AktiMuW

Ko-kreative Entwicklung eines multisensorischen Umfeldwahrnehmungssystems.

AktiMuW wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt („FKZ 03WIR3122A“) über die Programmlinie WIR! - Wandel durch Innovation in der Region seit Oktober 2023 gefördert. Darüber hinaus ist AktiMuW aktiver Partner und Mitglied im Bündnis der TDG - Translationsregion für digitale Gesundheitsversorgung. In dem Projekt geht es um eine partizipative Forschung und Entwicklung mit und für ältere und mobilitätseingeschränkte Menschen, um sie zu unterstützen und zu motivieren, körperlich gesund zu bleiben. 

Mithilfe der Verbindung moderner interaktiver Medien, einer modularen Softwarearchitektur und Robotik-Technologien soll AktiMuW einen digitalen Lösungsansatz bieten um älteren Menschen als alltäglicher Begleiter zur Seite zu stehen. Somit wird ein wesentlicher Beitrag zum Erhalt der Mobilität, Selbstständigkeit sowie der gesellschaftlichen Teilhabe älterer Personen geleistet.

Bei AktiMuW steht die Zusammenarbeit im Mittelpunkt. Von Anfang bis Ende sind Endnutzer, Entwickler aus Bildung und Wirtschaft, Pflegewissenschaftler und Stakeholder in alle Phasen des Projekts eingebunden. Dieser partizipative Ansatz stellt sicher, dass unser Projekt die Bedürfnisse der Nutzer und Verbraucher voll und ganz erfüllt. Aus diesen Gründen umfasst das Projekt eine breite Palette von Partnern, darunter die Hochschule Anhalt Köthen, die AG Versorgungsforschung | Pflege im Krankenhaus (MLU), die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und die Sanitätshaus-Orthopädie-Technik F. Hellwig GmbH. 

Von der Hochschule Anhalt in Köthen sind bereits Experten aus den Bereichen Robotik, Machine Learning und Automation mit modernsten innovativen Technologien und Entwicklern ausgestattet, um die Vision des Projektes mit Leben zu füllen!    

Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören, nehmen Sie Kontakt mit uns auf! 

• I. Omeko, S. Twieg and M. Obert, "Sensor-Based Gait Analysis: A Comparative Study of Ultrasonic and Laser Sensors for Gait Monitoring in Rollator-Assisted Walking," in Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT, Volume 13, pp. 213-222, 2025, doi: 10.25673/119236.
• M. Obert, S. Rajanayagam, and S. Twieg, “Robust indoor mapping on a smart walking aid via visual SLAM,” in Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT, vol. 13, no. 5, pp. 1–13, 2025, doi: 10.25673/123061.
• N. Asset, M. Obert, and S. Twieg, “Assistive AI mobility in healthcare: Comparative evaluation of single board computers with AI/GPU support for real-time object detection,” in Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT, vol. 14, no. 2, pp. 21–27, 2026, doi: 10.25673/123805.
• I. Omeko, S. Twieg, and M. Obert, “Posture detection and assistance for mobility aid: A sensor fusion and machine learning approach,” in Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT, vol. 14, no. 2, pp. 225–233, Apr. 2026, doi: 10.25673/123846.
• P. Schwaiger, J. Müller, M. Obert, S. Twieg, A. Butkov, U. Steinmann, D. Paulicke, and P. Jahn, “Promotion and preservation of mobility and autonomy in old age through smart rollators – a qualitative study,” in Frontiers in Digital Health, vol. 8, art. 1783585, Apr. 2026, doi: 10.3389/fdgth.2026.1783585.
• Geplant: M. Obert, A. Butkov, P. Schwaiger, U. Steinmann, P. Jahn, and S. Twieg, "An Integrated Edge-AI System Architecture for Smart Walking Aids: User-Centric Hardware Evolution, Real-Time Posture Detection and Hazard Perception", in IEEE NORCAS, 2026.