De start-up WearM.AI, ontstaan aan de Universiteit Twente in Nederland, ontwikkelt een sensor om loopbewegingen te analyseren. ERIKS ondersteunde Dynteq bij de co-engineering en de fijne afstelling van een testopstelling om de levensduur en robuustheid van die sensor te testen. Door te kiezen voor componenten van Festo bleven de softwarekosten binnen het beschikbare budget.
Huawei Wang, onderzoeker en oprichter van WearM.AI, weet uit eigen ervaring hoe moeilijk het kan zijn om de oorzaak van een loopblessure te achterhalen en daarvoor een oplossing te vinden. “Ik heb van alles geprobeerd: andere schoenen dragen, mijn looptechniek aanpassen en kinesitherapeuten raadplegen. Het menselijk lichaam is complex. Ik wilde een oplossing ontwikkelen die lopers kan volgen en hun bewegingen registreert. Door gegevens te analyseren over de voetlanding en over de bewegingen van heupen, knieën en armen, kunnen we gericht advies geven. Een collega besliste om mee in dit verhaal te stappen en in twee jaar tijd groeiden we uit tot een team van zeven mensen.”
In dit artikel lees je hoe ERIKS Dynteq ondersteunde bij de co-engineering en de fijne afstelling van een testopstelling voor sensoren.
Een nieuwe manier om lopen te begrijpen
WearM.AI ontwikkelt een innovatieve sensor die lopers helpt hun bewegingen beter te begrijpen. In plaats van meerdere sensoren over het lichaam te verdelen, werkt dit systeem met slechts twee kleine toestellen die aan de schoenen worden bevestigd. In combinatie met slimme camera’s en cloudtechnologie kan het een volledig 3D-beeld van de loopbeweging opbouwen en zelfs de krachten op de gewrichten berekenen. Deze innovatie kreeg al verschillende onderscheidingen en kan de manier waarop atleten trainen en blessures proberen te voorkomen verder veranderen.
“Het menselijk lichaam is complex. Ik wilde iets ontwikkelen dat lopers volgt en hun bewegingen registreert.” |  |
De uitdaging
Voor deze technologie naar de markt kan komen, moet ze aantonen dat ze bestand is tegen reële gebruiksomstandigheden. Dat betekent dat de duurzaamheid en betrouwbaarheid van de sensoren worden getest over duizenden stappen, onder hoge impact en in verschillende omgevingen.
De oplossing
Om dat mogelijk te maken, werkte WearM.AI samen met Dynteq en ERIKS aan een specifieke testopstelling. Die machine bootst de beweging en impact van lopen na, zodat de sensoren kunnen worden getest alsof ze meerdere marathons afleggen, zonder het labo te verlaten. Het doel was duidelijk: een praktische en kostenefficiënte oplossing bouwen die nauwkeurige resultaten oplevert en de ontwikkeling versnelt.
Nauwe samenwerking
Dynteq ontwierp de mechanische installatie, terwijl ERIKS expertise inbracht bij de keuze van de componenten en de programmering van het systeem. Door nauw samen te werken met Festo ontwikkelde het team een efficiënte testbank, die later kan worden uitgebreid om bijvoorbeeld sensoren in verschillende klimaatomstandigheden te testen.
“Soms moesten we zoeken naar de juiste aanpak, en wanneer er gedetailleerde vragen waren, kon ik met Festo overleggen om de beste oplossing te vinden.” |  |
Vooruitblik
De productie van de sensor zou tegen midden 2026 starten. Zodra de validatie is afgerond, wil WearM.AI een app lanceren die als digitale coach werkt en lopers in real time feedback en persoonlijk advies geeft om blessures te helpen voorkomen. Professionele atleten, coaches en sportorganisaties tonen nu al interesse in deze technologie.