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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Franklin beschäftigt sich mit den physiologischen und computergestützten Grundlagen der neuromuskulären Bewegungskontrolle des menschlichen Körpers. Seine Forschung untersucht wie das Nervensystem die mechanischen Eigenschaften des Körpers kontrolliert, um den Körper an seine Umgebung anzupassen und gezielte Bewegungen herbeizuführen. Zur Untersuchung der Berechnungen, die der sensomotorischen Kontrolle zugrunde liegen, verbindet er computer­gestützte und experimentelle Lösungsansätze einschließlich der Robotik und der virtuellen Realität.
Nach einem Studium der Humanphysiologie promovierte Prof. Franklin 2005 auf dem Gebiet der Neurowissenschaften am Lehrstuhl für Kinesiologie der Simon Fraser University (SFU), Kanada. Von 1999 bis 2006 forschte er am Institute for Advanced Telecommunications Research (Kyoto, Japan). Anschließend nahm er eine dreijährige Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Maschinenbau der Universität Cambridge (U.K.) auf. 2010 erhielt er ein Wellcome Trust RCD Fellowship und arbeitete als Postdoktorand an der Universität Cambridge. Seit 2016 ist er Associate Professor für Neuromuskuläre Diagnostik an der TUM.

    Wichtigste Auszeichnungen

    • Best Paper Award, WeRob Conference (2018)
    • Wellcome Trust Research Career Development Fellow (2010)
    • Goldmedaille des Generalgouverneurs von Kanada (2005)
    • Forschungspreis der Japanese Neural Network Society (2002)

    Schlüsselpublikationen

    Sheahan HR, Franklin DW, Wolpert DM: “Motor planning, not execution, separates motor memories”. Neuron. 2016; 92: 773-779. 

    Abstract

    Franklin DW, Reichenbach A, Franklin S, Diedrichsen J: “Temporal evolution of spatial computations for visuomotor control”. Journal of Neuroscience. 2016; 36: 2329-2341. 

    Abstract

    Franklin DW, Wolpert DM: “Computational mechanisms of sensorimotor control”. Neuron. 2011; 72(3): 425–442.

    Abstract

    Franklin DW, Burdet E, Tee KP, Osu R, Chew CM, Milner TE, Kawato M: “CNS learns stable, accurate, and efficient movements using a simple algorithm”. Journal of Neuroscience. 2008; 28(44), 11165-11173.

    Abstract

    Franklin DW, Liaw G, Milner TE, Osu, R, Burdet E, Kawato M: “Endpoint stiffness of the arm is directionally tuned to instability in the environment”. Journal of Neuroscience. 2007; 27(29), 7705-7716.

    Abstract