Florian Weigand M.Sc.

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Aktive Unterschenkelprothesen, Gangart- und Gangphasenschätzung mittels Machine-Learning Ansätzen

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Die menschliche Fortbewegung ist das Resultat eines faszinierenden Zusammenspiels zwischen Körpermechanik, Antriebsdynamik und nervaler Kontrolle. Bei Verlust der unteren Extremität und dem Ersatz durch passive Prothesen kommt es zu Einschränkungen in Flexibilität, Bewegungsumfang und energetischem Unterstützungsgrad. Um diese Probleme zu reduzieren, wurden in den letzten Jahren aktive Prothesen entwickelt, welche das menschliche Gelenkverhalten nachbilden.

Aus regelungstechnischer Sicht entsteht dabei ein sich gegenseitig beeinflussendes System von Mensch und Maschine. Die Intentionen des Tragenden müssen korrekt interpretiert werden, um je nach aktueller Gangsituation die korrekte Unterstützung durch die aktive Prothese zu gewährleisten.

In aktuellen Forschungsarbeiten wird dafür häufig ein 3-stufiges Regelkonzept verwendet, wobei sich die höchste Stufe (High-Level-Control) um die Erkennung der Gangart und den Fortschritt innerhalb eines Schrittes (Gangphase) kümmert.

Für die Lösung dieses Problems gibt es verschiedenen Ansätze, wobei bisher entweder viele verschiedene Sensoren an Körper und/oder Prothese benötigt werden oder aber manuell nach geeigneten Messgrößen gesucht werden muss (Phasenportrait).

Meine Forschung beschäftigt sich daher mit den Möglichkeiten nur auf Basis einer einzelnen Inertial-Messeinheit (IMU), die kinematische Größen des Unterschenkels misst, die Gangart und Gangphase bei Nutzung der Prothese zu bestimmen und für die High-Level-Control zu nutzen.

Dafür werden Machine-Learning-Ansätze untersucht, um einen Datensatz nicht aufwändig manuell nach geeigneten Messgrößen zu durchsuchen, sondern durch die numerische Optimierung die geeignete Aufteilung zu bestimmen. In bisherigen Untersuchungen ergaben sich vielversprechende Ansätze für das Gehen in der Ebene und auf der Treppe.

Thema Typ Status
Vorverarbeitung von Messgrößen einer Inertial-Messeinheit zur Gangphasenschätzung für die Anwendung auf aktiven Unterschenkelprothesen Bachelorarbeit in Bearbeitung
Verwendung von Zeitinformation bei IMU basierter Gangphasenschätzung für ebenes Gehen und Treppe steigen Bachelorarbeit in Bearbeitung
Absolute Kniepositionsbestimmung auf Basis von Unterschenkelmessgrößen Proseminar in Bearbeitung
Entwicklung eines IMU-basierten Versuchsaufbaus zur Ganganalyse mit Bodenkontaktsensoren Masterarbeit in Bearbeitung
Merkmalgenerierung auf Basis von Zeitfenstern zur Gangartklassifikation Bachelorarbeit abgeschlossen
04/2020
Rekurrente Neuronale Netze für die Gangphasenschätzung Proseminar abgeschlossen
02/2020
Gangartklassifikation mittels Machine-Learning und IMU am Unterschenkel Projektseminar abgeschlossen
09/2019
Jump to: 2021 | 2020
Number of items: 5.

2021

Weigand, Florian ; Zeiss, Julian ; Grimmer, Martin ; Konigorski, Ulrich (2021):
Combined estimation of gait phase and stair slope utilizing time history data.
15th Interdisciplinary Symposium AUTOMED 2021-Automation in Medical Engineering, Basel, Switzerland (virtual Conference), 08.-09.06.2021, DOI: 10.5281/zenodo.4922785,
[Conference or Workshop Item]

2020

Grimmer, Martin ; Zeiss, Julian ; Weigand, Florian ; Guoping, Zhao ; Lamm, Sascha ; Steil, Martin ; Heller, Adrian (2020):
Lower limb joint biomechanics-based identification of gait transitions in between level walking and stair ambulation.
In: PLOS ONE, 15 (9), pp. 1-23. Public Library of Science, e-ISSN 1932-6203,
DOI: 10.1371/journal.pone.0239148,
[Article]

Weigand, Florian ; Zeiss, Julian ; Grimmer, Martin ; Konigorski, Ulrich (2020):
A Novel Approach for Gait Phase Estimation for different Locomotion Modes using Kinematic Shank Information.
In: IFAC-PapersOnLine, 53 (2), pp. 8697-8703. Elsevier, ISSN 2405-8963,
DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.287,
[Article]

Zeiss, Julian ; Weigand, Florian ; Grimmer, Martin ; Konigorski, Ulrich (2020):
Control of a Transtibial Prosthesis with Monoarticular and Biarticular Actuators.
In: IFAC-PapersOnLine, 53 (2), pp. 8689-8696. Elsevier, ISSN 2405-8963,
DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.288,
[Article]

Weigand, Florian ; Zeiss, Julian ; Konigorski, Ulrich ; Grimmer, Martin (2020):
Cross-Validation results for a gait phase estimation with Artificial Neural Networks.
AUTOMED'20-14th Symposium on Automation in Medical Engineering, Lübeck, Germany, 02.03.-03.03.2020, DOI: 10.18416/AUTOMED.2020,
[Conference or Workshop Item]

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