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In dieser Arbeit werden Untersuchungen an einem neuartigen Sensorkonzept zur Erfassung von Winkelbeschleunigungen durchgeführt. Ziel dieser Arbeit war es, die Möglichkeit, eine Miniaturisierung des Prototyps zu untersuchen. Hierfür wurde eine analytische und experimentelle Untersuchung durchgeführt. Für die analytische Betrachtung erfolgte eine Fehlerfortpflanzung nach Gauß, welche die Fertigungstoleranzen, Dimensionsfehler des Accelerometers, Rauschen und Messabweichungen von Accelerometer und Gyroskop berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Verwendung der hochwertigen Inertial Measurment Units (IMUs) eine theoretische Verkleinerung bis auf 21mm eine höhere Genauigkeit bietet als die numerischen Differentiationen der Winkelgeschwindigkeit.
Für die Verifizierung unter realen Bedingungen wurden verschiedene Prüfkonzepte verglichen.
Dabei erwies sich ein Pendelprüfstand als vielversprechender Ansatz. Durch die Verwendung von Kugellagern kann ein breites Spektrum an Winkelbeschleunigungen abgebildet werden. Die kontinuierliche Erfassung reflektierender Marker auf der Pendelstange ermöglicht die Ermittlung der Winkel, die als Grundlage für ein Modell dienen, wodurch sich reale Winkelbeschleunigungen mit den Messdaten des Sensors vergleichen lassen. Dabei stellt die Modellierung der Verlustterme eine zukünftige Herausforderung dar.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine Miniaturisierung des Sensorprototyps möglich ist und das der Pendelprüfstand eine Methode zur Verifizierung darstellt. Dies trägt dazu bei, die Anwendungsmöglichkeiten des Sensorkonzepts in der Praxis zu erweitern.
In this paper, we propose an approach for gait phase detection for flat and inclined surfaces that can be used for an ankle-foot orthosis and the humanoid robot Sweaty. To cover different use cases, we use a rule-based algorithm. This offers the required flexibility and real-time capability. The inputs of the algorithm are inertial measurement unit and ankle joint angle signals. We show that the gait phases with the orthosis worn by a human participant and with Sweaty are reliably recognized by the algorithm under the condition of adapted transition conditions. E.g., the specificity for human gait on flat surfaces is 92 %. For the robot Sweaty, 95 % results in fully recognized gait cycles. Furthermore, the algorithm also allows the determination of the inclination angle of the ramp. The sensors of the orthosis provide 6.9 and that of the robot Sweaty 7.7 when walking onto the reference ramp with slope angle 7.9.