UnivIS
Informationssystem der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg © Config eG 
FAU Logo
  Sammlung/Stundenplan    Modulbelegung Home  |  Rechtliches  |  Kontakt  |  Hilfe    
Suche:      Semester:   
 
 Darstellung
 
Druckansicht

 
 
 Außerdem im UnivIS
 
Vorlesungs- und Modulverzeichnis nach Studiengängen

 
 
Veranstaltungskalender

Stellenangebote

Möbel-/Rechnerbörse

 
 
Vorlesungsverzeichnis >> Medizinische Fakultät (Med) >>

  Iron man – Mark III: Towards Usability (IMS)

Dozentinnen/Dozenten
Prof. Dr. Oliver Amft, Adrian Derungs, M. Sc.

Angaben
Seminar
, benoteter Schein, Anwesenheitspflicht, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 7,5, Sprache Englisch
Zeit und Ort: n.V.; Bemerkung zu Zeit und Ort: First meeting: MVC, Henkestr. 91, Bldg. 7, 1st Floor, 373
Vorbesprechung: 16.10.2019, 17:00 - 18:00 Uhr

Studienfächer / Studienrichtungen
WF MT-MA ab 1

ECTS-Informationen:
Credits: 7,5

Prerequisites
Useful knowledge: Systems-Engineering: electronics, informatics, mechanics, python

Contents
Background: Wearable sensors are used in digital health applications, e.g. in stroke rehabilitation to analyse patient motion. However, stroke patients require assistance to attach body-worn sensors, which limits sensor-based observation to clinics. Remote, unsupervised monitoring could help gaining more insights in patients' daily live. Hence, assistive robotics might enable attachment of bodyworn sensors without the need of clinical assistance. Aim: In this seminar, we will replace the micro-controller of the existing robot (Mark II), with a Raspberry Pi, to facilitate enhanced interaction between the user and the robot. Beside auditory interaction, we will focus on the visual guidance system using a TFT display. Learning Objectives: Students will learn different aspects of a systems engineering project including electronics, software engineering, mechanics and system usability.

Literature
Up-to-date literature recommendations will be provided during the seminar.

Zusätzliche Informationen
Schlagwörter: IMS
Erwartete Teilnehmerzahl: 3, Maximale Teilnehmerzahl: 6
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt von Mittwoch, 4.9.2019, 08:00 Uhr bis Dienstag, 15.10.2019, 18:00 Uhr über: StudOn.

Institution: Lehrstuhl für Digital Health
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof