Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This thesis investigates how machine learning-based human action recognition can be used to enhance the control of soft robotic exoskeletons in real-world industrial tasks. Using IMU sensor data, various neural network architectures were developed, optimized, and evaluated to detect user actions in real time.
The study examines the effects of key hyperparameters such as window size, overlap, L2 regularization, and data set composition, revealing how these influence classification accuracy and control stability. A custom dataset was collected with actuated and non-actuated exoskeleton data, enabling two control strategies to be implemented and tested. Results show that providing support only during physically demanding actions can significantly reduce air consumption and improve user comfort. The findings offer practical insights for future exoskeleton systems, including passive and electrically powered variants, by demonstrating how human action recognition can inform adaptive support and prevent user overload.