Konstantin Preußer M.Sc.

Dieses Forschungsprojekt untersucht die frühzeitige Vorhersage von Bewegungsabsichten und Übergängen zwischen verschiedenen Lokomotionsmodi für tragbare robotische Assistenzsysteme. Im Fokus stehen Methoden des maschinellen Lernens sowie die Nutzung multimodaler Sensordaten, beispielsweise EEG-, IMU- und EMG-Signale, um bevorstehende Bewegungsänderungen bereits vor ihrem Eintreten zu erkennen.

Ziel ist es, geeignete Sensorinformationen, Datenrepräsentationen und Lernverfahren zu identifizieren und deren Einfluss auf Vorhersagegenauigkeit, Robustheit und Vorhersagehorizont zu untersuchen. Das Projekt bietet verschiedene Anknüpfungspunkte für studentische Arbeiten, beispielsweise in den Bereichen multimodale Datenanalyse, Signalverarbeitung, Machine Learning, Deep Learning und Wearable Robotics.