Prof. Dr. Philipp Beckerle

Chair of Autonomous Systems and Mechatronics

We develop technical systems that functionally support their users and provide them with a positive experience.Our research approach equally considers human factors and technical requirements based on a mixture of methods from engineering and human sciences. We demonstrate our findings on wearable systems such as prostheses or exoskeletons, cognitive systems such as collaborative or humanoid robots, and general applications with tight human-robot interaction.

Research projects

  • Fault diagnosis and tolerance for elastic actuation systems in robotics: physical human-robot interaction
  • Active transfer learning with neural networks through human-robot interactions (TRAIN)
  • EFFENDI – EFficient and Fast text ENtry for persons with motor disabilities of neuromuscular origin

  • Adaptive und automatisierte Geweberegeneration am Skelettmuskel mit dem Tissue Regenerator (Gewebe-Regenerator)

    (Third Party Funds Single)

    Term: 1. April 2025 - 31. March 2028
    Funding source: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
    URL: https://www.mbt.tf.fau.de/research/research-groups/bioreactors-in-tissue-engineering/the-myoreactor-prototype/
    Auf 1 Mio. in Deutschland lebende Menschen kommen gerade einmal 11 Organspender und Organspenderinnen. Dies waren die ernüchternden Ergebnisse einer 2020 durchgeführten Studie der BzgA. Besonders bei traumatischen Verletzungen der Skelettmuskulatur durch, z.B. einen Autounfall, Beißattacken, Schuss-, oder Explosionsverletzungen, besteht bislang keine Perspektive für eine vollständige Wiederherstellung der ursprünglichen Funktion. Grund hierfür ist, dass eine Fremdtransplantation beim Empfänger mit einem starken Volumen- und damit Kraftverlust verbunden ist. Eigentransplantationen schädigen wiederum die Stelle der Entnahme nachhaltig. In vitro hergestellte Organe sind von diesen Einschränkungen entkoppelt und öffnen ganz neue Behandlungsmöglichkeiten. Leider schwanken derart hergestellte Organe aufgrund der begrenzten Technologien im Bereich des Tissue Engineering und vielen manuellen Arbeitsschritten noch sehr stark in ihrer finalen Qualität und Funktionalität. Besonders bisherige invasive Qualitätsanalysen (z.B. Dünnschnitte) verhindern die weitere Verwertung des Präparats. Dies geschieht meist schon während der Herstellung der zellfreien Kollagenmatrizen - dem Ausgangspunkt für eine Wiederbesiedlung mit Spenderzellen (in der Abbildung links im Bioreaktor dargestellt). Mit dem Validierungsprojekt zielen wir darauf ab, den Prozess von der Herstellung zellfreier Kollagenmatrizen bis hin zum regenerierten Skelettmuskel zu automatisieren und neue nicht-invasive Parameter als Qualitätsstandard zu etablieren. Danach planen wir sowohl die Vermarktung der Plattform als auch die Dienstleistung der Regeneration in einer Ausgründung zu integrieren.
  • Learning Predictive Maintenance of Fleets of Networked Systems

    (Third Party Funds Single)

    Term: 1. September 2023 - 31. August 2026
    Funding source: Bayerische Forschungsstiftung
    The project aims at advancing predictive maintenance for networked device fleets using learning approaches and integrating expert knowledge. To this end, we will combine machine learning with physical models and analyze data flows between systems as well as integrate expertise on system behavior and failure modes. The resulting predictive maintenance approach for networked systems will be transferred to various classes of systems. Besides investigating industrial applications, we will create a fleet of mobile robots to demonstrate the capabilities of the predictive maintenance approach and make it available to academia, industry, and beyond.

2025

2024

2023

2022

2021

2020

Related Research Fields

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