Überkopfarbeit in Produktion, Logistik und Bau belastet die Schulter stark und ist ein wesentlicher Risikofaktor für muskuloskelettale Erkrankungen. Exoskelette können das Schultermoment reduzieren. Die Unterstützungskraft wird jedoch über eine Armmanschette eingeleitet und belastet dadurch das Schultergelenk selbst. Eine zu hohe Unterstützung kann die Gelenkkräfte erhöhen, statt sie zu senken.

Ziel dieser Arbeit ist es, mit muskuloskelettaler Simulation den Zielkonflikt zwischen Momentenentlastung und glenohumeraler Gelenkbelastung zu untersuchen. Daraus soll der optimale Unterstützungsgrad für die Regelung eines adaptiven Schulterexoskeletts abgeleitet werden.

Ihre Aufgaben:

Ableitung kritischer Belastungen als Bewertungskriterien auf Basis einer Literaturrecherche zu Schulterpathologien
Erweiterung einer Simulationspipeline zur Auswertung erhobener Bewegungsdaten und Weiterentwicklung bestehender Modelle im AnyBody Modeling System
Integration des Exoskeletts in das Simulationsmodell
Optimierung des Unterstützungsverhaltens im Hinblick auf den Zielkonflikt zwischen Momentenentlastung und Gelenkbelastung
Statistische Auswertung und Ableitung einer Empfehlung für die Regelung

Voraussetzungen:

Masterstudium der Kybernetik, Mechatronik, Medizintechnik, Maschinenbau, Biomechanik, Sportwissenschaft oder eines vergleichbaren Fachs
Kenntnisse in technischer Mechanik oder Biomechanik
Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder MATLAB
Erfahrung mit AnyBody oder einer vergleichbaren Simulationsumgebung ist von Vorteil
Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise

Was Sie erwarten können:

Eine Arbeit mit direktem Praxisbezug
Direkter Einstieg in die Forschungsfrage auf Basis vorhandener Messdaten und Modelle
Einblick in Entwicklung und Test eines realen Exoskeletts im Labor
Kompetenzen an der Schnittstelle von Biomechanik, Simulation und Regelungstechnik
Enge Betreuung in einem interdisziplinären Team

Relevante Literatur:

[1] Damsgaard, M. et al. Analysis of musculoskeletal systems in the AnyBody Modeling System. Simulation Modelling Practice and Theory, 2006.

[2] De Bock, S. et al. Passive shoulder exoskeletons: More effective in the lab than in the field? IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 29, 173–183, 2020.

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