Motivation

Regelmäßiges körperliches Training bietet ein hohes Potential in der Prävention und Therapie altersbedingter Erkrankung. Assistenzsysteme, die optimale Trainingsreize applizieren und das Risiko von Überbelastungen minimieren, sind wünschenswert. Die dazu notwendige Interaktion von Mensch und Roboter ist eine komplex zu realisierende Fähigkeit, die sich aus mehreren Grundfertigkeiten zusammensetzt. Im Gegensatz zu den aktuellen Systemen, die sich auf die Nachgiebigkeit fokussieren, sollen in diesem Projekt die Roboter aktiv durch das Aufbringen von Kräften auf den Menschen einwirken. Hierzu ist ein genaues Verständnis der Biomechanik des menschlichen Körpers notwendig.

Ziele und Vorgehen

Ziel dieses Projektes ist es, eine lernende physikalische Interaktionsfähigkeit als aktive Fähigkeit eines Robotersystems zu realisieren. Techniken des maschinellen Lernens sollen die Robotersysteme dabei befähigen, die Interaktionsmechanismen und das Interaktionsverhalten robust und automatisiert zu lernen.

Innovationen und Perspektiven

Die Realisierung dieser Grundfertigkeiten wird ein sehr breites Spektrum an neuen Applikationsszenarien außerhalb des klassischen industriellen Sektors eröffnen. Durch die implementierten Lernalgorithmen und einer modellbasierten Regelung kann im Besonderen auf die Bewegungsfähigkeiten und körperlichen Kapazitäten von älteren Personen bzw. Personen mit körperlichen Einschränkungen eingegangen und eine adäquate Unterstützung gewährleistet werden.