Ein Blick in das Ambient Intelligence Labor der Hochschule Niederrhein
— Science meets Maker - Vorstellung unserer aktuellen Forschungsprojekte
Projektausstellung
Den ganzen Tag über in Projektausstellung
Das Labor für Ambient Intelligence, kurz AmI-Labor, ist als Forschungslabor an der Hochschule Niederrhein im Fachbereich Elektrotechnik und Informatik an der Entwicklung von Assistenztechnologien und -systemen beteiligt. Es werden Themen aus den Bereichen Unterstützung im demographischer Wandel, Lernen und Bildung sowie Unterstützung von Menschen in ihrem Berufsleben behandelt die im Rahmen von Forschungsprojekten bearbeitet werden. Auf der Pi and more wollen wir interessierten Besuchern einen Einblick in unser Labor ermöglichen und die einzelnen Projekte vorstellen. Die aktuellen Projekte mit Bezug zur Pi and more sind nachfolgend kurz skizziert. Die Projekte richten sich an Fortgeschrittene und Studenten, gerne informieren wir aber auch alle anderen Besucher.
ARSUL Ziel dieses Projektes ist die bedarfsgerechte Qualifizierung und Unterstützung der Beschäftigten im Sanitär-, Heizung- und Klimahandwerk. Die Unterstützung wird über eine komplexe Integration von Sensorik, intuitiven Mensch-Technik-Schnittstellen und einem Lernmanagement-System realisiert. Dabei sollen alle verfügbare Lernmedien in einem neuartigen Gesamtsystem vereinigt werden. Das Lernsystem soll über Computer und mobile Geräte (z.B. Smartphones, Tablets, Datenbrillen) nutzbar sein. Bei der Pi and more stellen wir das Arsul-System auf der Hololens sowie eine Integration mit dem HTC Vive System und ein System zur Objektdetektion basierend auf aktiven Markern vor.
FahrRad In dem Projekt FahrRad werden die positiven Effekte des Fahrradfahrens auf Mobilität und Gesundheit von Senioren/innen unterstützt. Konzepte bzw. Lösungen werden erforscht, die das Fahrradfahren insbesondere für ältere Fahrradfahrer/-innen sicherer machen. Es wird eine optimale Mensch-Technik-Interaktion für eine intelligente und sichere Mobilität durch Fahrradfahren adressiert. Besonders wichtig ist dabei die Schnittstelle zum Radfahrer: sie muss sicherstellen, dass die Hinweise schnell von den Fahrradfahrer/-innen erfasst und verstanden werden, ohne ihn abzulenken. Auf der Pi and more stellen wir unter anderem einen Helm zur Detektion der Kopfausrichtung und Sturzerkennung und ein Spiegel der zur benutzergerechten Darstellung von Informationen genutzt werden kann vor.
OurPuppet Der Fokus dieses Projektes ist die Entwicklung einer (Hand-)puppe zur bidirektionalen Emotionserkennung und Emotionsabgabe in Kombination mit Sensoriksystemen zur Ableitung relevanter Informationen über den IST Zustand eines dementen Patienten. Dabei werden verschiedene Sensoriken und Aktoriken in der Puppe verwendet, um für die Bestimmung des Patientenzustands sowie für die Interaktion mit dem Patienten wesentliche Informationen sammeln zu können und die Puppe entsprechend reagieren zu lassen. Ziel ist es, eine Beziehung zu den dementen Patienten aufzubauen sowie die Spannungen in belastenden Situation zu reduzieren. Die zentrale Recheneinheit der Puppe basiert dabei auf einem Raspberry Pi zur Akquisition der Sensordaten und zur Ansteuerung der Servomotoren. Die Innenkonstruktion ist im 3D Druckverfahren gebaut worden. Das komplette System kann im Labor getestet und begutachtet werden.
KneTex Das Ziel dieses Projektes ist, eine sensorbasierte Gymnastikhose/Bandage zu entwickeln, mit der die Häufigkeit des Auftretens eines „giving ways“ nach vorderem Kreuzbandersatz quantifiziert werden kann, um die Daten mit den subjektiv empfundenen Ereignissen abgleichen zu können. Die Idee ist den Patienten und Therapeuten in der Rehabilitation nach vorderem Kreuzbandersatz ein datenbasiertes, praktikables Messinstrument zur Verfügung zu stellen, um während des Trainings- und Rehaprozesses Feedback über Bewegungsmuster und muskuläre Aktivität geben zu können. Mögliche Einsatzbereiche einer solchen sensorbasierten Funktionshose sind Rehabilitation, Physiotherapie, Arbeitsalltag, Sport, Freizeit. Da das Projekt dieses Jahr im Januar gestartet ist, stellen wir einige prototypische Schaltungen sowie Ideen zu smarttextile-basierten Sensoren vor.
Digitale Biosignalverarbeitung Anhand von in Möbeln (Betten, Stühlen, etc.) integrierter Sensorik (Kraftmesssensoren, Beschleunigungssensoren, etc.) ist es möglich, minimale Bewegungen des menschlichen Körpers, die z.B. durch die Herz- und Atemaktivität verursacht werden, zu erfassen. Die Sensorsignale können anschließend mittels geeigneter Methoden der digitalen Biosignalverarbeitung weiterverarbeitet werden, um so z.B. die Herz- und Atemfrequenz und deren Änderung über einen längeren Zeitraum zu erfassen und ggf. bei einer Änderung des Patientenzustands frühzeitig auf eine Verschlechterung des Gesundheitszustands hinzuweisen. Auf der Pi and more stellen wir das funktionalisierte Pflegebett im Detail vor und zeigen wie man mittels Kraftmesssensorik Parameter des Menschen ableiten kann.
Von Andreas Kitzig (Hochschule Niederrhein), Johannes Layla, Marcus Weberskirch, Alexander Müller, Julia Demmer (Hochschule Niederrhein), Andre Kürten und Florian Ellinghaus