des Oberschenkels bei der Kontraktion erfassen. Mit Hilfe der Sensoren ist es bereits möglich die Bewegungssituation Aufstehen aus dem Sitzen frühzeitig zu erkennen. Da die, vor dieser Arbeit bestehende, Situationserkennung der Orthese Fehlerkennungen aufweist, wird untersucht, ob sich diese mit Hilfe der Muskelaktivitätssensoren optimieren lassen kann. Als Fehlerkennungen werden Unterschiede zwischen der wahren Bewegungssituation des Nutzers und der erkannten Bewegungssituation der Orthese definiert. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit ist ein Probandentest entworfen worden, mit dem Daten zu jeder Bewegungssituation, welche die Orthese erkennen soll, aufgenommen wurde. Gleichzeitig wird mit Hilfe weiterer Messutensilien, wie einem Elektromyogramm (EMG) und einem Kraftaufnehmer, ein Referenzsignal erzeugt, ddas die wirkliche Situation des Probanden zu jedem Zeitpunkt anzeigen soll. Dadurch lassen sich die von der Orthese erkannten Bewegungssituationen mit den wirklichen Bewegungssituationen qualitativ vergleichen. Fehlerkennungen der Situationserkennung werden auf die jeweiligen Definitionen der Bewegungssituationen zurückgeführt und daraufhin überarbeitet. Des Weiteren wird eine logische Abfolge der Bewegungssituationen in die Situationserkennung integriert. Ziel dieser Logik ist es unlogische aufeinander Folgen von Bewegungssituationen zu verhindern. So kann z.B. die Orthese nach dem Sitzen nicht Hinsetzen als Bewegungssituation des Nutzers erkennen.

Uncontrolled Keywords: Mikro- und Feinwerktechnik Elektromechanische Konstruktionen Mess- und Sensortechnik
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Electromechanical Design
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Electromechanical Design > Measurement and Sensor Technology
Date Deposited: 16 Mar 2017 08:54
Referees: Kupnik, Prof. Dr. Mario
Refereed / Verteidigung / mdl. Prüfung: 26 January 2017
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