Menschen können alltägliche Bewegungen wie das Greifen eines Trinkglases scheinbar mühelos ausführen. Wenn diese Fähigkeit aufgrund von Krankheiten oder Alter beeinträchtigt wird, können Assistenzsystemen im Alltag unterstützen. Solche Systeme müssen präzise vorhersagen können, welche Bewegung ausgeführt werden soll, um diese optimal in Echtzeit zu unterstützen. Diese Vorhersage stellt eine der größten Herausforderungen in der Rehabilitationsrobotik und in der Mensch-Roboter-Interaktion dar.
Die Forschungsgruppe von Dr. Isabell Wochner untersucht, wie Alltagsbewegungen mithilfe tragbarer Sensordaten und neuromechanischer Computermodelle in Echtzeit vorhergesagt werden können. Dazu sollen am Körper tragbare Sensoren in Kombination mit KI-Methoden eingesetzt werden, um die Blickrichtung und Körperbewegung zu erfassen. Das Projekt zielt darauf ab, durch diese verbesserte Vorhersage robotische Assistenzsysteme zu ermöglichen, die Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen in Echtzeit unterstützen und somit ihre Lebensqualität erheblich verbessern.
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Selected publications
Wochner, I., Schumacher, P., Martius, G., Büchler, D., Schmitt, S., Haeufle, D.F.B. (2022). Learning with Muscles: Benefits for Data-Efficiency and Robustness in Anthropomorphic Tasks. CoRL 2022, https://openreview.net/forum?id=Xo3eOibXCQ8
Waldhof, M., Wochner, I., Stollenmaier, K., Parspour, N., & Schmitt, S. (2022). Design and Scaling of Exoskeleton Power Units Considering Load Cycles of Humans. Robotics, 11(5), 107. https://doi.org/10.3390/robotics11050107
Wochner, I., Nölle, L. V., Martynenko, O. V., & Schmitt, S. (2022). ‘Falling heads’: Investigating reflexive Responses to Head–neck Perturbations. Biomedical engineering online, 21(1), 1-23. https://doi.org/10.1186/s12938-022-00994-9
Martynenko, O. V., Wochner, I., Nölle, L. V., Alfaro, E. H., Schmitt, S.,.. & Vlachoutsis, S. (2021). Comparison of the Head-Neck Kinematics of Different Active Human Body Models with Experimental Data. IRCOBI Conference Proceedings, 51, 20-7. http://www.ircobi.org/wordpress/downloads/irc21/pdf-files/2121.pdf
Haeufle, D. F.B., Wochner, I., Holzmüller, D., Driess, D., Günther, M., & Schmitt, S. (2020). Muscles reduce neuronal Information load: Quantification of Control Effort in biological vs. robotic Pointing and Walking. Frontiers in Robotics and AI, 7, 77. https://doi.org/10.3389/frobt.2020.00077
Wochner, I., Driess, D., Zimmermann, H., Haeufle, D. F., Toussaint, M., & Schmitt, S. (2020). Optimality principles in human point-to-manifold reaching accounting for muscle dynamics. Frontiers in computational neuroscience, 14, 38. https://doi.org/10.3389/fncom.2020.00038
Chacon, P.F.S., Hammer, M., Wochner, I., Walter, J.R. & Schmitt, S. (2023). A physiologically enhanced muscle spindle model: using a Hill-type model for extrafusal fibers as template for intrafusal fibers. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering (2023): 1-20. doi.org/10.1080/10255842.2023.2293652
Wochner, I., Nadler, T., Stollenmaier, K., Pley, C., Ilg, W., Wolfen, S., Schmitt, S., Haeufle, D.F.B. (2024) “ATARO: a muscle-driven biorobotic arm to investigate healthy and impaired motor control”, IEEE BioRob 2024, https://doi.org/10.1109/BioRob60516.2024.10719710
Sapounaki, M., Schumacher, P., Ilg, W., Giese, M., Maufroy, C., Bulling, A., Schmitt, S., Haeufle, Daniel F.B., Wochner, I., (2024): “Quantifying human upper limb stiffness responses based on a computationally efficient neuromusculoskeletal arm model”, IEEE BioRob 2024 https://doi.org/10.1109/BioRob60516.2024.10719776
Charaja, J., Wochner, I., Schumacher, P., Ilg, W., Giese, M., Maufroy, C., Bulling, A., Schmitt, S., and Haeufle, D.F.B (2024) “Generating realistic arm movements in reinforcement learning: A quantitative comparison of reward terms and task requirements,” IEEE BioRob 2024 doi.org/0.1109/BioRob60516.2024.10719719
Nölle, L. V., Wochner, I., Hammer, M., & Schmitt, S. "Using muscle-tendon load limits to assess unphysiological musculoskeletal model deformation and Hill-type muscle parameter choice." PLOS ONE (2024): 2024-04. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0302949
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