Recupera REHA

Ganzkörper Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz

Das Projektziel von Recupera REHA ist die Entwicklung eines innovativen und mobilen Ganzkörper-Exoskeletts, sowie eines eigenständigen aktiven Teilsystems zur robotergestützten Rehabilitation von neurologischen Erkrankungen. Das selbsttragende Ganzkörper-Exoskelett soll kinematisch annähernd den gesamten Bewegungsraum des menschlichen Körpers erfassen und energieautark agieren können. Zum Aufbau des Systems werden neue Methoden zur Aktuation, Regelungstechnik und zum Leichtbau erarbeitet. Die mechatronischen Ansätze werden mit einem neuen System zur Online-Auswertung von EEG/EMG-Signalen kombiniert, um eine Einschätzung des Zustandes der bedienenden Person und eine mehrstufige Unterstützung der Regelung des Exoskeletts zu ermöglichen. Bei der Entwicklung des eigenständigen Teilsystems sollen die Neuerungen aus dem Ganzkörper-Exoskelett aufgegriffen und hinsichtlich verschiedener Ansätze der Therapie und Rehabilitation untersucht werden. Die enge Zusammenarbeit mit dem Verbundpartner rehaworks ermöglicht die Evaluierung der medizinischen Anwendbarkeit der projektierten Komponenten und eröffnet neue Perspektiven in der Entwicklung von prototypischen robotischen Rehabilitationsgeräten. Die Bestimmung der Leistungsfähigkeit und der Ergonomie der Systeme wird in einer anschließenden Evaluationsphase ermittelt. Zudem werden Kriterien einer Pilotstudie im Anwendungsszenario Oberkörperrehabilitation erarbeitet.

Laufzeit: 01.09.2014 bis 31.12.2017
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
Förderkennzeichen: Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), DLR-Projektträger, Softwaresysteme und Wissenstechnologien unter dem Förderkennzeichen 01IM14006A.
Partner: rehaworks GmbH
Anwendungsfelder: Assistenz- und Rehabilitationssysteme
Verwandte Projekte: VI-Bot
Virtual Immersion for holistic feedback control of semi-autonomous robots (01.2008- 12.2010)
Capio
Dual-Arm-Exoskelett (01.2011- 12.2013)
IMMI
Intelligentes Mensch-Maschine-Interface - Adaptives Brain-Reading für unterstützende Robotik (05.2010- 04.2015)
Verwandte Robotersysteme: Dual Arm Exoskeleton
Exoskeleton for upper body robotic assistance (Recupera REHA)
Aktives Zweiarm-Exoskelett
Zweiarmiges Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz (Recupera REHA)
Full Body Exoskeleton
Exoskeleton for upper body robotic assistance
Ganzkörperexoskelett
Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz
Exoskeleton active (CAPIO)
Capio Upper Body Exoskeleton for Teleoperation
Exoskeleton Passive (CAPIO)
Upper body Human-Machine-Interface (HMI) for tele-operation
Exoskeleton Passive (VI-Bot)
Upper body exoskeleton (right arm) for motion capturing
Exoskelett aktiv (CAPIO)
Capio Oberkörper-Exoskelett für die Teleoperation
Exoskelett Passiv (CAPIO)
Oberkörper Mensch-Maschine-Interface für die Tele-Operation
Exoskelett Passiv (VI-Bot)
Passives Exoskelett für den menschlichen Oberkörper (rechter Arm)
Verwandte Software: HyRoDyn
Hybrid Robot Dynamics
pySPACE
Signal Processing and Classification Environment written in Python
CAD-2-SIM
Computer Aided Design To Simulation
reSPACE
Reconfigurable Signal Processing and Classification Environment
HyRoDyn
Hybrid Robot Dynamics
CAD-2-SIM
Computer Aided Design To Simulation
pySPACE
Signalverarbeitungs- und Klassifikationsumgebung in Python
reSPACE
Reconfigurable Signal Processing and Classification Environment

Projektdetails

Das Recupera REHA Ganzkörper-Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz. (Quelle: Meltem Yilmaz, DFKI GmbH)
Das Recupera REHA Teilsystem. Das System umfasst die gesamte Kinematik des menschlichen Armes. (Quelle: Annemarie Popp, DFKI GmbH)
Das Recupera REHA Teilsystem unterstützt die Bewegungsfähigkeit beispielsweise bei alltagsnahen Handlungen. (Quelle: Annemarie Popp, DFKI GmbH)
Skizze einer möglichen Exoskelett-Kinematik der Beine (Quelle: David Grünwald, DFKI GmbH)
Biosignale vor und während einer Bewegung. A: Elektroenzephalogramm (EEG) an verschiedenen Kopfpositionen B: Elektromyogramm (EMG) verschiedener Muskeln (Quelle: Marc Tabie, DFKI GmbH)

Bidirektionale Mensch-Maschine Interaktion

Im Mittelpunkt dieses Teilaspekts steht die Entwicklung von schlüssigen Anwendungskonzepten und deren spezifischen Anforderungen für den Umgang mit Patienten im Kontext der motorischen Rehabilitation. Hierbei sollen sinnvolle Synergien zwischen Mensch und Maschine geschaffen werden, um die Verfahren und Arbeitsschritte in der Rehabilitation zu optimieren sowie für Patienten und Therapeuten erweiterte und innovative Therapieoptionen auf Basis neuer Technologien zu ermöglichen.

Entwicklung mechatronisches System

Aufgabe in diesem Bereich ist die Entwicklung eines inhärent sicheren Robotersystems. Diese Entwicklungsarbeit umfasst die Erstellung einer dem Menschen angepassten Kinematik, der Entwicklung geeigneter Antriebe, die Bereitstellung eines elektronischen Systems und die Integration der einzelnen Bestandteile zu einem Gesamtsystem. Parallel wird ein aktives Teilsystem aus den entwickelten Komponenten extrahiert und als  eigenständiger Demonstrator aufgebaut.

Kinematik und Dynamik

Das Ziel, ein neuartiges Ganzkörper-Exoskelett aufzubauen, umfasst im Bereich der Kinematik und Dynamik das Lösen unterschiedlicher Aufgaben, sowie die Beantwortung von spezifischen Fragestellungen. Im Bezug auf die kinematischen Ketten des Systems betrifft dies beispielsweise die Auswahl  geeigneter Gelenktypen oder die Länge von Strukturbauteilen im Zusammenspiel mit den menschlichen Gliedmaßen. In der erforderlichen dynamischen Synthese wird die korrekte Auslegung der benötigten Aktuatorstärken  hinsichtlich der gegebenen Massen ermittelt. Unterstützend  zu weiteren Teilaspekten und dem optimalen Betrieb des Exoskeletts werden weitergehende Fragestellungen bearbeitet, die sich z.B. mit der synchronen Auswertung von Bewegungs- und sensomotorischen Daten, der Beurteilung des Benutzerverhaltens und der Ansteuerung des Systems für einen individuellen Patienten befassen.

Adaptives Steuerungssystem

Ziel ist die Entwicklung einer hochmodularen, mehrstufigen Regelungsstruktur, welche eine dynamische Kontrolle des Exoskeletts ermöglicht. Die grundlegende Architektur der Regelung wird aus drei hierarchisch angeordneten Ebenen bestehen und über einzeln auswählbare, sowie variabel miteinander kombinierbare Module verfügen. Eine der Kernaufgaben ist hierbei die Entwicklung von assistiven Regelungsstrategien für die Rehabilitationsanwendung.

Biosignal-Integration

In diesem Bereich werden die Voraussetzungen geschaffen,  elektroenzephalografische und elektromyografische Aktivität (EEG und EMG) mit dem Ansatz von embedded Brain Reading (siehe ein Video aus einer anderen Anwendung hier) in die robotorgestützte Rehabilitation einzubeziehen. Dabei ist geplant, dass die Biosignale als Zusatzelement  der Exoskelett-Kontrolle eingesetzt werden, um eine optimale  Anpassung an die Bedürfnisse der Patienten zu erreichen. Dies erfordert das Aufnehmen von EEG- und EMG-Daten und das Erarbeiten von neuen automatischen Verfahren zum Markieren und Auswerten der Daten im Kontext der angewandten Therapie. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt ist die Generierung von Aktivitätsmodellen gesunder Probanden, um im Vergleich zu erkrankten Personen beispielsweise Rückschlüsse auf Rehabilitationsfortschritte ziehen zu können. Zur Analyse der EEG- und EMG-Daten, aber auch für die Untersuchung der Möglichkeiten zur Einbindung weiterer Daten vom robotischen System, wird die quelloffene Software pySPACE (Signal Processing And Classification Environment in Python) verwendet. pySPACE unterstützt sowohl die Generierung von Aktivitätsmodellen als auch die Anpassung des robotischen Systems an den Patienten. Es können zahlreiche Verfahren verglichen und optimiert und die Ergebnisse den Partnern vorgestellt werden. Dies beinhaltet auch die Anpassung der Verfahren zur Laufzeit. Erst nach einer Optimierung der Verfahren ist eine feste Einbettung des entwickelten Ansatzes in das Exoskelett möglich.

Eingebettete Datenverarbeitung

Um die für Anwendungen in der Rehabilitation notwendige Autonomie zu erreichen, müssen alle Berechnungen (Kinematik/Dynamik, Regelung, Biosignalverarbeitung) in einem in das Exoskelett eingebetteten System, durchgeführt werden. Um die dabei notwendige Rechenleistung gewährleisten zu können, und dennoch platz- und energiesparend zu sein, sollen FPGAs eingesetzt werden. Dadurch können spezialisierte Hardwarebeschleuniger die jeweiligen Berechnungen effizient und echtzeitfähig durchführen. Für die Implementierung der Hardwarebeschleuniger soll das Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing And Classification Environment) genutzt und erweitert werden, um auch komplexe Regelungs- und Kinematikberechnungen durchführen zu können.

Videos

Recupera REHA: Funktionsweise und Anwendung des Recupera REHA Teilsystems

Recupera REHA: Animation der Funktionsweise und Anwendung der Systeme

Recupera REHA: Therapeutisches Anwendungsbeispiel des Teilsystems bei einer Schlaganfallpatienten

Capio Exoskelett: Ansteuerung über Biosignale

Demonstration der Ansteuerung des Capio Exoskeletts über Biosignale: Das Exoskelett-System erfasst durch die Verarbeitung von Biosignalen die Bewegungsintention des Operators und führt eine zielgerichtete aktive Bewegung des rechten oder linken Arms aus. Hierbei wird mittels Eye-Tracker der Interaktionswunsch erfasst (Fixierung einer virtuellen Flasche), mittels elektroenzephalographischer Signale (EEG) die Bewegungsintention des linken bzw. rechten Arms ermittelt und durch elektromyographische Signale (EMG) die Bewegungsintention zusätzlich verifiziert.

Publikationen

2019

Exoskelette und künstliche Intelligenz in der klinischen Rehabilitation
Elsa Andrea Kirchner, Niels Will, Marc Simnofske, Luis Manuel Vaca Benitez, José de Gea Fernández, Peter Kampmann, Frank Kirchner
Editors: Mario A. Pfannstiel, Patrick Da-Cruz, Harald Mehlich
In Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen V, Springer Nature, chapter 21, pages 413-435, Aug/2019. ISBN: 978-3-658-23986-2.
Modular Design and Decentralized Control of the Recupera Exoskeleton for Stroke Rehabilitation
Shivesh Kumar, Hendrik Wöhrle, Mathias Trampler, Marc Simnofske, Heiner Peters, Martin Mallwitz, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In Applied Sciences, MDPI, volume 9, number 4 (626), pages 1-23, Feb/2019.
Embedded Multimodal Interfaces in Robotics: Applications, Future Trends, and Societal Implications
Elsa Andrea Kirchner, Stephen Fairclough, Frank Kirchner
Editors: S. Oviatt, B. Schuller, P. Cohen, D. Sonntag, G. Potamianos, A. Krueger
In The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces, Morgan & Claypool Publishers, volume 3, chapter 13, pages 523-576, 2019. ISBN: e-book: 978-1-97000-173-0, hardcover: 978-1-97000-175-4, paperback: 978-1-97000-172-3, ePub: 978-1-97000-174-7.
Künstliche Intelligenz und robotergestützte Rehabilitation
Niels Will, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
Editors: Heinrich Hanika
In Künstliche Intelligenz, Robotik und autonome Systeme in der Gesundheitsversorgung, Wissenschaft & Praxis, series Schriften zu Gesundheitsökonomie / Gesundheitsmanagement. Hrsg. Manfred Erbsland und Evelin Häusler, pages 101-128, 2019. ISBN: 978-3-89673-759-5.

2018

Design and Kinematic Analysis of the Novel Almost Spherical Parallel Mechanism Active Ankle
Shivesh Kumar, Bertold Bongardt, Marc Simnofske, Frank Kirchner
In Journal of Intelligent & Robotic Systems, Springer Nature, volume 94, number 2, pages 303-325, Mar/2018.
CAEMO - A Flexible and scalable high performance matrix algebra coprocessor for embedded reconfigurable computing systems
Hendrik Wöhrle, Frank Kirchner
In Microprocessors and Microsystems, Elsevier, volume o.A., pages 47-63, Feb/2018.
Mechatronical design and analysis of a modular developed exoskeleton for rehabilitation purposes
Mehmed Yüksel, Luis Manuel Vaca Benitez, Dinmukhamed Zardykhan, Frank Kirchner
In Proceedings of ELECO 2017, (ELECO-2017), 29.11.-2.12.2017, Bursa, IEEE Xplore, Jan/2018. ISBN: 978-1-5386-1723-6.

2017

Eingebettete Biosignalverarbeitung und integrierte Regelung eines Ganzkörper-Exoskelettes für die Neurorehabilitation
Hendrik Wöhrle, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 2. VDI Fachkonferenz Humanoide Roboter, 05.12.-06.12.2017, München, VDI Fachkonferenz Humanoide Roboter, Dec/2017.
Adaptive multimodal biosignal control for exoskeleton supported stroke rehabilitation
Anett Seeland, Marc Tabie, Su-Kyoung Kim, Frank Kirchner, Elsa Andrea Kirchner
In IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, (SMC-2017), 05.10.-08.10.2017, Banff, IEEE, Oct/2017.
Rotational Data Augmentation for Electroencephalographic Data
Mario Michael Krell, Su-Kyoung Kim
In Proceedings of the 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, (EMBC-17), 11.7.-15.7.2017, JeJu Island, South Korea, IEEE, Jul/2017.
A Hybrid FPGA-Based System for EEG- and EMG-Based Online Movement Prediction
Hendrik Wöhrle, Marc Tabie, Su-Kyoung Kim, Frank Kirchner, Elsa Andrea Kirchner
In Sensors - Open Access Journal, MDPI, volume 17, number 7, pages 1552, Jul/2017.
Labelling of Movement onsets based on Exoskeleton Joint Data
Marc Tabie, Anett Seeland, Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 1st Neuroadaptive Technology Conference 2017, (NAT-17), 19.7.-21.7.2017, Berlin, o.A., Jul/2017.
Classifier Transfer with Data Selection Strategies for Online Support Vector Machine Classification with Class Imbalance
Mario Michael Krell, Nils Wilshusen, Anett Seeland, Su-Kyoung Kim
In Journal of Neural Engineering, IOP Publishing, volume 14, number 2, pages 025003, Feb/2017.
Kinematic analysis of Active Ankle using computational algebraic geometry
Shivesh Kumar, Abhilash Nayak, Bertold Bongardt, Andreas Mueller, Frank Kirchner
In Computational Kinematics, (CK-2017), 22.5.-24.5.2017, Poitiers, Springer, 2017.
Inverse Kinematics of Anthropomorphic Arms Yielding Eight Coinciding Circles
Bertold Bongardt
In Computational Kinematics, (CK-2017), Poitiers, Springer, 2017.
Integrating Mimic Joints into Dynamics Algorithms – Exemplified by the Hybrid Recupera Exoskeleton
Shivesh Kumar, Marc Simnofske, Bertold Bongardt, Andreas Mueller, Frank Kirchner
In Proceedings of the 2017 Conference on Advances In Robotics, (AIR-2017), 28.6.-02.7.2017, New Delhi, ACM-ICPS, 2017.

2016

Recupera-Reha: Exoskeleton Technology with Integrated Biosignal Analysis for Sensorimotor Rehabilitation
Elsa Andrea Kirchner, Niels Will, Marc Simnofske, Luis Manuel Vaca Benitez, Bertold Bongardt, Mario Michael Krell, Shivesh Kumar, Martin Mallwitz, Anett Seeland, Marc Tabie, Hendrik Wöhrle, Mehmed Yüksel, Anke Heß, Rüdiger Buschfort, Frank Kirchner
In 2. Transdisziplinäre Konferenz "Technische Unterstützungssysteme, die die Menschen wirklich wollen", 12.12.-13.12.2016, Hamburg, Elsevier, pages 504-517, Dec/2016.
hyperSPACE:Automated Optimization of Complex Processing Pipelines for pySPACE
Torben Hansing, Mario Michael Krell, Frank Kirchner
In BayesOpt2016 - Bayesian Optimization: Black-box Optimization and Beyond, (BayesOpt-2016), 10.12.2016, Barcelona, n.n., Dec/2016.
Task space controller for the novel Active Ankle mechanism
Shivesh Kumar, Bertold Bongardt, Marc Simnofske, Frank Kirchner
In International Conference on Robotics and Automation for Humanitarian Applications, (RAHA-16), 18.12.-20.12.2016, Amritapuri, Kerala, IEEE, series RAHA 2016 Poster Proceedings, pages 22, Kerala, India, Dec/2016. Amrita University.
Active Ankle - an Almost-Spherical Parallel Mechanism
Marc Simnofske, Shivesh Kumar, Bertold Bongardt, Frank Kirchner
In 47th International Symposium on Robotics (ISR 2016), (ISR), 21.6.-22.6.2016, Munich, VDE Verlag, pages 37-42, Jun/2016.
Rekonfigurierbare Datenflussarchitekturen in der Robotik - Zukünftige robotische Systeme benötigen dezentrale und verteilte Rechenarchitekturen für Intelligenz und Autonomie
Hendrik Wöhrle, Frank Kirchner
In Industrie 4.0 Management, GITO Verlag, volume 2, number 4, pages 25-28, Mar/2016.
Embedded Brain Reading - Sichere und intuitive Mensch-Maschine-Interaktion
Elsa Andrea Kirchner, Rolf Drechsler
In Industrie 4.0 Management, Gito mbH Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation, volume 4, number 2/2016, pages 37-40, Mar/2016.
Movement identification based on exoskeleton sensor data for event marking of the electroencephalogram
Nils Eckardt, Marc Tabie, Anett Seeland, Elsa Andrea Kirchner, P. Rostalski
In Student Conference Proceedings 2016: 5th Conference on Medical Engineering Science and 1st Conference on Medical Informatics, 09.3.-11.3.2016, Lübeck, Infinite Science Publishing, pages 151-154, Mar/2016. ISBN: 3945954185.

2015

Backtransformation: A new representation of data processing chains with a scalar decision function
Mario Michael Krell, Sirko Straube
In Advances in Data Analysis and Classification, Springer, volume 11, number 2, pages 415-439, Dec/2015.
Comparison of Data Selection Strategies For Online Support Vector Machine Classification
Mario Michael Krell, Nils Wilshusen, Andrei Cristian Ignat, Su-Kyoung Kim
In Proceedings of the International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics (http://www.neurotechnix.org/), (NEUROTECHNIX-2015), 16.11.-17.11.2015, Lissabon, SciTePress, pages 59-67, Nov/2015.
Unified View on Complex Numbers and Quaternions
Bertold Bongardt
In The 14th IFToMM World Congress, 25.10.-30.10.2015, Taipei, The 14th IFToMM World Congress, Oct/2015.
Spatio-temporal Comparison between ERD/ERS and MRCP-based Movement Prediction
Anett Seeland, Laura Manca, Frank Kirchner, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 8th International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing (BIOSIGNALS-15), (BIOSIGNALS-15), 12.1.-15.1.2015, Lisbon, ScitePress, pages 219-226, Jan/2015.
raxDAWN: Circumventing Overfitting of the Adaptive xDAWN
Mario Michael Krell, Anett Seeland, Hendrik Wöhrle
In Proceedings of the International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics (http://www.neurotechnix.org/), (NEUROTECHNIX-2015), 16.11.-17.11.2015, Lissabon, SciTePress, pages 68-75, 2015.

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zuletzt geändert am 04.01.2024
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