16.04.2019

Handprothesen: Ein Algorithmus gegen Störungen

Bielefeld – Die Universität Bielefeld erprobt ein neues Verfahren für die schnelle Anpassung von Handprothesen. Partner der Einrichtung sind das Forschungsinstitut für Kognition und Robotik (CoR-Lab) und das Exzellenzcluster Kognitive Interaktionstechnologie (CITEC). Ihre Innovation haben sie auch auf der Hannover-Messe präsentiert.

Dank moderner Handprothesen lässt sich die Funktion dieses Körperteils teilweise wiederherstellen, teilt die Universität Bielefeld mit und erklärt das Prinzip: Elektroden auf dem Armstumpf messen die Muskelsignale, ein Algorithmus leitet daraus die gewollte Handbewegung ab und eine Prothese führt die Bewegung aus. Solche Prothesen seien aber anfällig für Störungen, vor allem die Verschiebung der Elektroden auf der Haut. Die Forschungsgruppe Maschinelles Lernen von Prof. Barbara Hammer hat ein System entwickelt, das Störungen infolge von Elektrodenverschiebungen ausgleichen soll. Ein Algorithmus für Maschinelles Lernen passe das Steuerungssystem, wie es in der Klinik eingestellt wurde, auf die neue Elektrodenposition im Alltag an. Dabei komme es mit sehr wenigen Daten aus. „Das macht das neue Verfahren auch für die Industrie interessant“, sagt Dr. Sebastian Wrede vom CoR-Lab. „Auch hier müssen Systeme oft mit wenigen Beispieldaten auskommen.“
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