AG Technische Informatik

Qualitative Bewertung von Bewegungen aus dem Rudersport mit einem auf Inertialsensorik basierenden drahtlosen körpernahen Sensornetz

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Jochen Schiller , Dipl.-Inform. Martin Seiffert
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.) / Master of Science (M.Sc.)
Projekt:

Inhalt

Übersicht

Drahtlose körpernahe Sensornetze können auf der Basis verteilter Mustererkennungsverfahren und fortgeschrittener Inertialsensorik Aktivitäten, Aktionen oder auch detaillierte Bewegungen des menschlichen Körpers klassifizieren und bewerten. Dadurch entwickeln diese Sensornetze das Potential den Menschen in verschiedenen Bereichen wie zum Beispiel Sport oder Rehabilitation zu unterstützen.

Im Projekt VIVE der FU-Berlin wird zum Beispiel validiert, ob ein System auf Basis einer verteilten Bewegungserkennung eingesetzt werden kann, um Patienten mit Einschränkung der motorischen Fähigkeiten (beispielsweise nach einem Schlaganfall oder beim Umgang mit Prothesen) beim Erlernen von Bewegungsabläufen zu unterstützten. In diesem Rahmen wurde bereits ein prototypisches körpernahes Sensornetz entwickelt, welches eine Bewegung erlernen, wiedererkennen und bewerten kann. Dabei kann die zuvor erlernte Bewegungen bereits aus einer kontinuierlichen Folge von Bewegungsfragmenten heraus identifiziert und in einzelne Fragmente zerlegt werden. Jedes Fragment kann dabei an Hand verschiedener Merkmale klassifiziert und gemäß der erfolgten Klassifizierung ebenso bewertet werden.

Bereits klassifizierte Bewegungsfragmente können auf Grund weiterer fachspezifischer Informationen der entsprechenden Klasse genauer bewertet werden. Zusätzlich können zwischen den Sensorknoten fachspezifische Informationen bezüglich der Bewegungsausführung ausgetauscht werden um eine kooperative Bewertung einzelner Bewegungsfragmente zu ermöglichen. Eine kooperative fachspezifische Bewertung einer Bewegung als auch deren Fragmente gemäß Kriterien aus dem Sport oder der Medizin kann an Hand der verwendeten Merkmale nur erfolgen wenn eine Zuordnung dieser zu einem fachspezifischen Hintergrund möglich ist. Die Verwendung solcher Merkmale ist hinsichtlich der Klassifikation und Bewertung von Bewegungen aus dem Sport und der Medizin deshalb von besonderer Bedeutung. Aus einer auf diesem Wege erfolgten Bewertung einer Bewegung können darüber hinaus auch konkrete Hinweise hinsichtlich der Optimierung der Ausführung einer Bewegung abgeleitet werden.

Ein interessantes Anwendungsgebiet für ein solches kooperativ bewertendes Sensornetz im Bereich Sport ist die Bewertung von Ruderbewegungen im Zusammenhang mit der Ausführung auf einem Ruderergometer. Bei der Ausführung von Bewegungen auf einem Ruderergometer fehlt im Vergleich zu der Ausführung auf dem Wasser das native Feedback. Hier können bewertende Informationen aus einem Sensornetz dazu beitragen Technikfehler zu vermeiden, welche z.B. aus dem Fehlen eines nativen Feedback resultieren.

Aufgaben

Eine Arbeit in diesem Bereich umfasst zum Beispiel folgende Punkte:

  • Erarbeitung eines ausgeprägten Signalverständnisses der von den verschiedenen Sensoren im Sensornetz erhobenen Rohdaten und deren Bedeutung für die einzelnen Phasen des Rudersportes, sowie deren Abhängigkeiten untereinander
  • Entwickeln von Konzepten für verschiedene fachspezifische Merkmale für die sensornetzinterne qualitative Bewertung von Bewegungen aus dem Rudersport
  • Entwickeln von Konzepten für mindestens ein Merkmal für die sensornetzinterne qualitative Bewertung von Bewegungen des Rudersportes, welche auf den Daten mehrerer Sensorknoten beruhen
  • Erstellen einer Java Applikation für die Verarbeitung, Analyse und Evaluierung der in einem WBAN erfassten Daten hinsichtlich der Berechnung von Referenzwerten für die entwickelten Merkmale (Training) und der Evaluierung entwickelten Merkmale an Hand der Sensordaten von fehlerbehafteten und nicht fehlerbehafteten Bewegungen aus dem Rudersport (Feedback)
  • Experimentelle Evaluation des Bewegungsbewertungssystems hinsichtlich verschiedener Bewegungen aus dem Rudersport

Umfeld

Für diese Arbeit steht ein drahtloses Sensornetz basierend auf kompakten Sensorknoten zur Verfügung. Die einzelnen Sensorknoten verfügen bereits über eine eigenständige Stromversorgung (Akku) und können einfach an verschiedenen Körperteilen montiert werden. Die Sensorknoten verfügen über einen Cortex M4 Prozessors sowie über eine vollständig integrierte Inertialsensorik (Gyroskop, Beschleunigungssensor, Magnetometer). Dadurch ist jeder Sensorknoten bereits in der Lage eigenständig die Ausrichtung eines einzelnen Körperteils zu bestimmen. Für den drahtlosen Austausch von Daten verfügt jeder Sensorknoten über das Funkmodul CC1100 als auch optional über ein Bluetooth Modul. Jeder Sensorknoten verfügt über eine RGB-LED, einen Beeper und die Möglichkeit zwei Aktuatoren (z.B. Vibrationsgeber) anzubinden. Das Programmieren der Sensorknoten erfolgt in der Programmiersprache C. Das Sensornetz kann bereits für die Segmentierung und einfache Bewertung bestimmter Bewegungen trainiert werden. Mit Hilfe einer PC-Applikation können die Sensordaten von mehreren Sensorknoten während der Ausführung einer Bewegung gesammelt und gespeichert werden.