Towards understanding human locomotion

Abstract

Die zentrale Frage, die in der vorliegenden Arbeit untersucht wurde, ist, wie man die komplizierte Dynamik des menschlichen Laufens besser verstehen kann. In der wissenschaftlichen Literatur werden zur Beschreibung von Laufbewegungen (Gehen und Rennen) oftmals minimalistische "Template"-Modelle verwendet. Diese sehr einfachen Modelle beschreiben nur einen ausgewählten Teil der Dynamik, meistens die Schwerpunktsbahn. In dieser Arbeit wird nun versucht, mittels Template-Modellen das Verständnis des Laufens voranzubringen. Die Analyse der Schwerpunktsbewegung durch Template-Modelle setzt eine
\npräzise Bestimmung der Schwerpunktsbahn im Experiment voraus. Hierfür wird in Kapitel 2.3 eine neue Methode vorgestellt, welche besonders robust gegen die typischen Messfehler bei Laufexperimenten ist. Die am häfigsten verwendeten Template-Modelle sind das Masse-Feder-Modell und das inverse Pendel, welche zur Beschreibung der Körperschwerpunktsbewegung gedacht sind und das Drehmoment um den Schwerpunkt vernachlässigen. Zur Beschreibung der Stabilisierung der Körperhaltung (und damit der Drehimpulsbilanz) wird in Abschnitt 3.3 das Template-Modell "virtuelles Pendel" für das menschliche Gehen eingeführt und mit experimentellen Daten verglichen. Die Diskussion möglicher Realisierungsmechanismen legt dabei nahe, dass die Aufrichtung des menschlichen Gangs im Laufe der Evolution keine große mechanische Hürde war. In der Literatur wird oft versucht, Eigenschaften der Bewegung wie Stabilität durch Eigenschaften der Template-Modelle zu erklären. Dies wird in modifizierter Form auch in der vorliegen Arbeit getan. Hierzu wird zunächst eine experimentell bestimmte Schwerpunktsbewegung auf das Masse-Feder-Modell übertragen. Anschließend wird die Kontrollvorschrift der Schritt-zu-Schritt-Anpassung der Modellparameter identifiziert sowie eine geeignete Näherung angegeben, um die Stabilität des Modells, welches
\nmit dieser Kontrollvorschrift ausgestattet wird, zu analysieren. Der Vergleich mit einer direkten Bestimmung der Stabilität aus einem Floquet-Modell zeigt qualitativ gute Übereinstimmung. Beide Ansätze führen auf das Ergebnis, dass beim langsamen menschlichen Rennen Störungen innerhalb von zwei Schritten weitgehend abgebaut werden. Zusammenfassend wurde gezeigt, wie Template-Modelle zum Verständnis der Laufbewegung beitragen können. Gerade die Identifikation der individuellen Kontrollvorschrift auf der Abstraktionsebene des Masse-Feder-Modells erlaubt zukünftig neue Wege, aktive Prothesen oder Orthesen in menschenähnlicher Weise zu steuern und ebnet den Weg, menschliches Rennen auf Roboter zu übertragen.