Aktive Exoskelette unterstützen die Manipulation schwerer Lasten in Logistik und Produktion. Derzeit erfolgt die Aktivierung häufig manuell, wodurch eine situationsabhängige Anpassung an unterschiedliche oder unbekannte Lasten nur eingeschränkt möglich ist.

Ziel unseres Forschungsprojekts ist die Entwicklung einer biointelligenten Steuerung, bei der biologische Signale wie Elektromyografie (EMG) und Kinematik in den Regelkreis integriert werden. Dadurch soll die Unterstützungskraft adaptiv und bedarfsgerecht in Echtzeit angepasst werden.

Im Rahmen des Projekts vergeben wir mehrere Abschlussarbeiten mit unterschiedlichen Schwerpunkten:

Entwicklung echtzeitfähiger muskuloskelettaler Modelle mit CEINMS-RT
Datengetriebene Lastschätzung mittels Machine Learning
Entwicklung und Evaluation einer robusten Regelungsarchitektur für aktive Exoskelette
Systemintegration und Echtzeitimplementierung

Profil:

Studium der Kybernetik, Mechatronik, Medizintechnik, Informatik oder eines vergleichbar
Du hast Programmierkenntnisse, idealerweise in Python, MATLAB/Simulink oder C++
Je nach Schwerpunkt: Kenntnisse im Bereich mechatronischer Systeme, Signalverarbeitung, Machine Learning, Regelungstechnik oder experimenteller Bewegungsanalyse
Du bist motiviert, theoretische Ansätze in der Praxis zu implementieren

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