Mobilitätseinschränkungen haben weitreichende Folgen für den Alltag der Betroffenen und führen neben der körperlichen Einschränkung häufig auch zu psychischen Problemen. Der Rollstuhl stellt für die Betroffenen die einzige Möglichkeit dar, am täglichen Leben teilzunehmen. Aufgrund von Funktionseinschränkungen der oberen Extremitäten, beispielsweise durch eine Querschnittlähmung, können jedoch nicht alle Menschen mit Behinderung einen klassischen Rollstuhl bedienen. Auch die Bedienung eines elektrisch angetriebenen Rollstuhls ist davon betroffen. Neben körperlichen Einschränkungen können auch unzureichende motorische oder kognitive Fähigkeiten ein Hindernis für die selbstständige Nutzung eines Rollstuhls darstellen und damit die Teilhabe am täglichen Leben einschränken. 

Ziel von EMGRoll ist die Erforschung eines Sensorkits, das durch die Kombination von EMG-Signalen und Sensoren zur Umgebungserfassung eine intuitive und assistierte Steuerung von elektrisch angetriebenen Rollstühlen ermöglicht. Basierend auf der Erkenntnis, dass bei den meisten querschnittgelähmten Patienten noch eine neuronale Verbindung zwischen Gehirn und Muskeln besteht, hat das n-squared lab unter Leitung von Prof. Dr. Alessandro Del Vecchio ein Brain-Machine-Interface entwickelt. Dieses soll in EMGRoll auf die unteren Extremitäten erweitert werden, um die Bewegungsintention der Beine zu messen und an die Steuerung des Rollstuhls weiterzugeben. Um die Bewegungsintention intelligent an die Umgebung anzupassen, soll die vom Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) unter Leitung von Prof. Dr. Jörg Franke entwickelte autonome Navigation für Rollstühle genutzt werden, um eine geteilte Steuerung des Rollstuhls zwischen Nutzer und intelligenter Maschine zu erforschen. 

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