FES / Fahrradrennen mit elektrischer Muskelstimulation
POLIMI 2
Italien
Über das Team
2019 begann eine Gruppe von Wissenschaftlern und Studenten des Politecnico di Milano (POLIMI) mit der Arbeit am Prototyp eines Fahrrads mit funktioneller Elektrostimulation (FES), das beim Cybathlon 2020 eingesetzt werden sollte. Seitdem haben viele Forscher, Studenten und Piloten daran gearbeitet, das Gerät und die Leistung des Teams zu verbessern. Die Hinzufügung neuer Sensoren zur Verbesserung des Feedbacks vom Trike und die Untersuchung verschiedener Stimulationsstrategien sind zwei der wichtigsten Neuerungen, die das POLIMI-Team eingeführt hat, um beim Cybathlon 2024 wettbewerbsfähig zu sein. Darüber hinaus wurde eine Studie zur Benutzerfreundlichkeit durchgeführt, um die Beteiligung der Benutzer an der Optimierung des Prototyps zu verbessern. Ziel des POLIMI-Teams ist es, die Gesellschaft für unterstützende Technologien und deren Einsatz im Alltag zu sensibilisieren, indem Cybathlon ins Rampenlicht gerückt wird.
POLIMI 2
Über die Pilotin, den Piloten
Andrea Gatti
Über das Gerät
Unser Gerät ist ein FES-gesteuertes Liegedreirad, das mit den Cybathlon-Regeln für das FES-Radrennen kompatibel ist. Es besteht aus einem passiven Dreirad, das mit einem magnetischen Encoder, zwei sensorisierten Pedalen und neuromuskulären Elektrostimulatoren (HASOMED GmbH) ausgestattet ist. Eine auf dem Kurbelwinkel basierende Stimulationsstrategie wird verwendet, um die Radfahrbewegung zu erzeugen, und ein Proportional-Integrativ-Controller moduliert die Stimulationsintensität, um eine konstante Trittfrequenz zu halten. Ein Asymmetrie-Controller wird hinzugefügt, um eine ausgeglichene und gleichmäßige Tretbewegung zu gewährleisten. Das Steuerungssystem läuft auf einem Raspberry Pi 4. Es können bis zu 12 verschiedene Muskelgruppen stimuliert werden und auch die transkutane Rückenmarksstimulation kann genutzt werden. Während des Rennens kann der Pilot entweder die Stimulationsintensität oder die Zielkadenz über Tasten einstellen. Eine Android-Anwendung zur Einstellung der Trainingsparameter und zur Bereitstellung von Echtzeit-Feedback vervollständigt das System.