Adaptive Bewegungsanalyse von physiotherapeutischen Übungen für eine optimierte Mensch-Roboter-Trainingsinteraktion

摘要

Bei der Ausübung von physiotherapeutischen Übungen ist besondersdas Reflektieren der Bewegungsabläufe für ein erfolgreiches Training von Bedeutung. Ineiner Mensch-Mensch-Trainingsinteraktion kann eine Therapeutin oder ein Therapeut dietrainierende Person unterstützen, Bewegungsabläufe korrigieren und motivieren. In diesemBeitrag wird ein Mensch-Roboter-Trainingssystem als Proof-of-Concept vorgestellt, welchesBewegungsübungen basierend auf physiotherapeutischen Wissen analysiert. Dabei fungiertein humanoider Roboter als interaktiver Trainer und eine Tiefenbildkamera als Sensor fürdie Bewegungswahrnehmung. Zu Beginn einer Trainingsphase lernt das System den Be-wegungsablauf durch Vormachen einer Übung kennen und adaptiert sich in der Analyseentsprechend des Trainingsstandes, der Körperstatur und der Bewegungseinschränkungen.Während des Trainings wird der möglichst optimale Zeitpunkt und situationsbezogene Inhalteiner unterstützenden, korrigierenden oder motivierenden Ausgabe des humanoiden Robotersberechnet. Insgesamt wird ein interaktives Trainingssystem vorgestellt, wobei ein humanoiderAssistenzroboter den Interaktionszeitpunkt und den Ausgabedialog nach formalisierten the-rapeutischen Beobachtungsmerkmalen auswählt.