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Orientierungsschätzung mit einem Sliding Mode-Beobachter auf Basis Body Sensor Network-integrierter Inertialsensorik

  • M.Sc. Daniel Rüschen ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Robuste Regelung von mechanischen Herzunterstützungssystemen, Zustandsschätzung und Identifikation.

    Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

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    Dipl.-Ing. Saim Kim war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Body Sensor Networks und textile Integration von Elektroden.

    Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

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    Prof. Dr.-Ing. Dr. med. Steffen Leonhardt ist Inhaber der Philips Stiftungsprofessur für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Automatisierungstechnik in der Medizin und Personal Healthcare.

    Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

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    Dr.-Ing. Berno J. E. Misgeld ist Oberingenieur am Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Modellbildung und Regelung von biomechatronischen Systemen.

    Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen
Published/Copyright: January 14, 2015
at - Automatisierungstechnik
From the journal at - Automatisierungstechnik Volume 63 Issue 1

Zusammenfassung

Dieser Beitrag beschreibt einen Sliding Mode-Beobachter, der auf einem Prozessmodell der menschlichen Bewegung basiert und dazu genutzt wird, die räumliche Orientierung von Körpersegmenten unter dynamischen Bedingungen zu bestimmen. Dazu kommt eine in ein Body Sensor Network integrierte Inertialsensorik zum Einsatz, mit der die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems in Laufband-Versuchen evaluiert wird.

Abstract

This contribution introduces a Sliding Mode Observer based on a process modell of human movement that is applied to dynamic orientation estimation of body segments. Body Sensor Network integrated inertial sensors are used to evaluate the performance of the proposed system in treadmill experiments.

Schlagwörter: Sliding Mode-Beobachter; Body Sensor Network; Orientierungsschätzung
Keywords: Sliding Mode Observer; Body Sensor Network; Orientation Estimation

Über die Autoren

Daniel Rüschen

M.Sc. Daniel Rüschen ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Robuste Regelung von mechanischen Herzunterstützungssystemen, Zustandsschätzung und Identifikation.

Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

Saim Kim

Dipl.-Ing. Saim Kim war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Body Sensor Networks und textile Integration von Elektroden.

Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

Steffen Leonhardt

Prof. Dr.-Ing. Dr. med. Steffen Leonhardt ist Inhaber der Philips Stiftungsprofessur für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Automatisierungstechnik in der Medizin und Personal Healthcare.

Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

Berno J. E. Misgeld

Dr.-Ing. Berno J. E. Misgeld ist Oberingenieur am Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik der RWTH Aachen. Hauptarbeitsgebiete: Modellbildung und Regelung von biomechatronischen Systemen.

Philips Lehrstuhl für Medizinische Informationstechnik, Helmholtz-Institut, Pauwelsstr. 20, 52074 Aachen

Erhalten: 2014-6-18
Angenommen: 2014-10-14
Online erschienen: 2015-1-14
Erschienen im Druck: 2015-1-28

©2015 Walter de Gruyter Berlin/Boston

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  1. Frontmatter
  2. Vorwort
  3. Jahresvorschau 2015
  4. Editorial
  5. Automatisierungstechnische Verfahren und Systeme für die Medizin
  6. Anwendungen
  7. Entwurf einer lernenden Kaskadenregelung für ein nichtinvasives kontinuierliches Blutdruckmesssystem
  8. Orientierungsschätzung mit einem Sliding Mode-Beobachter auf Basis Body Sensor Network-integrierter Inertialsensorik
  9. Prozessanalyse zur Ex-vivo Nierenperfusion – Fokus: Autoregulation
  10. Reglerbasierte Insulintherapie von Patienten mit Typ-1-Diabetes mellitus
  11. Regelung eines Prüfstands für Beinprothesen
  12. Methoden
  13. Komplexe Modellsysteme in der automatisierten Beatmung
https://doi.org/10.1515/auto-2014-1125
Keywords for this article
Sliding Mode Observer; Body Sensor Network; Orientation Estimation

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  8. Orientierungsschätzung mit einem Sliding Mode-Beobachter auf Basis Body Sensor Network-integrierter Inertialsensorik
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  11. Regelung eines Prüfstands für Beinprothesen
  12. Methoden
  13. Komplexe Modellsysteme in der automatisierten Beatmung
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