Steigende Lebenserwartung und Fehlbelastungen führen oft zu muskuloskelettalen Erkrankungen, Verminderung der Lebensqualität und Arbeitsunfähigkeit. Rehabilitation und insbesonmdere Physiotherapie leisten wichtige Beiträge zum Erhalt und Wiedererlangen der Bewegungsfähigkeit. Begrenzte Ressourcen verhindern jedoch zunehmend, allen Patienten eine intensive und individuelle Therapie zu ermöglichen.Eine Lösungsmöglichkeit bietet eine ergänzende, eigenverantwortliche Bewegungsrehabilitation im häuslichen Umfeld. Hierfür wurde ein kostengünstiges, intuitives Feedback-Trainingssystem auf Basis lastischer Elemente entwickelt, das dem Patienten Anleitungs- und Kontrollmöglichkeiten bietet.Die Bewegungen werden mit einer speziell ausgelegten Sensorik erfasst. Das Kraft-Dehnungs-Verhalten der resistiven Elemente wurde experimentell bestimmt und modelliert. Aus der gemessenen Kraft kann so auf den Bewegungsumfang geschlossen werden. Die Kraftsensordaten werden über ein Feedbackrückgekoppelt, damit der Übende seine Bewegungen kontrollieren kann.Die Bewegungen des Endeffektors werden mit einem Beschleunigungssensor erfasst. Anhand der 3D Beschleunigungsdaten wird mittels eines Hidden Markov Modells die am wahrscheinlichsten ausgeführte Bewegung rekonstruiert. Durch Vergleich der vorgegebenen mit der durchgeführten Bewegung wird ein linguistisches Feedback generiert, das dem Patienten weitere Hinweise beifehlerhaften Bewegungen gibt.Die positiven Effekte auf die Reproduzierbarkeit der Bewegungen wurden in einer Probandenstudie bestätigt.