maschinelles Lernen

J. M. Hah­ne, M. A. Schweis­furth, K.-R. Mül­ler, D. Fari­na
Elek­tro­m­yo­gra­phi­sche (EMG) Signa­le wer­den zur Steue­rung von Hand- und Arm­pro­the­sen ver­wen­det. Bei kon­ven­tio­nel­len, han­dels­üb­li­chen Steue­run­gen kön­nen dabei jedoch die Funk­tio­nen (wie etwa „Hand öffnen/schließen“ oder „Rota­ti­on“) immer nur ein­zeln und sequen­zi­ell ver­wen­det wer­den. Um trotz­dem meh­re­re Frei­heits­gra­de steu­ern zu kön­nen, ist eine Aus­wahl des akti­ven Pro­the­sen­ge­lenks über eine Co-Kon­trak­ti­on, die Anstiegs­ge­schwin­dig­keit des EMG-Akti­vi­tät­s­ignals oder ande­re Metho­den not­wen­dig. In die­sem Arti­kel wird eine neu­ar­ti­ge Simul­tan­steue­rung meh­re­rer Frei­heits­gra­de vor­ge­stellt und an einer Per­son mit trans­ra­dia­ler Ampu­ta­ti­on getestet.