Multimodal; Absichtserkennung; Myocontrol; Mensch-Maschine-Schnittstelle; HMI; Wearable HMI; Muskel-Maschine-Schnittstelle; MMI; Biosignale; Bio-Signale; Biosensoren; Biosensoren; Gesten-Intent-Erfassung; Sensor-Fusion; Datenfusion; Rehabilitation der Hand; Rehabilitation des Handgelenks; Hybrid-Sensor basierte HMIs; Am-Körper-Sensoren; Amputation; Amputation der oberen Gliedmaßen; Transradial; Prothesen; Prothese; Rehabilitation; Rehabilitation der Hand; Assistierende...
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TU-Systematik:
DAT 815
Kurzfassung:
In wearable human-machine interfaces, sensors play an essential role, in particular in recognizing hand-movement intent. This thesis presents and evaluates alternative and complementary methods to the gold-standard surface electromyography, such as force-, electro-impedance- and sono-myography, as well as inertial tracking. It also introduces different pipelines involving features and machine learning methods and explores multimodal sensing by fusing different modalities to improve muscular intent detection.
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In wearable human-machine interfaces, sensors play an essential role, in particular in recognizing hand-movement intent. This thesis presents and evaluates alternative and complementary methods to the gold-standard surface electromyography, such as force-, electro-impedance- and sono-myography, as well as inertial tracking. It also introduces different pipelines involving features and machine learning methods and explores multimodal sensing by fusing different modalities to improve muscular inte...
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Übersetzte Kurzfassung:
In tragbaren Mensch-Maschine-Schnittstellen spielen Sensoren eine wesentliche Rolle, insbesondere bei die Absichtserkennung von Handbewegungen. Diese Arbeit präsentiert und bewertet alternative und ergänzende Methoden zur Goldstandard Elektromyographie, wie Kraft-, Elektroimpedanz- und Sono-Myographie sowie Inertial-Tracking. Außerdem werden verschiedene Pipelines mit Merkmalen und maschinellen Lernmethoden vorgestellt und die multimodale Erfassung durch Fusion verschiedener Modalitäten zur Verbesserung der Erkennung von Muskelabsichten erforscht.
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In tragbaren Mensch-Maschine-Schnittstellen spielen Sensoren eine wesentliche Rolle, insbesondere bei die Absichtserkennung von Handbewegungen. Diese Arbeit präsentiert und bewertet alternative und ergänzende Methoden zur Goldstandard Elektromyographie, wie Kraft-, Elektroimpedanz- und Sono-Myographie sowie Inertial-Tracking. Außerdem werden verschiedene Pipelines mit Merkmalen und maschinellen Lernmethoden vorgestellt und die multimodale Erfassung durch Fusion verschiedener Modalitäten zur Verb...
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