
Forschung und Innovation in studentischer Exoskelettentwicklung
RISE - der Name ist Programm. Das Fachgebiet Medizintechnik der TU Berlin startet zusammen mit der Studierenden-Initiative "Sozial engagierte Ingenieur*innen" (SEI) mit RISE ein innovatives und praxisbezogenes Modul an der TU Berlin, um querschnittgelähmten Menschen das "Aufstehen", sowie das Gehen zu ermöglichen. Gemeinsam mit Patient*innen wird von transdisziplinären studentischen Teams ein robotisches Exoskelett - also ein High-end-Hilfsmittel - entwickelt und optimiert. Ziel ist es, in aufeinander aufbauenden Arbeitspaketen, wie Konzeption, Entwicklung, Fertigung und Erprobung ein konkurrenzfähiges Exoskelett aufzubauen, welches im CYBATHLON 2024 (siehe https://cybathlon.ethz.ch/de) im Wettkampf von Para-Athlet*innen siegreich ist. Grundlagen des Maschinenbaus, der Elektrotechnik/Informatik, der Rehabilitationstechnik, sowie der Mensch-Maschinen-Interaktion und Public Relations werden erweitert und gebündelt. Durch intensive Betreuung und Beteiligung der Studierenden an Lehrinhalten, können neue, interaktive Lehrformen erprobt und weiterentwickelt werden. Die Kombination aus hoher gesellschaftlicher Relevanz, eigenverantwortliche Teamarbeit, forschungsnaher Entwicklung, sowie kompetitiven Charakter soll große intrinsische Motivation der Studierenden und Lehrenden freisetzen. Eine tiefe Einarbeitung in die einzelnen Teilgebiete wird mit dem Erwerb praktischer und sozialer Fähigkeiten verbunden. Dies bietet die ideale Ergänzung vorhandener medizintechnischer Module.
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Daten-Interaktion interdisziplinär erleben
Smarte vernetzte Sensoren und das Internet of Things (IoT) durchdringen zunehmend den Alltag. Kernpunkt von Innovationen aber auch Implikationen, z.B. für Privatsphäre, sind dabei entstehende Daten. Das Projekt fördert studentische Kompetenzen im Umgang mit diesen Sensordaten. Dabei ist es erforderlich, praktisches Erleben der Interaktion Studierender mit smarten Sensoren/Daten und eigene Fragenstellungen daran zu fördern. Um dies zu ermöglichen werden ein passendes Werkzeug zum Sammeln von Sensordaten und Interagieren damit sowie eine passende methodische Einbettung in die Lehre entwickelt und erprobt. Bewusst soll auf Perspektivunterschiede verschiedener Disziplinen gesetzt werden in der Kooperation der Lehrenden als auch in heterogenen Kleingruppen von Studierenden.
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