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Da Perturbationen die Hauptursache für Stürze in der Ebene darstellen, befasst sich diese Studie mit der Erzeugung von Gangstörungen unter sicheren Laborbedingungen. Dies hat sich als nützliches Werkzeug im Bereich der Rehabilitation bewährt. Zunächst wurde ein Perturbationstest auf einem instrumentierten Laufband unter Verwendung von Matlab entwickelt. Anschließend wird dieser auf die Präzision und Wiederholbarkeit evaluiert. Hierfür wurden die Parameter Auslöseverzögerung, maximale Laufbandgeschwindigkeit und Abweichung der zu störenden Schritte untersucht sowie der Einfluss der Faktoren Plot, Ganggeschwindigkeit und Perturbationsintensität auf die Parameter bestimmt. Die Auslöseverzögerung liegt bei 0,24 ± 0,004 s und wird maßgeblich von dem Faktor Plot beeinflusst. Die maximale Laufbandgeschwindigkeit liegt bei 3,10 ± 0,03 m/s und wird signifikant von dem Faktor Störungsintensität beeinflusst. Die Abweichung der Schritte beträgt 3,9 ± 3,6 Schritte und wird stark von dem Faktor Plot beeinflusst. Die erreichten Werte sind für Studien mit normalen Ganggeschwindigkeiten und mittlerer Perturbationsintensität ausreichend. Für höhere Belastungen ist eine Überarbeitung des Matlab-Skripts erforderlich.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wurde ein automatisertes Test-Framework für eine Datenanalyse-Software namens MARS entwickelt. Der Zweck der Entwicklung dieses Frameworks ist es, die von der Software, zurückgegebenen Ergebnisse zu testen und zu vergleichen. In Zukunft soll dieses Framework verwendet werden, um den Start von Tests bei jeder neuen Version von MARS zu automatisieren.
Darüber hinaus ist dieses Framework in zwei Versionen erhältlich. Die erste ist eine grafische Version, um bestimmte Tests gezielt auszuführen und zu evaluieren. Die zweite Version ist eine Kommandozeilenversion, die es ermöglicht, schnell mehrere Tests zu generieren. Diese Version kann bspw. von einem Jenkins-Server aus gestartet werden.
Das Test-Framework wurde mit der Programmiersprache Python erstellt und mit dem Qt-Framework grafisch unterstützt. Die Vielzahl an Modulen und die große Anzahl an Nutzern machen Python zu einer beliebten Sprache für diese Art von Anwendungen. Die hohe Modularität von Qt für Python und die einfache Handhabung machen es zu einem reichhaltigen Werkzeug für die Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen.