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Mensch-Maschine-zentrierte Entwicklungsmethoden

Mensch-Maschine-zentrierte Methoden sind für die Entwicklung von mensch-orientierten Technologien, die synergetisch mit ihren Nutzende zusammenarbeiten, von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Forschung zeigt, dass Human Factors und technische Aspekte zugleich berücksichtigt werden müssen, um effiziente Lösungen zu entwickeln, die von Nutzenden akzeptiert werden. Hierzu werden Studien mit Nutzenden sowie Personen mit Expertise mit etablierten Produktentwicklungsmethoden kombiniert, um Rahmenwerke zur Mensch-Maschine-zentrierten Entwicklung zu schaffen.

Unsere Forschung beschäftigt sich mit der Identifikation und Modellierung von Human Factors sowie der Entwicklung von Entwurfsmethoden. Unser Ziel ist ein ganzheitliches Verständnis davon, welchen Einfluss Human Factors auf die Entwicklung von Robotiksystemen haben, und dies methodisch zu berücksichtigen.

Laufende Projekte

Lernende prädiktive Wartung von vernetzten Geräteflotten

Gefördert durch die Bayerische Forschungsstiftung AZ-1586-23

In diesem Projekt soll die prädiktive Wartung vernetzter Geräteflotten mit Hilfe von Lernverfahren und der Integration von Expertenwissen vorangetrieben werden. Zu diesem Zweck kombinieren wir maschinelles Lernen mit physikalischen Modellen, analysieren Datenflüsse zwischen Systemen analysieren, und berücksichtigen menschlische Expertise zum Systemverhalten und möglichen Fehlerfällen. Der daraus resultierende Ansatz zur prädiktiven Wartung für vernetzte Geräteflotten wird auf verschiedene Klassen von Systemen übertragen. Neben der Untersuchung industrieller Anwendungen werden wir eine Flotte mobiler Roboter aufbauen, um die Fähigkeiten des prädiktiven Wartungsansatzes zu demonstrieren und ihn der akademischen Welt, der Industrie und darüber hinaus zur Verfügung zu stellen.

Aktives Transferlernen mit neuronalen Netzen durch Mensch-Roboter-Interaktion (TRAIN)

Gefördert durch die DFG: BE 5729/16

In unserer Vision interagieren autonome Roboter mit Menschen im Industriekontext, im Gesundheitssektor oder in Haushaltsanwendungen. Aus technischer Sicht erfordern alle diese Anwendungsfelder, dass Roboter während der Ausführung einer Vielzahl verschiedener Motorik- und Manipulationsfähigkeiten große Datenmengen aus verrauschten Sensorsignalen verarbeiten. Aus Sicht vieler potentieller Anwender ist die manuelle Programmierung von Fertigkeiten bzw. die Verwendung aktueller Lernansätze, die nur von Personen mit Expertise bedient werden können, nicht geeignet um intelligente autonome Systeme bei Alltagsaufgaben einzusetzen. In diesem Projekt zielen wir darauf ab, das Erlernen von Roboterfertigkeiten mit tiefen neuronalen Netzwerken zu verbessern, wobei menschliches Feedback und Nutzendenanweisungen berücksichtigt werden. Menschliche Lehrende bewerten verschiedene Transferlernstrategien des künstlichen neuronalen Netzwerks, um das Erlernen neuartiger Fertigkeiten zu verbessern.

Mehr Informationen können hier gefunden werden.

• Cansev, M. E., Xue, H., Rottmann, N., Bliek, A., Miller, L. E., Rueckert, E., & Beckerle, P. (2021). Interactive Human–Robot Skill Transfer: A Review of Learning Methods and User Experience. Advanced Intelligent Systems, 3(7), 2000247.
• Denz, R., Demirci, R., Cansev, M. E., Bliek, A., Beckerle, P., Rueckert, E., & Rottmann, N. (2021, December). A high-accuracy, low-budget Sensor Glove for Trajectory Model Learning. In 2021 20th International Conference on Advanced Robotics (ICAR) (pp. 1109-1115). IEEE.

EFFiziente und schnelle textEiNgabe für menschen mit motorischen behinDerungen neuromuskulär-Induzierter art (EFFENDI)

Gefördert durch die DFG: FE 936/6

Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen sind oft nicht in der Lage, eine Computertastatur effizient zu bedienen und sind daher auf alternative Eingabemethoden angewiesen. Für Nutzende mit neuromuskulären Erkrankungen werden in diesem Projekt Alternativen entwickelt, die sich durch modulare, multisensorische Schnittstellen an die individuellen Symptome der einzelnen Personen anpassen können. Der praktische Einsatz der entstehenden Eingabegeräte wird im Rahmen eines menschenzentrierten Entwicklungsprozesses durch die kontinuierliche Einbeziehung der Zielgruppe sichergestellt.

• Gür, D., Schäfer, N., Kupnik, M., & Beckerle, P. (2020). A human–computer interface replacing mouse and keyboard for individuals with limited upper limb mobility. Multimodal Technologies and Interaction, 4(4), 84.
• Andreas, D., Six, H., Bliek, A., & Beckerle, P. (2022). Design and Implementation of a Personalizable Alternative Mouse and Keyboard Interface for Individuals with Limited Upper Limb Mobility. Multimodal Technologies and Interaction, 6(12), 104.

Abgeschlossene Projekte

Anwenderseitige Körpererfahrung und Mensch-Maschine-Schnittstellen in der (Assistenz-)Robotik

Gefördert durch die DFG: BE 5729/3&11

Dieses wissenschaftliche Netzwerk befasste sich mit der Körpererfahrung von Menschen, die Assistenzroboter oder andere körpernahe Robotiksysteme verwenden. Für ein besseres Verständnis technischer Möglichkeiten zur Verbesserung der Erfahrung analysierten die beteiligten Forschenden Maße zur Beurteilung der Körperrepräsentation sowie deren Berücksichtigung in neuen Entwurfsmethoden. Dies beinhaltet die Identifikation geeigneter Wahrnehmungskanäle und unterstützt die Entwicklung von neuen Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie von Human-in-the-Loop Experimenten („robot hand/leg illusions“).

Weitere Informationen zu den Aktivitäten des Netzwerks finden sich hier.

• Beckerle, P., Kõiva, R., Kirchner, E. A., Bekrater-Bodmann, R., Dosen, S., Christ, O., … & Lenggenhager, B. (2018). Feel-good robotics: requirements on touch for embodiment in assistive robotics. Frontiers in neurorobotics, 12, 84.
• Beckerle, P., Castellini, C., & Lenggenhager, B. (2019). Robotic interfaces for cognitive psychology and embodiment research: a research roadmap. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 10(2), e1486.

Mensch-orientierte Methoden zur intuitiven und fehlertoleranten Regelung tragbarer Robotiksysteme

Unterstützt durch das „Athene Young Investigator“-Programm der TU Darmstadt

In diesem Projekt wurden Regelungsansätze für tragbare Robotiksysteme zur Bewegungsunterstützung und –augmentation entwickelt, die eine effiziente und natürliche Unterstützung bieten und verhindern, dass sich Nutzende „durch den Roboter gesteuert“ fühlen. Als Basis zur adaptiven Impedanzregelung dienen psychophysikalische Experimente zur Erfahrung der Steifigkeit tragbarer Roboter durch die Nutzende, um vielseitige Fortbewegungsarten und Fehlertoleranz zu gewährleisten. Durch Human-in-the-Loop-Experimente wurde zudem die Körperschemaintegration tragbarer Robotiksysteme durch ihre Nutzende untersucht.

• Stuhlenmiller, F., Schuy, J., & Beckerle, P. (2018). Probabilistic elastic element design for robust natural dynamics of structure-controlled variable stiffness actuators. Journal of Mechanisms and Robotics, 10(1), 011009.
• Stuhlenmiller, F., Perner, G., Rinderknecht, S., & Beckerle, P. (2019). A stiffness-fault-tolerant control strategy for reliable physical human-robot interaction. In Human Friendly Robotics: 10th International Workshop (pp. 3-14). Springer International Publishing.

Optimierte Vermessung, Anpassung und Fertigung von Beinprothesenschäften

Gefördert durch AiF/IGF: 18873 N/2

In diesem Projekt wurden Methoden zur Vermessung, Anpassung und Fertigung von Beinprothesen-Schaftsystemen erarbeitet. Auf Basis biomechanischer Messungen, dem Know-how von Orthopädiefachkräften und der subjektiven Bewertung durch Menschen mit Amputation wurden Modelle der Körper-Schaft Interaktion entwickelt und Vorschläge zu deren Einbettung in den technischen Entwurfsprozess gemacht.

• Noll, V., Eschner, N., Schumacher, C., Beckerle, P., & Rinderknecht, S. (2017). A physically-motivated model describing the dynamic interactions between residual limb and socket in lower limb prostheses. Current Directions in Biomedical Engineering, 3(1), 15-18.
• Noll, V., Whitmore, S., Beckerle, P., & Rinderknecht, S. (2019). A sensor array for the measurement of relative motion in lower limb prosthetic sockets. Sensors, 19(12), 2658.

Schnittstellen und Interaktion

Für eine intuitive Interaktion müssen autonome und mechatronische Systeme multimodale Sensordaten erfassen, diese interpretieren und Feedback geben, wobei die körperlichen Fähigkeiten der Nutzende zu berücksichtigen sind. Insbesondere bei tragbaren Robotersystemen ist die Gestaltung der Nutzendenschnittstelle von größter Bedeutung, da das System als Teil des eigenen Körpers wahrgenommen werden sollte.
Daher konzentriert sich unsere Forschung auf die Verbesserung des Verständnisses der menschlichen Wahrnehmung und des Erlebens, sowie auf die Entwicklung von nutzendenorientierten Schnittstellen für technische Systeme im Allgemeinen. Um die Integration von tragbaren Robotersystemen in die Körperwahrnehmung ihrer Nutzenden und die Nutzendenerfahrung von kognitiven Systemen zu verbessern, untersuchen wir den Einfluss verschiedener Sensoren, Stimulatoren und Interaktionsstrategien. Dazu adaptieren wir experimentelle Ansätze aus der psychologischen und kognitionswissenschaftlichen Forschung zu Human-in-the-Loop-Experimenten, um die zugrundeliegenden Mechanismen und deren praktische Berücksichtigung zu untersuchen.

Laufende Projekte

Integrated models of cognitive and physical human-robot interaction

Finanziert durch die Volkswagen Stiftung: 9B 007

Indem wir die Perspektiven der Ingenieurwissenschaften, der Biomechanik (Universität Tübingen) und der Kognitionswissenschaften (TU Berlin) verbinden, wollen wir einheitliche Modelle der physischen und kognitiven Mensch-Roboter-Interaktion entwickeln. Um dieses Ziel zu erreichen, erarbeiten wir neue Konzepte für den interdisziplinären Diskurs und die Lehre, um strukturelle Veränderungen zu motivieren, die die interinstitutionelle Zusammenarbeit unterstützen. Wir erwarten, dass die resultierenden Interaktionsmodelle kognitive, muskulo-skelettale und Steuerungsaspekte abdecken, um die gemeinsame kognitive Entscheidungsfindung und die physische Roboterunterstützung durch nutzendenzentriertes Mensch-Roboter-Interaktionsdesign zu verbessern.

• Hao, C., Russwinkel, N., Haeufle, D. F., & Beckerle, P. (2023). A Commentary on Towards autonomous artificial agents with an active self: Modeling sense of control in situated action. Cognitive Systems Research, 79, 1-3.
• Beckerle, P., Hao, C., Haeufle, D. F., & Russwinkel, N. (2022). Four considerations on interdisciplinary learning at the boundaries of human and engineering sciences. In Frontiers in Education (Vol. 7). Frontiers Media SA.

Aktives Transferlernen mit neuronalen Netzen durch Mensch-Roboter-Interaktion (TRAIN)

Finanziert durch die DFG: BE 5729/16

In unserer Vision interagieren autonome Roboter mit Menschen im Industriekontext, im Gesundheitssektor oder in Haushaltsanwendungen. Aus technischer Sicht erfordern alle diese Anwendungsfelder, dass Roboter während der Ausführung einer Vielzahl verschiedener Motorik- und Manipulationsfähigkeiten große Datenmengen aus verrauschten Sensorsignalen verarbeiten. Aus Sicht vieler potentieller Anwender ist die manuelle Programmierung von Fertigkeiten bzw. die Verwendung aktueller Lernansätze, die nur von Personen mit Expertise bedient werden können, nicht geeignet um intelligente autonome Systeme bei Alltagsaufgaben einzusetzen. In diesem Projekt zielen wir darauf ab, das Erlernen von Roboterfertigkeiten mit tiefen neuronalen Netzwerken zu verbessern, wobei menschliches Feedback und Nutzendenanweisungen berücksichtigt werden. Menschliche Lehrende bewerten verschiedene Transferlernstrategien des künstlichen neuronalen Netzwerks, um das Erlernen neuartiger Fertigkeiten zu verbessern.

Mehr Informationen können hier gefunden werden.

• Cansev, M. E., Xue, H., Rottmann, N., Bliek, A., Miller, L. E., Rueckert, E., & Beckerle, P. (2021). Interactive Human–Robot Skill Transfer: A Review of Learning Methods and User Experience. Advanced Intelligent Systems, 3(7), 2000247.
• Denz, R., Demirci, R., Cansev, M. E., Bliek, A., Beckerle, P., Rueckert, E., & Rottmann, N. (2021, December). A high-accuracy, low-budget Sensor Glove for Trajectory Model Learning. In 2021 20th International Conference on Advanced Robotics (ICAR) (pp. 1109-1115). IEEE.

EFFENDI – EFFiziente und schnelle textEiNgabe für menschen mit motorischen behinDerungen neuromuskulär-Induzierter art

Finanziert durch die DFG: FE 936/6

Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen sind oft nicht in der Lage, eine Computertastatur effizient zu bedienen und sind daher auf alternative Eingabemethoden angewiesen. Für Nutzende mit neuromuskulären Erkrankungen werden in diesem Projekt Alternativen entwickelt, die sich durch modulare, multisensorische Schnittstellen an die individuellen Symptome der einzelnen Personen anpassen können. Der praktische Einsatz der entstehenden Eingabegeräte wird im Rahmen eines menschenzentrierten Entwicklungsprozesses durch die kontinuierliche Einbeziehung der Zielgruppe sichergestellt.

• Gür, D., Schäfer, N., Kupnik, M., & Beckerle, P. (2020). A human–computer interface replacing mouse and keyboard for individuals with limited upper limb mobility. Multimodal Technologies and Interaction, 4(4), 84.
• Andreas, D., Six, H., Bliek, A., & Beckerle, P. (2022). Design and Implementation of a Personalizable Alternative Mouse and Keyboard Interface for Individuals with Limited Upper Limb Mobility. Multimodal Technologies and Interaction, 6(12), 104.

Abgeschlossene Projekte

Mensch-orientierte Methoden zur intuitiven und fehlertoleranten Regelung tragbarer Robotiksysteme

Unterstützt durch das „Athene Young Investigator“-Programm der TU Darmstadt

In diesem Projekt wurden Regelungsansätze für tragbare Robotiksysteme zur Bewegungsunterstützung und –augmentation entwickelt, die eine effiziente und natürliche Unterstützung bieten und verhindern, dass sich Nutzende „durch den Roboter gesteuert“ fühlen. Als Basis zur adaptiven Impedanzregelung dienen psychophysikalische Experimente zur Erfahrung der Steifigkeit tragbarer Roboter durch die Nutzende, um vielseitige Fortbewegungsarten und Fehlertoleranz zu gewährleisten. Durch Human-in-the-Loop-Experimente wurde zudem die Körperschemaintegration tragbarer Robotiksysteme durch ihre Nutzende untersucht.

• Stuhlenmiller, F., Schuy, J., & Beckerle, P. (2018). Probabilistic elastic element design for robust natural dynamics of structure-controlled variable stiffness actuators. Journal of Mechanisms and Robotics, 10(1), 011009.
• Stuhlenmiller, F., Perner, G., Rinderknecht, S., & Beckerle, P. (2019). A stiffness-fault-tolerant control strategy for reliable physical human-robot interaction. In Human Friendly Robotics: 10th International Workshop (pp. 3-14). Springer International Publishing.

Anwenderseitige Körpererfahrung und Mensch-Maschine-Schnittstellen in der (Assistenz-)Robotik

Gefördert durch die DFG: BE 5729/3&11

Dieses wissenschaftliche Netzwerk befasste sich mit der Körpererfahrung von Menschen, die Assistenzroboter oder andere körpernahe Robotiksysteme verwenden. Für ein besseres Verständnis technischer Möglichkeiten zur Verbesserung der Erfahrung analysierten die beteiligten Forschenden Maße zur Beurteilung der Körperrepräsentation sowie deren Berücksichtigung in neuen Entwurfsmethoden. Dies beinhaltet die Identifikation geeigneter Wahrnehmungskanäle und unterstützt die Entwicklung von neuen Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie von Human-in-the-Loop Experimenten („robot hand/leg illusions“).

Weitere Informationen zu den Aktivitäten des Netzwerks finden sich hier.

• Beckerle, P., Kõiva, R., Kirchner, E. A., Bekrater-Bodmann, R., Dosen, S., Christ, O., … & Lenggenhager, B. (2018). Feel-good robotics: requirements on touch for embodiment in assistive robotics. Frontiers in neurorobotics, 12, 84.
• Beckerle, P., Castellini, C., & Lenggenhager, B. (2019). Robotic interfaces for cognitive psychology and embodiment research: a research roadmap. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 10(2), e1486.

Elektromyografische (lernende) Regelung von Roboterbeinen zur Untersuchung von menschlicher Körpererfahrung

Gefördert durch die DFG: BE 5729/4

Die Kooperation mit der Arizona State University umfasste die Regelung eines Roboterbeines zur Untersuchung menschlicher Körpererfahrung. Zur Bewegungserkennung und Regelung wurde eine Kombination aus elektromyographischer Muskelaktivitätsmessung und maschinellem Lernen untersucht, um die Imitation menschlicher Bewegungen zu verbessern und Bewertungsmethoden zur experimentellen Untersuchung der Körpererfahrung zu erweitern.

• Beckerle, P., Salvietti, G., Unal, R., Prattichizzo, D., Rossi, S., Castellini, C., … & Bianchi, M. (2017). A human–robot interaction perspective on assistive and rehabilitation robotics. Frontiers in neurorobotics, 11, 24.

Taktile Schnittstellen zur Erweiterung der Mensch-Maschine-Interaktion von tragbaren Robotiksystemen durch die Vermittlung von affektiven und sozialen Berührungen

Gefördert durch MERCUR: An-2019-0032

Taktile Schnittstellen sind wesentlich für das Erreichen einer realistischen Mensch-Roboter-Interaktion und die resultierende Körpererfahrung der Nutzende bei körpernahen, robotischen Hilfsmitteln. Eine große Bedeutung kommt hierbei der sensorischen Rückmeldung an die Nutzenden zu, die neben rein funktionalen Informationen auch sogenannte affektive Signale umfasst, die bei langsamen Berührungen positive Empfindungen übermitteln und besonders relevant für soziale Kontakte sind. Wir analysieren Anforderungen zur Übertragung solcher Signale und entwickeln Demonstratoren und Algorithmen für entsprechende Mensch-Maschine-Schnittstellen.

• Ege Cansev, M., Nordheimer, D., Andrea Kirchner, E., & Beckerle, P. (2021). Feel-good requirements: neurophysiological and psychological design criteria of affective touch for (assistive) robots. Frontiers in Neurorobotics, 90.
• Ferguson, N., Cansev, M. E., Dwivedi, A., & Beckerle, P. (2022, September). Design of a Wearable Haptic Device to Mediate Affective Touch with a Matrix of Linear Actuators. In Advances in System-Integrated Intelligence: Proceedings of the 6th International Conference on System-Integrated Intelligence (SysInt 2022), September 7-9, 2022, Genova, Italy (pp. 507-517). Cham: Springer International Publishing.

Forschung

Das vorrangige Forschungsziel des Lehrstuhls für Autonome Systeme und Mechatronik ist es, technische Systeme zu entwickeln, die ihre Nutzenden funktional unterstützen und ihnen ein positives Nutzungserlebnis bieten. Um die Nutzendenakzeptanz gezielt zu fördern, werden menschliche Faktoren und technische Anforderungen gleichermaßen berücksichtigt. Unser Forschungsansatz ist in der untenstehenden Abbildung skizziert und basiert auf einer Mischung von Ansätzen aus den Ingenieur- und Humanwissenschaften. Wir demonstrieren unsere Erkenntnisse an tragbaren Systemen wie Prothesen oder Exoskeletten, kognitiven Systemen wie kollaborativen oder humanoiden Robotern und allgemeinen Anwendungen mit enger Mensch-Roboter-Interaktion.

	Komponenten und Regelung	Schnittstellen und Interaktion
Tragbare Systeme
Kognitive Systeme

Komponenten und Regelung

Aktuelle Designs von autonomen und mechatronischen Systemen basieren nicht mehr ausschließlich auf starren Mechanismen, sondern beinhalten spezifische elastische Eigenschaften. Hierdurch werden eine sichere Mensch-Maschine- und Mensch-Roboter-Interaktion und ein deutlich reduzierter Energieverbrauch durch Ausnutzung der Systemdynamik erreicht. Beide Aspekte tragen dazu bei, die Anforderungen an menschennah operierende Systeme zu erfüllen, werfen aber auch neue technische Fragen auf. Dies betrifft neben der steigenden Systemkomplexität insbesondere die Anforderungen, die sich aus der direkten Interaktion zwischen Mensch und Maschine ergeben.

Unsere aktuelle Forschung konzentriert sich auf das Design von Komponenten, z. B. elastischen Aktoren, mit dem Fokus auf Energieeffizienz und Fehlertoleranz. Neben der Entwicklung von Mechanismen und Aktoren setzen wir uns auch mit Herausforderungen der Steuerung und Signalverarbeitung auseinander. Diese spielen eine wichtige Rolle bei der Umsetzung von fehlertoleranten Designs mit integriertem Sicherheitsmanagement und unterstützen damit die Praxistauglichkeit von elastischen Aktoren. Durch die Berücksichtigung der menschlichen Perspektive können Komponenten und Steuerung so gestaltet werden, dass eine intuitive und robuste Mensch-Maschine-Interaktion gewährleistet wird.

Laufende Projekte

Lernende prädiktive Wartung von vernetzten Geräteflotten

Gefördert durch die Bayerische Forschungsstiftung AZ-1586-23

In diesem Projekt soll die prädiktive Wartung vernetzter Geräteflotten mit Hilfe von Lernverfahren und der Integration von Expertenwissen vorangetrieben werden. Zu diesem Zweck kombinieren wir maschinelles Lernen mit physikalischen Modellen, analysieren Datenflüsse zwischen Systemen analysieren, und berücksichtigen menschlische Expertise zum Systemverhalten und möglichen Fehlerfällen. Der daraus resultierende Ansatz zur prädiktiven Wartung für vernetzte Geräteflotten wird auf verschiedene Klassen von Systemen übertragen. Neben der Untersuchung industrieller Anwendungen werden wir eine Flotte mobiler Roboter aufbauen, um die Fähigkeiten des prädiktiven Wartungsansatzes zu demonstrieren und ihn der akademischen Welt, der Industrie und darüber hinaus zur Verfügung zu stellen.

Fehlerdiagnose und -toleranz für elastische Antriebssysteme in der Robotik: Physische Mensch-Roboter-Interaktion

Gefördert durch die DFG: BE 5729/1

Aus der erhöhten Systemkomplexität und dem Betrieb in potentiell kritischen Betriebszuständen wie (Anti-)Resonanzen können in elastischen Robotikantrieben technische Fehler resultieren. Um dem zu begegnen, erforschen wir Methoden zur Fehlerdiagnose und fehlertolerante Designs. Hierbei liegt ein Schwerpunkt auf der Mensch-Roboter-Interaktion, die bei elastisch angetriebenen Robotern auch mittels geeigneter Regelalgorithmen beeinflusst werden kann. Die Untersuchung der menschlichen Wahrnehmung elastischer Aktorsysteme bildet hierbei die Grundlage, um durch Fehlerdiagnose und -kompensation eine sichere und zuverlässige physische Mensch-Roboter-Interaktion zu erreichen.

• Beckerle, P. (2016). Practical relevance of faults, diagnosis methods, and tolerance measures in elastically actuated robots. Control Engineering Practice, 50, 95-100.
• Velasco-Guillen, R. J., Furnémont, R., Verstraten, T., & Beckerle, P. (2022, July). A Stiffness-Fault-Tolerant Control Strategy for a Redundant Elastic Actuator. In 2022 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM) (pp. 1360-1365). IEEE.

Abgeschlossene Projekte

Mensch-orientierte Methoden zur intuitiven und fehlertoleranten Regelung tragbarer Robotiksysteme

Unterstützt durch das “Athene Young Investigator” Programm der TU Darmstadt

In diesem Projekt wurden Regelungsansätze für tragbare Robotiksysteme zur Bewegungsunterstützung und –augmentation entwickelt, die eine effiziente und natürliche Unterstützung bieten und verhindern, dass sich Nutzende „durch den Roboter gesteuert“ fühlen. Als Basis zur adaptiven Impedanzregelung dienen psychophysikalische Experimente zur Erfahrung der Steifigkeit tragbarer Roboter durch die Nutzende, um vielseitige Fortbewegungsarten und Fehlertoleranz zu gewährleisten. Durch Human-in-the-Loop-Experimente wurde zudem die Körperschemaintegration tragbarer Robotiksysteme durch ihre Nutzende untersucht.

• Stuhlenmiller, F., Schuy, J., & Beckerle, P. (2018). Probabilistic elastic element design for robust natural dynamics of structure-controlled variable stiffness actuators. Journal of Mechanisms and Robotics, 10(1), 011009.
• Stuhlenmiller, F., Perner, G., Rinderknecht, S., & Beckerle, P. (2019). A stiffness-fault-tolerant control strategy for reliable physical human-robot interaction. In Human Friendly Robotics: 10th International Workshop (pp. 3-14). Springer International Publishing.

Analyse der natürlichen Dynamik und Regelung der Steifigkeit seriell- und parallel-elastischer robotischer Aktoren

Gefördert durch die DFG: BE 5729/2

In Kooperation mit der Vrije Universiteit Brussel untersuchten wir den Einfluss der Konfiguration von Aktor und Elastizität auf die Eigendynamik elastischer Antriebe und deren Leistungs-/Energieanforderungen. Hierzu werden in Simulationen und Experimenten starre, seriell- und parallelelastische Konfigurationen gegenübergestellt. Anhand der Ergebnisse werden Rückschlüsse für die Aktorauslegung und die Steifigkeitsregelung gezogen.

• Verstraten, T., Beckerle, P., Furnémont, R., Mathijssen, G., Vanderborght, B., & Lefeber, D. (2016). Series and parallel elastic actuation: Impact of natural dynamics on power and energy consumption. Mechanism and Machine Theory, 102, 232-246.
• Beckerle, P., Verstraten, T., Mathijssen, G., Furnémont, R., Vanderborght, B., & Lefeber, D. (2016). Series and parallel elastic actuation: Influence of operating positions on design and control. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 22(1), 521-529.