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Neuromotorkontrolle

  • Modellierung des muskoskeletalen Systems
  • Menschliche Bewegungsgenerierung und Neuromotorregelung
  • Prothetik und neuronal gesteuerte Assistenz

Neuronal gesteuerte Prothesen und Assistenzsysteme

Die Anwendung von Mechatronik, Robotik und Regelungstechnik auf Problemstellungen wie z.B. den Entwurf intelligenter Assistenzsysteme, insbesondere neuronal gesteuerter Prothesen und Assistenzroboter, stellt einen zentralen Forschungsschwerpunkt des IRT dar. Im Laufe der letzten sechs Jahre wurden beispielsweise in der Zeit von Prof. Haddadin am DLR weltweit erstmals erfolgreiche Versuche mit einer querschnittgelähmten Patientin durchgeführt, wobei diese über ein im Motorkortex des Gehirns implantiertes Cyberkinetics Elektrodenarray einen mit einer Fünf-Finger-Hand ausgestatteten DLR-Leichtbauroboter steuerte. Ausgehend von einer mehrjährigen simulativen Testphase bestanden die Arbeiten einerseits aus dem Entwurf und der Realisierung der Steuerung, Regelung und eines kontextbasierten Aufgabenplaners des vollständig drehmomentgeregelten Hand-Arm Systems, sowie andererseits aus der Auslegung der zugrundeliegenden intelligenten Sicherheitskonzepte zum Schutz der Patienten.

 

 

Publikationen


Bücher

Haddadin, S. (2014): Towards Safe Robots: Approaching Asimov's 1st Law, Springer Publishing Company, Incorporated.
DOI: 10.1007/978-3-642-40308-8

BibTeX

Probol, T. (2000): Zur Synthese Nichtlinearer Regelgesetze mit Neuronalen Reglern, VDI-Fortschrittberichte, no. 819 der Reihe 8, Düsseldorf, VDI-Verlag. Dissertation, Universität Hannover.

BibTeX

Wendt, K. (1996): Modellierung des menschlichen Atmungssystems, VDI-Fortschrittberichte, no. 133 der Reihe 17, Düsseldorf, VDI-Verlag. Dissertation, Universität Hannover.

BibTeX

Zeitschriftenartikel

Povse, B.; Haddadin, S.; Belder, R.; Koritnik, D. & Bajd, T. (2015): A Tool for Evaluation of Human Lower Arm Injury: Approach, Experimental Validation and Application to Safe Robotics, Robotica
DOI: 10.1017/S0263574715000156

Vogel, J., Haddadin, S., Jarosiewicz, B., Simeral, J.D., Bacher, D., Hochberg, L.R., Donoghue, J.P., van der Smagt, P. (2015): An Assistive Decision and Control Architecture for Force-Sensitive Hand-Arm Systems driven via Human-Machine Interfaces, The International Journal of Robotics Research, vol. 34 no. 6, 763-780
DOI: 10.1177/0278364914561535

BibTeX

Konferenzbeiträge

Hu, Tingli; and Kühn, Johannes; and Ma'touq, Jumana & Haddadin, Sami (2018): Learning and Identification of human upper-limb muscle synergies in daily-life tasks with autoencoders, OTWorld Congress, Leipzig, Germany, 15.-18. May, weitere Informationen
DOI: 10.15488/3679