Bewegungsanalyse zur Anwender-Klassifizierung bei Power-Tools

Bewegungsanalyse zur Anwender-Klassifizierung bei Power-Tools

Mit Hilfe moderner Sensoren und KI-Algorithmen lassen sich intelligente Power-Tools entwickeln, welche selbstständig den Anwender in seinen Aufgaben unterstützen. Um die passende Unterstützung bieten zu können, ist es wichtig, dass das Power-Tool den Anwender erkennt. So unterscheiden sich beispielsweise die Anforderungen eines Profihandwerkers und die eines Heimwerkers an sein Werkzeug grundlegend.

Aufgabe:

Ziel der Arbeit soll es sein, ein Vorgehen zu entwickeln, mit welchem es möglich ist, die natürlichen Bewegungen professioneller Handwerker aus Feldstudien zu analysieren und diese so aufzubereiten, damit hieraus Merkmale für die spätere Klassifizierung von Probanden in Experten und Laien abgeleitet werden kann. Hierzu können bereits am Institut bestehende Daten genutzt werden, um das Vorgehen aufzubauen. Anschließend soll eine Studie mit dem Power-Tool selbst durchgeführt werden, um das Vorgehen zu validieren.

Profil:

  • Sie studieren Maschinenbau oder Mechatronik?
  • Sie interessiert der Einsatz von Machine-Learning im Power-Tool?
  • Sie arbeiten gerne selbstständig und strukturiert?
  • Vorkenntnisse im Bereich der Datenauswertung mit Matlab sind vorteilhaft, aber nicht erforderlich.

Interesse? Dann melden Sie sich bei mir!

Sebastian.Helmstetter∂kit.edu