Medizinische Exoskelette sind ein wichtiges Thema, z. B. für die medizinische Rehabilitation von Schlaganfallpatienten. Eine Herausforderung besteht darin, zu erkennen, welche Art von Bewegung ein Benutzer ausführen möchte, z. B. das Heben eines Arms. Dies kann durch die Analyse von Biosignalen wie EEG (d.h. Neuronenaktivität im Gehirn) oder EMG (d.h. Muskelaktivität) unterstützt werden. In diesem Projekt werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen für eingebettete Systeme eingesetzt werden kann, um bessere Exoskelette durch eine solche Bio-Signalanalyse zu realisieren.

Wir bieten dieses Projekt in Zusammenarbeit mit der medizintechnischen Abteilung von Prof. Elsa Kircher an. Sie beschäftigt sich mit medizinischen Exoskeletten und verschafft uns Zugang zu einem bestehenden System, das wir als Ausgangspunkt und Vergleichssystem nutzen werden. Darüber hinaus wird das Projekt parallel zu einem Projekt der Medizintechnik durchgeführt, das Beiträge zur Bio-Signalanalyse liefern wird.

Die Projektmitglieder werden

• den Stand der Technik der Biosignalanalyse für die Steuerung von Exoskeletten untersuchen
• Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Biosignalen (EEG, EMG) entwickeln und trainieren
• eine bestehenden Toolchain zur Implementierung von eingebetteten Beschleunigern für solche ML-Algorithmen verwenden
• das entwickelten System mit realen Experimenten evaluieren

Das Projekt ist als der erste Teil eines einjährigen (zweisemestrigen) Projekts geplant.

Erfahrung mit C/C++-Programmierung wird vorausgesetzt.
Vorteilhaft ist/sind zusätzlich

• Vorkenntnisse in der Zeitreihenanalyse und/oder der digitalen Signalverarbeitung
• Erfahrung mit dem Entwurf / Training von maschinellen Lernlösungen
• Erfahrung mit der Entwicklung eingebetteter Systeme
• Erfahrung mit Python oder VHDL-Programmierung

In diesem Projekt geht es darum, eine bestehende Getränkemischanlage zu verbessern. Ziel ist es, den Studenten durch die Arbeit an Hard- und Software sowie Elektronik einen Einblick in cyber-physische Systeme zu geben.

Die Projektmitglieder werden

• sich mit Sensorik und Aktorik beschäftigen
• ein Pumpensystem planen und umsetzen
• Steuerungen und Regelungen entwickeln
• eine Benutzeroberfläche bearbeiten
• u.U. maschinelles Lernen für die Regelungstechnik einsetzen

Das Projekt ist als der erste Teil eines einjährigen (zweisemestrigen) Projekts geplant.

Erfahrung mit entweder Hardware, Software oder Elektronik wird vorausgesetzt. Vorteilhaft ist zusätzlich Erfahrung in den folgenden Bereichen:

• Sensorik und Aktorik
• Automatisierungstechnik
• Schaltungsdesign
• Entwicklung Eingebetteter Systeme
• Regelungstechnik
• Design von Benutzeroberflächen

Weitere Informationen folgen.