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Förderbeginn 01.01.2013
Erweiterung der prädiktiven Simulation von Gehen und Laufen in SimTK/OpenSIM mit Algorithmen der optimalen Steuerung
Prof. Dr. Björn Eskofier
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Patrick Kugler
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Prof. Scott Delp
Stanford University
Center for Biomedical Computing
Dr. Jennifer Hicks
Stanford University
Center for Biomedical Computing
Prädiktive Gangsimulation, d.h. die Simulation von Gehen oder Laufen, hat viele Anwendungen in der Medizin, Biomechanik und der Sportwissenschaft. Beispiele sind die Simulation von Prothesen, Schuhen oder Veränderungen des Gangbildes. In all diesen Bereichen wird Gangsimulation eingesetzt, um die Kinematik und Kinetik aus der gemessenen Muskelaktivität vorherzusagen oder umgekehrt die Muskelaktivierung zu schätzen, welche nötig ist, um eine bestimmte Bewegung auszuführen.
SimTK/OpenSIM, welches aktiv am 'Stanford Neuromuscular Biomechanics Lab and Stanford Center for Biomedical Computing' entwickelt wird, ist das bekannteste Softwarepaket um kinematische Vorwärts- oder Rückwärts-Simulationen des menschlichen Ganges durchzuführen. Um zusätzlich Vorhersagen darüber zu treffen wie sich externe Einflüsse auf
das Gangbild auswirken, ist es nötig sowohl die Muskelaktivierung als
auch die Kinematik der Bewegung gleichzeitig vorherzusagen. Dies kann
mittels Algorithmen der optimalen Steuerung erreicht werden. Hierbei
wird die Simulation als Optimierungsproblem mit Nebenbedingungen
formuliert, zum Beispiel indem gefordert wird dass das Model sich
vorwärts bewegt und dabei möglichst wenig Energie benötigt.
Das Ziel dieses Projektes ist es, Algorithmen zur optimalen Steuerung in
das SimTK/OpenSIM-Framework zu integrieren und die Software zu benutzen
um prädikative Simulationen zu erstellen. Dabei soll insbesondere der
Einfluss von Schuhen oder anderen externen Einflüssen auf das
menschliche Gangbild untersucht werden.