In den Bewegungsanalyse-Laboren der Arbeitsgruppe Neurokognition und Bewegung wird der Frage nachgegangen, wie menschliche Handlungen geplant, ausgeführt und kontrolliert werden. Dies umfasst sowohl Grundlagenforschung zu Kognition, Gedächtnis und Wahrnehmung im Kontext einfacher Greifhandlungen als auch die Erforschung der motorischen und perzeptuell-kognitiven Anpassungen beim Erwerb komplexer sportmotorischer Fertigkeiten. Hierzu kombinieren sie biomechanische Messverfahren mit Forschungsansätzen der kognitiven Psychologie, der biologischen Kybernetik und der Neuroinformatik. Durch die Einbettung in das interdisziplinäre Exzellenzcluster CITEC unterstützen sie die Entwicklung technischer Systeme, die für den Menschen intuitiv und leicht bedienbar sind.

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Vantage is Vicon’s flagship range of cameras. The sensors have resolutions of 5, 8 and 16 megapixels, with sample rates up to 2000Hz – this allows you to capture fast movements with very high accuracy. The cameras also have built-in temperature and bump sensors, as well as a clear display, to warn you if cameras have moved physically or due to thermal expansion. High-powered LEDs and sunlight filters mean that the Vantage is also the best choice for outdoor use and large volumes.

The Optima is the flagship among force plates. The patented calibration technology guarantees the highest possible accuracy across the entire surface of the plate – ideal for gait analysis, biomechanical research and other applications where the highest quality data is essential.

The Cometa Pico (EMG) sensors are small, light-weight and have on-board storage to allow measurements in the field. Easy to attach and easy to charge, the long battery life, the high signal-to-noise ratio and the wireless range are other features that make the aktos the best EMG system on the market today.

FAMULA – die selbstlernende Roboterhand

Forschende der Universität Bielefeld haben ein Greifsystem mit Roboterhänden entwickelt, das sich selbständig mit unbekannten Gegenständen vertraut macht. Das neue System funktioniert, ohne vorher die Merkmale von Objekten wie Obst oder Werkzeug zu kennen. Entwickelt wurde das Greif-Lern-System im Großprojekt „Famula“ des Exzellenzclusters Kognitive Interaktionstechnologie (CITEC) der Universität Bielefeld. Das Wissen aus dem Projekt könnte zum Beispiel dazu beitragen, dass künftige Serviceroboter sich selbst in neue Haushalte einarbeiten.

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