abschlussarbeiten:msc:dorschsarah
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abschlussarbeiten:msc:dorschsarah [15.08.2018 11:59] – [Einleitung] Sarah Dorsch | abschlussarbeiten:msc:dorschsarah [03.09.2018 14:11] – [Hüpfverhalten des zweibeinigen Modells im ungestörten Fall] Sarah Dorsch | ||
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| Autor ^ Sarah Dorsch | | Autor ^ Sarah Dorsch | ||
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- | Zur Entwicklung von Prothesen, Orthesen, Exoskeletten und Robotern stellt sich die Frage, wie der Mensch sich an seine Umgebung anpasst, um diese Regelstrategien nachbilden und auf ein technisches System übertragen zu können. \\ | + | Zur Entwicklung von Prothesen, Orthesen, Exoskeletten und Robotern stellt sich die Frage, wie der Mensch sich an seine Umgebung anpasst, um diese Regelstrategien nachbilden und auf ein technisches System übertragen zu können. Um sich diesem Thema anzunähern, |
- | + | ||
- | Das Gehen oder Rennen als grundlegende Arten der Lokomotion erfordern die Schwerpunktbewegung in drei Dimensionen. Aufgrund der Komplexität der Interaktion zwischen Bestandteilen des mechanischen und des neuronalen Systems ist diese noch nicht vollständig verstanden. Um sich diesem Thema anzunähern, | + | |
Es fragt sich, welchen Einfluss beispielsweise die im Alter verringerte Muskelkraft auf unsere Bewegung hat (Hortobágyi und Devita, 2000). Oder wie wir unsere Bewegung auf anderen unebenen Untergründen anpassen, z. B. auf Kopfsteinpflaster. Auch das Laufen auf weichem Untergrund wie Gras, also ein nachgiebiger Boden, stellt eine alltägliche Bewegung unter Störung dar.\\ | Es fragt sich, welchen Einfluss beispielsweise die im Alter verringerte Muskelkraft auf unsere Bewegung hat (Hortobágyi und Devita, 2000). Oder wie wir unsere Bewegung auf anderen unebenen Untergründen anpassen, z. B. auf Kopfsteinpflaster. Auch das Laufen auf weichem Untergrund wie Gras, also ein nachgiebiger Boden, stellt eine alltägliche Bewegung unter Störung dar.\\ | ||
- | Ziel ist es, die Robustheit eines reflex-nutzenden neuromechanischen Hüpfmodells nach Geyer (Geyer et al., 2003) mittels simulativ aufgeprägter Störungen zu analysieren. Dabei werden sowohl sensorische | + | Ziel ist es, die Robustheit eines reflex-nutzenden neuromechanischen Hüpfmodells nach Geyer (Geyer et al., 2003) mittels simulativ aufgeprägter Störungen zu analysieren. Dabei werden sowohl sensorische als auch mechanische Störungen betrachtet. Das Störverhalten wird anschließend anhand von Kriterien |
Zuletzt wird geprüft, ob eine adaptive Einstellung der Reflexparameter das Störverhalten verbessern kann. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um die Qualität von Assistenzsystemen, | Zuletzt wird geprüft, ob eine adaptive Einstellung der Reflexparameter das Störverhalten verbessern kann. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um die Qualität von Assistenzsystemen, | ||
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- | ==== Einführendes Beispiel | + | ===== Reflektorisches Hüpfmodell |
- | Ein einführendes Beispiel | + | Für die Simulationen in dieser Arbeit wird das reflektorische Hüpfmodell nach Geyer (2003) verwendet. Es besteht aus einem masselosen, zweisegmentigen Bein (jeweils der Länge $l_{\text{s}}$) mit einem masselosen Knieextensormuskel mit Sehne sowie einem Körper, der auf einen Massenpunkt der Masse $m$ vereinfacht ist. Der Muskelsehnenkomplex MTC besteht aus einem kontraktilen CE und einem seriell elastischen Element SEE. Die Kraft-Längen-Funktion $f_{\text{l}}( l_{\text{CE}})$ und die Kraft-Geschwindigkeits-Funktion $f_{\text{v}}( v_{\text{CE}})$ werden hillförmig angenommen. Nach dem Produktansatz |
- | An dieser Stelle | + | \begin{equation} |
+ | F_{\text{CE}}=ACT \cdot f_{\text{l}}( l_{\text{CE}})\cdot f_{\text{v}}( v_{\text{CE}})\cdot F_{\text{max}} | ||
+ | \end{equation} | ||
+ | Die Aktivierung des Muskels $ACT$ kann durch Feedforward und/oder Feedback (Kraft- (FFB), Längen- | ||
+ | Zusätzlich wird eine Erweiterung dieses Modells nach Schumacher (2017) genutzt, die eine Vermischung der Feedbacks (Blending) zur Bildung der Aktivierung ermöglicht. | ||
+ | Hierdurch ergibt sich das Signal $S(t)$, welches nach Verzögerung $\Delta_{\text{S}}$ und Verstärkung $G$ über eine Differentialgleichung erster Ordnung (ECC) zur Aktivierung $ACT$ führt (siehe Abbildung 1):\\ | ||
+ | \begin{equation} | ||
+ | S(t)=\lambda_{\rm{F}} \cdot G_{\rm{F}} \cdot \frac{F_{\rm{CE}}}{F_{\rm{max}}}+\lambda_{\rm{L}} \cdot G_{\rm{L}} \cdot (l_{\rm{CE}}-l_{\rm{off}})+\lambda_{\rm{V}} \cdot G_{\rm{V}} \cdot (v_{\rm{CE}}-v_{\rm{off}}) | ||
+ | \end{equation} | ||
+ | Um auch Asymmetrien zwischen den Beinen untersuchen zu können, | ||
+ | \begin{equation} | ||
+ | \begin{split} | ||
+ | & m \ddot{y}=-m g+F_{\rm{leg}_{right}}+F_{\rm{leg}_{left}} \hspace{0.98cm} \text{für Standphase}\\ | ||
+ | & m \ddot{y}=-m g \hspace{4.1cm} \text{für Flugphase} | ||
+ | \end{split} | ||
+ | \end{equation} | ||
+ | |||
+ | [{{ : | ||
+ | |||
+ | \\ \\ | ||
+ | ===== Robustheit des Hüpfmodells gegen dauerhafte Störungen ===== | ||
+ | Um das Störverhalten des Hüpfmodells zu untersuchen, werden verschiedene mechanische und sensorische Störungen aufgeprägt und die Auswirkung auf verschiedene Größen (Untersuchungskriterien) analysiert. Dabei werden sowohl Störungen beider Beine (symmetrisch) als auch Variationen von nur einem Bein (asymmetrisch) getestet.\\ | ||
\\ | \\ | ||
+ | ====Untersuchungskriterien==== | ||
+ | Zur Analyse der Stabilität wird die **Anzahl der Sprünge** ausgewertet. Es wird definiert, dass stabiles periodisches Hüpfen | ||
+ | durch das Modell vorhergesagt wird, wenn es 50 Absprünge schafft (Schumacher, | ||
+ | Der **Status** wird genutzt, um das jeweilige Modellverhalten zu beschreiben. Werden 50 Absprünge nicht erreicht, wird unterschieden zwischen: Hinfallen, Stehenbleiben und Schwingen. Letzteres ist definiert als ein Schwingen des Massenschwerpunkts, | ||
+ | Um die Performance zu quantifizieren wird die Hüpfhöhe $\boldsymbol{\Delta h_{\rm{max}}}$ bestimmt. Hierzu werden, falls 50 Absprünge erreicht wurden, die Maxima der Schwerpunktbewegung bestimmt. Die Hüpfhöhe ergibt sich dann aus der Höhe des Massenschwerpunkts im Maximum abzüglich der Beinlänge.\\ | ||
+ | Als weiteres Kriterium zur Charakterisierung der Performance wird die **Hüpffrequenz** $\boldsymbol{f_{\rm{hop}}}$ herangezogen werden. Sie | ||
+ | | ||
+ | Das Beinverhalten kann durch eine lineare Feder abgebildet werden, wobei die **Beinsteifigkeit** $\boldsymbol{k_{\rm{leg}}}$ aus dem Verhältnis von maximaler Beinkraft und maximaler Kompression des Beins berechnet wird: $k_{\rm{leg}}=F_{\rm{leg_{max}}}/ | ||
+ | Zur Quantifizierung der Effizienz des Hüpfens wird die **metabolische Effizienz** $\boldsymbol{\eta}$ bestimmt, die sich aus dem Verhältnis von mechanischer Energie und metabolischem Aufwand des CE berechnet. (Schumacher, | ||
+ | Zuletzt wird das Verhältnis der maximalen Arbeit des kontraktilen Elements zur maximalen Arbeit des gesamten Muskelsehnenkomplexes | ||
+ | |||
+ | ====Störungen==== | ||
+ | Diese Untersuchungskriterien werden unter dem Einfluss von ausgewählten Störungen betrachtet. Tabelle 1 zeigt die untersuchten Störungen und die dazugehörigen Störstufen. Diese werden, abgesehen von der Bodensteifigkeit, | ||
+ | für beide Beine (symmetrisch) eingestellt. Durch den Vergleich von asymmetrischer und symmetrischer | ||
+ | Störung lässt sich der Einfluss der Asymmetrie auf das Störverhalten erkennen.\\ | ||
\\ | \\ | ||
- | ===== Inhalt1 ===== | + | | Tabelle 1: Untersuchte Störungen mit gewählter Höhe der Störung |
- | Hier wird bspw. der theoretische Hintergrund aufgearbeitet. Verwendete Blockzitate | + | ^ Klassifizierung |
- | Beispielsweise beschreibt Hermann | + | | sensorische Störung |
- | >Für Leistungssportler . . . bedeuten Verletzungen oftmals einen tiefen Ein-schnitt in den Lebensrhythmus mit unklaren Konsequenzen für die weitere körperliche Leistungsfähigkeit und – damit verbunden – für die weitere sportli-che Entwicklung. Je nach individueller Bedeutung des Sports und der Schwere der Läsion können diese Verletzungen mit deutlichen bis massiven psychischen Problemen behaftet sein und für Professionals noch zusätzlich monetär existenzielle Folgen haben. | + | | sensorische Störung |
- | Andere Zitationsweisen finden sich hier: {{ : | + | | sensorische Störung |
+ | | mechanische Störung | ||
+ | | mechanische Störung | ||
\\ \\ | \\ \\ | ||
- | ==== Unterpunkt 1 ==== | ||
- | [{{ : | ||
- | Nach Ballreich | + | ====Sensor-Motor-Maps==== |
- | < | + | Zur Untersuchung des Einflusses der Störungen auf die Untersuchungskriterien werden sogenannte Sensor-Motor-Maps verwendet |
- | "Als Beispiel | + | \\ |
- | \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ | + | Es handelt sich dabei um Dreiecke, wobei verschiedenen Positionen im Dreieck unterschiedliche Reflexkombinationen (Blendings) zugeordnet werden. Die Ecken der Karte entsprechen den isolierten Reflexen, d. h. oben wird reines FFB, links isoliertes VFB und rechts alleiniges LFB verwendet. Umso größer |
+ | Um den Einfluss von Störungen zu untersuchen, | ||
+ | \\ | ||
+ | Die für die Kartierung verwendeten initialen Reflexparameter, | ||
+ | ====Diskussion der Störuntersuchungen==== | ||
+ | \\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Für die Variationen der Feedbackgains, | ||
+ | bei Beinlängen- und Bodensteifigkeitsveränderungen bleiben die Kartierungen sowohl für die Stabilität | ||
+ | als auch für die anderen Hüpfcharakteristiken nahezu erhalten. Die Störung des LFB-Offsets, | ||
+ | Hinzufügen von Delays in allen getesteten Kombinationen sowie Rauschen des LFB oder aller Feedbacks | ||
+ | verändert sowohl das Stabilitätsgebiet als auch die betrachteten Hüpfcharakteristiken. Abgesehen vom | ||
+ | Delay entstehen die Änderungen des Stabilitätsgebiets durch einen weiteren Instabilitätsbereich, | ||
+ | den Stehenbleiben vorhergesagt wird. Nahe diesem Bereich ist hierdurch auch die Performance und | ||
+ | damit auch die anderen Hüpfcharakteristiken stark beeinflusst\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Für die Verzögerung des FFB und des LFB wird zudem eine stark erhöhte Performance | ||
+ | vorhergesagt, | ||
+ | Hüpfcharakteristen werden dementsprechend beeinflusst\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Das Stabilitätsverhalten der meisten | ||
+ | symmetrischen Störungen ergibt sich aus der Superpositionierung zweier asymmetrisch variierter | ||
+ | Beine, sodass die Veränderung des Verhaltens durch die symmetrische Störung lediglich gegenüber der | ||
+ | asymmetrischen Störung verstärkt wird. Für die Asymmetrie des Delays des VFB oder aller Feedbacks gilt dies nicht. Hier wird der | ||
+ | Effekt der einbeinigen Störung nicht durch zusätzliche Störung des zweiten Beins verstärkt, sondern | ||
+ | die Verbesserung wieder abgeschwächt. | ||
+ | ===Hüpfverhalten des zweibeinigen Modells im ungestörten Fall=== | ||
+ | Auch in Schumacher (2017) wurden Sensor-Motor-Maps zur Untersuchung des Störverhaltens erstellt. Im Gegensatz | ||
+ | zu dieser Arbeit wurden die Feedbackparameter dort aber mittels einer Optimierung der Performance | ||
+ | der isolierten Feedbacks eingestellt. Daher unterscheiden sich die Topologien der Karten von den hier | ||
+ | vorgestellten. Dennoch ist das Stabilitätsgebiet auch hier zusammenhängend. Auffällig ist allerdings, | ||
+ | dass in Schumacher (2017) die Stabilitätsgrenze bei wenig performanten Blendings liegt, während in dieser Arbeit eine | ||
+ | Steigerung der Performance bis zur Stabilitätsgrenze festgestellt werden kann. | ||
+ | \\ | ||
+ | \\ | ||
+ | In Geyer (2005) wird ebenso beobachtet, dass das negative VFB zum einen die Performance verstärkt, zum | ||
+ | anderen aber eine destabilisierende Wirkung hat. Eine ansteigende Hüpfhöhe resultiert in einer höheren | ||
+ | Dehnungsgeschwindigkeit des Muskels kurz nach dem TD. Durch das negativ verstärkte Feedback wird | ||
+ | das Ansteigen der Muskelaktivierung verzögert. Dies erzeugt eine noch höhere Hüpfhöhe, da das Modell | ||
+ | weiter einsinken | ||
+ | höher. Es existiert dann ein kritischer Punkt der TD-Geschwindigkeit, | ||
+ | lässt, da die Verzögerung der Aktivierung schließlich zu groß wird und das schnelle Absinken des | ||
+ | Massenschwerpunkts nicht mehr durch die Aktivierung unterbunden wird. Dies könnte der Grund | ||
+ | dafür sein, dass in der Sensor-Motor-Map die harte Grenze entsteht. | ||
+ | \\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Trotz der Erweiterung des Modells um ein zweites Bein werden | ||
+ | \\ | ||
+ | \\ | ||
+ | ===Robustheit des zweibeinigen Modells gegenüber sensorischen und mechanischen Störungen=== | ||
+ | Für die untersuchten Störungen kann insgesamt festgehalten werden, dass robuste Sensor-Motor-Maps | ||
+ | gefunden wurden. Der Stabilitätsbereich wurde nicht zerklüftet und es existiert ein großer, zusammenhängender | ||
+ | Bereich für stabiles Hüpfen.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Größere Veränderungen des Hüpfverhaltens können bei Variation des Offsets des Längenfeedbacks | ||
+ | beobachtet werden. | ||
+ | Die Offsets spiegeln die Sensitivität | ||
+ | \\ | ||
+ | Durch $l_{\text{off}}$ wird daher eine frühzeitige Aktivierung des Muskels unterdrückt (Geyer et al., 2003; Schumacher, 2017). Bei | ||
+ | einem verringertem $l_{\text{off}}$ wird somit die Absenkung des Massenschwerpunkts frühzeitig gestoppt, da der Muskel bereits aktiviert ist und zu kontrahieren beginnt. Hierdurch ist auch die Zeit zur Beschleunigung bis zum TO verkürzt, wodurch eine geringere Geschwindigkeit im TO erreicht wird | ||
+ | und damit ein deutlicher Einfluss auf die Performance entsteht. Durch die geringere Geschwindigkeit ist die kinetische Energie verringert und damit auch die potentielle Energie im Maximum. Es kommt zu einer niedrigeren Hüpfhöhe. Hierdurch entsteht auch eine erhöhte Steifigkeit, | ||
+ | \\ | ||
+ | Die Variation von hat hingegen nur sehr wenig Einfluss auf die Sensor-Motor-Maps, | ||
+ | \\ | ||
+ | Die Muskelgeschwindigkeit nimmt kurz nach dem TD etwa sechsfache Werte der $v_{\text{CE}}$ Muskellänge $l_{\text{CE}}$ | ||
+ | so ist die Änderung des Stimulationssignals des LFB $(S_{\text{LFB}} (t)=G_{\text{L}}*(l_{\text{CE}}-l_{\text{off}})) $ prozentual größer als die | ||
+ | des Stimulationssignals des VFB $(S_{\text{VFB}} (t)=G_{\text{V}}*(v_{\text{CE}}-v_{\text{off}})) $. Dies wird zusätzlich durch den größeren | ||
+ | Gain des LFB verstärkt. Die Aktivierung wird daher bei Variation von $v_{\text{off}}$ weniger beeinflusst und damit auch das Hüpfverhalten nur geringfügig verändert.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Bei Aufschalten der Delays kommt es für verschiedene Blendings zu Peaks im Kraftverlauf (siehe Abbildung 3.11). Dies ist kein physiologisches Verhalten. Es könnte darauf hindeuten, dass das verwendete stark vereinfachte biomechanische Modell bei diesem Delay physiologisch sinnvolle Hüpfmuster nicht mehr abbilden kann und die Grenzen des Systems erreicht sind. Durch ein detaillierteres Modell, das aus mehreren parallelen Muskelfasern mit solchen Signalen besteht, könnte ein physiologisch sinnvolleres Verhalten erzeugt werden. Leicht abweichende Verzögerungen | ||
+ | \\ | ||
+ | In Geyer (2005) kann die Hüpfperformance von positiven Feedbacks durch die anfängliche Unterdrückung der Sensorsignale verbessert werden.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Diese Ergebnisse können ebenso hier gefunden werden. Durch die Verzögerung von FFB und LFB kann die Performance verbessert werden, während das Verzögern des negativen VFB zu einer verschlechterten Performance führt. | ||
+ | Außerdem werden die Stabilitätsbereiche durch Verzögern von FFB und LFB verkleinert, | ||
+ | \\ | ||
+ | Rauschen aller Feedbacks hauptsächlich durch das Rauschen des LFB beeinflusst werden. Beim Verrauschen des FFB und des VFB veränderte sich das Hüpfverhalten kaum. Wie schon für den Offset beschrieben, | ||
+ | \\ | ||
+ | Rauschen aller Feedbacks hauptsächlich durch das Rauschen des LFB beeinflusst werden. Beim Verrauschen des FFB und des VFB veränderte sich das Hüpfverhalten kaum. Wie schon für den Offset beschrieben, | ||
+ | immer wieder überschritten, | ||
+ | des VFB verschoben.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Bei verringerter Bodensteifigkeit konnte eine Erhöhung der Performance und eine verringerte Beinsteifigkeit festgestellt werden. Diese Ergebnisse entsprechen dem Störverhalten des einbeinigen Modells in Schumacher (2017). Allerdings widersprechen sie experimentellen Ergebnissen. In Ferris und Farley (1997) konnte gezeigt werden, dass der Mensch bei unterschiedlichen Bodensteifigkeiten die Beinsteifigkeit anpasst, sodass die Gesamtsteifigkeit aus Bein und Boden konstant bleibt, also bei einer Verringerung der Bodensteifigkeit eine höhere Beinsteifigkeit hat. | ||
+ | Dies deutet darauf hin, dass der Mensch Anpassungsmechanismen hat, die durch das Modell nicht abgebildet wurden. | ||
+ | ===Störverhalten bei asymmetrisch aufgeprägten Störungen=== | ||
+ | Für die meisten getesteten Asymmetrien kann festgestellt werden, dass das Hüpfverhalten nicht durch | ||
+ | die Asymmetrie selbst beeinflusst wird, sondern die Störung das veränderte Hüpfverhalten verursacht, | ||
+ | sodass sich bei symmetrischer Störung lediglich die Änderung verstärkt.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Besonders auffällig ist, dass eine asymmetrische Aufschaltung eines Delays zu einem vergrößerten Stabilitätsgebiet führt. Die Kombination aus „schnellem“ und „langsamem Bein“ scheint eine stabilisierende Wirkung für Blendings mit ähnlichen Anteilen aller Feedbacks zu haben. Die kurz nacheinander aktivierierenden Muskeln der zwei Beine führen wie die in anderen Winkeln aufkommenden Beine bei der Untersuchung von Merker (2011) zu einer Stabilisierung von im Referenzfall instabilen Feedback | ||
+ | zusammensetzungen.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Die Stabilität wird somit durch die Asymmetrie verbessert, jedoch wird dadurch das Systemverhalten schwieriger voraussagbar, | ||
+ | \\ | ||
+ | Für die asymmetrische Erhöhung von $l_{\text{off}}$ wird bei Blendings nahe des isolierten LFB Stehenbleiben vorausgesagt. Dies kann bei symmetrischer Erhöhung nicht gefunden werden. Durch die Erhöhung des Offsets wird der Muskel des linken Beins erst später aktiviert als der des rechten Beins. Entgegen der sonst auf die Performance positiv wirkenden Verzögerung der Aktivierung, | ||
+ | dazu, dass das Hüpfen hauptsächlich aus dem rechten Bein entsteht und das linke Bein schon kurz nach Anstieg der Aktivierung wieder abhebt. Es kommt dann zum Stehenbleiben, | ||
+ | stehenbleibt. Das Stehenbleiben bei der asymmetrischen Beinlängenveränderung ergibt sich vermutlich aus ähnlichen Prozessen.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Nur für den Delay konnte | ||
+ | \\ | ||
+ | \\ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Zweibeiniges Hüpfen mit Bodenhöhenstörungen==== | ||
+ | Im letzten Abschnitt wurden Tendenzen festgestellt, | ||
+ | \\ | ||
+ | Bei der Untersuchung von Bodenhöhenveränderungen ist von besonderem Interesse, wie sich unterschiedliche Beiträge und Signalpfade der Feedbacks sowie unterschiedliche | ||
+ | Die Bodenhöhenveränderung wird jeweils im Apex eingestellt. | ||
+ | \\ | ||
+ | Für den Vergleich von Simulation und Experiment werden unveröffentlichte Daten von Dario Tokur | ||
+ | (Institut für Sportwissenschaften, | ||
+ | \\ | ||
+ | Der Mensch bevorzugt meist Bewegungen mit geringen metabolischen Kosten [40]. Daher werden für den Vergleich zwischen Experiment und Modell die effizienz-optimierten Feedbackparameter herangezogen. Als Vergleichsgröße wird die Beinsteifigkeit gewählt, da sie zum einen ein entscheidender Parameter der Dynamik des Rennens ist ([21]) und zum anderen leicht berechnet werden kann.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | |||
+ | ===Ergebnisse=== | ||
+ | ==Simulative Ergebnisse der Störversuche bei Bodenhöhenvariationen== | ||
+ | Für alle simulierten Bodenhöhenänderungen wurde nach der Störung entweder stabiles Hüpfen oder | ||
+ | Hinfallen detektiert. Zudem erreicht das Modell nach der Störung wieder die gleiche Hüpfhöhe.\\ | ||
+ | Die größten Bodenanhebungen können durch das performance-optimierte geblendete Feedback | ||
+ | stabilisiert werden, während isoliertes performance-optimiertes FFB die geringsten | ||
+ | Erhöhungen ausgleicht | ||
+ | Das performance-optimierte geblendete Feedback führt zur höchsten Sensibilität des Modells auf | ||
+ | Bodenabsenkungen.Das performance-optimierte LFB stabilisiert Bodenabsenkungen am besten.\\ | ||
+ | Werden die Feedbackparameter im geblendeten Fall effizienz-optimiert eingestellt, | ||
+ | \\ | ||
+ | Thesis Bild (Wiki) –Stabilisierte Bodenhöhenänderungen bei verschiedenen Feedbackzusammensetzungen und unterschiedlichen Optimierungszielen. Die schwarzen Linien geben die Fußpunkthöhe im Apex an. Rot kennzeichnet eine Bodenerhöhung, | ||
+ | \\ | ||
+ | ==Vergleich des Störverhaltens von Modell und Mensch== | ||
+ | [{{ : | ||
+ | Die Probanden können die Bodenhöhenveränderung wie das simulativ gestörte Modell ausgleichen. Sie hüpfen nach der Bodenabsenkung mit annähernd gleicher Hüpfhöhe.\\ | ||
+ | Auch die Beinsteifigkeit wird nach der Störung wieder wie vor der Störung eingestellt. | ||
+ | Im gestörten Sprung selbst, weichen die Steifigkeiten sowohl für das Modell als auch für Proband 2 von der ungestörten Steifigkeit ab. Das Modell hat in diesem Sprung eine verringerte Steifigkeit, | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===Diskussion=== | ||
+ | == Fallrisiko durch Bodenhöhenänderung bei verschiedenen Reflexparametern== | ||
+ | Auffällig ist, dass das performance-optimierte geblendete Feedback nur sehr geringe Bodenabsenkungen stabilisieren kann. Wie schon im vorherigen Kapitel diskutiert, ist zu vermuten, dass das System sich aufgrund der Optimierung der Performance mit Anteilen von negativem VFB an einer Grenze befindet. Wird der Boden abgesenkt, wird die TD-Geschwindigkeit erhöht, da eine längere Falldauer entsteht. Dies kann durch die verzögerte Aktivierung nicht rechtzeitig abgebremst werden, weshalb nur sehr kleine Bodenabsenkungen ausgleichbar sind.\\ | ||
+ | Allgemein kann festgehalten werden, dass weniger performante Feedbacks eine größere Robustheit gegenüber Bodenabsenkungen aufweisen. Ist die Performance des Systems hoch, ist auch die potentielle Energie im Apex hoch und damit die TD-Geschwindigkeit höher als bei weniger performanten Einstellungen. Wird nun zusätzlich noch weitere Energie durch eine Bodenabsenkung hinzugefügt, | ||
+ | In [27] wurde bei Kombination von Feedforward und Feedback eine schnellere Ausregelung gefunden. In dieser Arbeit wurde die Ausregelzeit nicht bestimmt. In weitergehenden Untersuchungen sollten die verschiedenen Feedbackkombinationen zusätzlich auf ihre Ausregelzeit getestet werden.\\ | ||
+ | |||
+ | == Diskussion des Vergleichs von Simulation und Experiment== | ||
+ | Die Anpassungsstrategien des Menschen bei unterschiedlich nachgiebigem Boden sind häufig diskutiert. Für weicher werdenden Boden nimmt die Beinsteifigkeit zu. [43], [20] | ||
+ | \\ | ||
+ | Wird die Bodenhöhenabsenkung als unendlich nachgiebiger Boden betrachtet, so sollte die Beinsteifigkeit bei Aufkommen auf dem unerwarteten Boden stark erhöht sein. Dies kann im Experiment für Proband 2 festgestellt werden (Abbildung).\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | In Experimenten mit einem falschen Boden konnte ein Anstieg der Muskelaktivität bei Durchfallen | ||
+ | dessen festgestellt werden [39]. Kommt der Proband dann auf, sind Kraft-Längen- und Kraft- | ||
+ | Geschwindigkeitsfunktion noch in einem Bereich geringer Kraftentwicklung. Durch die hohe | ||
+ | Aktivierung wird aber schon nach geringer Verkürzung des Beins (und damit Dehnung des Muskels) | ||
+ | die Kraft durch die intrinsischen Eigenschaften verstärkt. Es kommt zur Kontraktion des Muskels | ||
+ | und damit zum Stoppen der Beinverkürzung.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | In [44] werden weitere Experimente durchgeführt, | ||
+ | auf- als auch abwärts rennen. Bei der Erhöhung des Bodens ist die Beinsteifigkeit umso geringer, je größer der Bodenanstieg eingestellt wird. Dies entspricht der in der Literatur bekannten Anpassung der Beinsteifigkeit auf steifer werdendem Boden. Für das Abwärtslaufen wird allerdings eine annähern konstante Beinsteifigkeit gefunden. Dieses Ergebnis ist in Übereinstimmung mit der Reaktion von Proband 1 auf die Bodenhöhenstörung.\\ | ||
+ | Dies spricht dafür, dass die Anpassung des zweiten Probanden nicht der gewöhnlichen Reaktion auf | ||
+ | Bodenabsenkungen entspricht. Dennoch springt Proband 1 auch in den ungestörten Sprüngen mit ungewöhnlich hohen Beinsteifigkeiten für bevorzugtes Hüpfen. Sie beträgt etwa 24 kN/m , während in [19] von einer Beinsteifigkeit von etwa 14,5 kN/m bei präferierter Hüpfhöhe berichtet wird. Es ist möglich, dass der Proband seine Beine dauerhaft versteift hat, da er dem Fallrisiko entgegenwirken wollte.\\ | ||
+ | Außerdem sind die oben angeführten Experimente beim Rennen durchgeführt worden. Nicht alle Ergebnisse und Regelstrategien des Menschen beim Gehen oder Rennen sind auf das Hüpfen übertragbar [8]. Da die Ergebnisse der Probanden so stark voneinander abweichen, sollten zur Untersuchung der Anpassungsstrategie des Menschen bei Bodenhöhenvariationen weitere Probandenversuche durchgeführt werden.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | Unabhängig davon, ob die Ergebnisse von Proband 1 oder 2 betrachtet werden, verändert sich die | ||
+ | Beinsteifigkeit des Modells in anderer Weise. In der Standphase nach der Störung ist für beide Probanden die GRF erhöht. Dies deutet daher auf eine höhere Hierarchiebene der motorischen Kontrolle, z. B. durch höhere Gehirnareale, | ||
+ | Proband 2 ist allerdings mit 1,63m Körperhöhe deutlich kleiner als Proband 1, der 1,79m groß ist. Es ist denkbar, dass kleinere Menschen nur ein geringeres Einsinken des Massenschwerpunkt zulassen.\\ | ||
+ | \\ | ||
+ | In weiteren Untersuchungen sollte außerdem das Alter beachtet werden. In [32] wird gezeigt, dass ältere Menschen beim Treppenabstieg ihr Bein durch Aktivierung der Muskulatur deutlich versteifen, um ihre neuromotorischen Beeinträchtigungen, | ||
==== Unterpunkt 2 ==== | ==== Unterpunkt 2 ==== | ||
Es gibt auch die Möglichkeit Videos einzubinden... dieses Beispielvideo zeigt Hochgeschwindigkeitsaufnahmen von Vorwärts- bzw. Rückwärtssaltos: | Es gibt auch die Möglichkeit Videos einzubinden... dieses Beispielvideo zeigt Hochgeschwindigkeitsaufnahmen von Vorwärts- bzw. Rückwärtssaltos: | ||
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===== Zusammenfassung und Ausblick ===== | ===== Zusammenfassung und Ausblick ===== | ||
- | In dieser Arbeit konnte das Störverhalten eines zweibeinigen reflektorischen Hüpfmodells mit je einem Streckmuskel quantifiziert werden und durch eine adaptive Feedbackgainanpassung eine höhere Robustheit erreicht werden.\\ | + | Basierend auf dem Modell nach Geyer (Geyer et al., 2003), wurde durch Schumacher (Schumacher und Seyfarth, 2017) eine Erweiterung zur Abmischung mehrerer Feedbacks implementiert. Dieses erweiterte Modell wurde in dieser Arbeit zusätzlich um ein zweites Bein ergänzt. Die Störuntersuchungen |
- | + | ||
- | Basierend auf dem Modell nach Geyer (Geyer et al., 2003), wurde durch Schumacher (Schumacher und Seyfarth, 2017) eine Erweiterung zur Abmischung mehrerer Feedbacks implementiert. Dieses erweiterte Modell wurde in dieser Arbeit zusätzlich um ein zweites Bein ergänzt.\\ | + | |
- | + | ||
- | Die Störuntersuchungen anhand der Sensor-Motor Maps haben ergeben, dass die Topologien robust gegen Veränderung der Feedbackgains, | + | |
Dies galt bei Verzögerung des VFB sowie aller Feedbacks und bei Verrauschen des LFB sowie aller Feedbacks. | Dies galt bei Verzögerung des VFB sowie aller Feedbacks und bei Verrauschen des LFB sowie aller Feedbacks. | ||
Überraschenderweise wurde durch das Rauschen der ursprüngliche Instabilitätsbereich verkleinert.\\ | Überraschenderweise wurde durch das Rauschen der ursprüngliche Instabilitätsbereich verkleinert.\\ | ||
Für das LFB-Offset und alle getesteten Verzögerungen der Sensorsignale wurde zusätzlich die Topologie der Performance und der anderen Untersuchungskriterien teilweise grundlegend verändert.\\ | Für das LFB-Offset und alle getesteten Verzögerungen der Sensorsignale wurde zusätzlich die Topologie der Performance und der anderen Untersuchungskriterien teilweise grundlegend verändert.\\ | ||
- | In dieser Arbeit wurden nur einzeln wirkende Störungen betrachtet. In weitergehenden Studien sollten Kombinationen von Störungen getestet werden, da der Mensch in seiner Umwelt auch gleichzeitig von verschiedenen Störungen umgeben ist, wie beispielsweise das Laufen auf einer Wiese (nachgiebiger Boden) mit Löchern (Bodenhöhenvariation). Hier wäre interessant, | + | In dieser Arbeit wurden nur einzeln wirkende Störungen betrachtet. In weitergehenden Studien sollten Kombinationen von Störungen getestet werden, da der Mensch in seiner Umwelt auch gleichzeitig von verschiedenen Störungen umgeben ist, wie beispielsweise das Laufen auf einer Wiese (nachgiebiger Boden) mit Löchern (Bodenhöhenvariation). Hier wäre interessant, |
- | Die asymmetrische Störung durch einseitige Verzögerung der Sensorssignale konnte den Stabilitätsbereich vergrößern. Andere | + | Die meisten |
Die Untersuchung der Asymmetrie sollte in zukünftigen Arbeiten erweitert werden. Merker fand lediglich für eine bestimmte Einstellung der Asymmetrie eine verbesserte Stabilität (Merker et al., 2011). In dieser Arbeit wurden jeweils nur zwei Asymmetrieeinstellungen je Störung betrachtet. Ähnlich wie die Untersuchung der Bodenhöhenstörung sollte die Asymmetrie immer weiter gesteigert und die Stabilitätsgrenzen aufgetragen werden.\\ | Die Untersuchung der Asymmetrie sollte in zukünftigen Arbeiten erweitert werden. Merker fand lediglich für eine bestimmte Einstellung der Asymmetrie eine verbesserte Stabilität (Merker et al., 2011). In dieser Arbeit wurden jeweils nur zwei Asymmetrieeinstellungen je Störung betrachtet. Ähnlich wie die Untersuchung der Bodenhöhenstörung sollte die Asymmetrie immer weiter gesteigert und die Stabilitätsgrenzen aufgetragen werden.\\ | ||
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Zum Vergleich des menschlichen Hüpfverhaltens mit dem Modell wurden zwei Probanden betrachtet. Diese reagierten unterschiedlich auf die unerwartete Bodenhöhenstörung. Proband 1 hielt seine Beinsteifigkeit konstant, Proband 2 erhöhte seine Beinsteifigkeit im gestörten Sprung stark. Dabei war diese Verstärkung umso größer, je höher die Störung war. Entgegen diesen Beobachtungen, | Zum Vergleich des menschlichen Hüpfverhaltens mit dem Modell wurden zwei Probanden betrachtet. Diese reagierten unterschiedlich auf die unerwartete Bodenhöhenstörung. Proband 1 hielt seine Beinsteifigkeit konstant, Proband 2 erhöhte seine Beinsteifigkeit im gestörten Sprung stark. Dabei war diese Verstärkung umso größer, je höher die Störung war. Entgegen diesen Beobachtungen, | ||
- | Zur Validierung des Modells wurden nur zwei Probanden | + | Aufgrund der geringen Anzahl an Probanden, die stark verschiedene Störreaktionen zeigen, kann keine Aussage getroffen werden, wie der Mensch seine Beinsteifigkeit anpasst. Hierzu |
Im letzten Teil konnte gezeigt werden, dass durch lineare Gainanpassung des FFB, die Verringerung der Steifigkeit im gestörten Sprung vermindert und damit auch die Robustheit bei Bodenabsenkungen erhöht werden konnte. Dafür wurden zwei lineare Interpolationen zwischen Gain und Fallhöhe getestet, eine mit kleinen Bodenabsenkungen als Stützstelle, | Im letzten Teil konnte gezeigt werden, dass durch lineare Gainanpassung des FFB, die Verringerung der Steifigkeit im gestörten Sprung vermindert und damit auch die Robustheit bei Bodenabsenkungen erhöht werden konnte. Dafür wurden zwei lineare Interpolationen zwischen Gain und Fallhöhe getestet, eine mit kleinen Bodenabsenkungen als Stützstelle, | ||
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Da die Ergebnisse jedoch stark davon abhingen, welche Stützstellen gewählt wurden, wurde zusätzlich ein Verfahren des Reinforcement Learnings implementiert, | Da die Ergebnisse jedoch stark davon abhingen, welche Stützstellen gewählt wurden, wurde zusätzlich ein Verfahren des Reinforcement Learnings implementiert, | ||
- | Das Lernverfahren konnte bisher nicht zum Hüpfen führen. | + | Es sollten weitere Modifikationen |
Denkbar ist außerdem die Wahl eines anderen Lernverfahrens, | Denkbar ist außerdem die Wahl eines anderen Lernverfahrens, | ||
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71 (1991), Nr. 6, S. 2127–2132\\ | 71 (1991), Nr. 6, S. 2127–2132\\ | ||
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- | [19] FARLEY, Claire T. ; MORGENROTH, David C.: Leg stiffness primarily depends on ankle stiffness during | + | FARLEY, Claire T. ; MORGENROTH, David C.: Leg stiffness primarily depends on ankle stiffness during |
human hopping. In: Journal of biomechanics 32 (1999), Nr. 3, S. 267–273\\ | human hopping. In: Journal of biomechanics 32 (1999), Nr. 3, S. 267–273\\ | ||
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- | [20] FERRIS, Daniel P. ; FARLEY, Claire T.: Interaction of leg stiffness and surface stiffness during human | + | FERRIS, Daniel P. ; FARLEY, Claire T.: Interaction of leg stiffness and surface stiffness during human |
hopping. In: Journal of applied physiology 82 (1997), Nr. 1, S. 15–22\\ | hopping. In: Journal of applied physiology 82 (1997), Nr. 1, S. 15–22\\ | ||
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legged locomotion on land. In: Journal of experimental biology 202 (1999), Nr. 23, S. 3325–3332\\ | legged locomotion on land. In: Journal of experimental biology 202 (1999), Nr. 23, S. 3325–3332\\ | ||
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- | [23] GEYER, Hartmut: Simple models of legged locomotion based on compliant limb behavior= Grundmodelle | + | GEYER, Hartmut: Simple models of legged locomotion based on compliant limb behavior= Grundmodelle |
pedaler Lokomotion basierend auf nachgiebigem Beinverhalten, | pedaler Lokomotion basierend auf nachgiebigem Beinverhalten, | ||
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International Journal of Robotics Research 32 (2013), Nr. 11, S. 1238–1274\\ | International Journal of Robotics Research 32 (2013), Nr. 11, S. 1238–1274\\ | ||
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- | [35] KRISHNASWAMY, | + | KRISHNASWAMY, |
muscle-tendon morphology, state, roles and energetics in walking. In: PLoS computational biology | muscle-tendon morphology, state, roles and energetics in walking. In: PLoS computational biology | ||
7 (2011), Nr. 3, S. e1001107\\ | 7 (2011), Nr. 3, S. e1001107\\ | ||
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Denmark 7 (2008), Nr. 15, S. 510\\ | Denmark 7 (2008), Nr. 15, S. 510\\ | ||
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- | [47] PROCHAZKA, Arthur ; ELLAWAY, Peter: Sensory systems in the control of movement. In: Comprehensive | + | PROCHAZKA, Arthur ; ELLAWAY, Peter: Sensory systems in the control of movement. In: Comprehensive |
Physiology (2012)\\ | Physiology (2012)\\ | ||
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[54] SCHMIDT, Robert F. ; LANG, Florian ; HECKMANN, Manfred: Physiologie des Menschen: mit Pathophysiologie. | [54] SCHMIDT, Robert F. ; LANG, Florian ; HECKMANN, Manfred: Physiologie des Menschen: mit Pathophysiologie. | ||
- | 29. Springer-Verlag, | + | 29. Springer-Verlag, |
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- | [55] SCHUMACHER, Christian ; SEYFARTH, André: Sensor-Motor Maps for describing linear reflex composition | + | SCHUMACHER, Christian ; SEYFARTH, André: Sensor-Motor Maps for describing linear reflex composition |
in hopping. In: Frontiers in computational neuroscience 11 (2017)\\ | in hopping. In: Frontiers in computational neuroscience 11 (2017)\\ | ||
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- | SCHUMACHER, Christian ; SEYFARTH, André: Sensor-motor maps for hopping – influence of changes | + | [56] SCHUMACHER, Christian ; SEYFARTH, André: Sensor-motor maps for hopping – influence of changes |
in muscle properties. In: Bernstein Conference 2017 (2017)\\ | in muscle properties. In: Bernstein Conference 2017 (2017)\\ | ||
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