Fortschrittliche Handprothese ahmt menschliche Berührung nach - ein Durchbruch in der Robotik

Ein kürzlich erzielter Durchbruch in der Robotik könnte Amputierten helfen, einige ihrer verlorenen Fähigkeiten wiederzuerlangen. Die neue Handprothese kombiniert mehrere Schichten von Sensoren mit einer hybriden Roboterstruktur und einem Algorithmus für maschinelles Lernen, der neuromorph kodierte Signale liest, um menschenähnliche Fähigkeiten zu erreichen. Hier ist, was Sie wissen müssen.

Die Wissenschaft des Greifens

Wenn Sie nach unten greifen und etwas aufheben, mag es so aussehen, als geschehe dies automatisch. In Wirklichkeit ist diese einfache Handlung, die wie nichts aussieht, ein komplexes Zusammenspiel zwischen Millionen von Mechanorezeptoren der Haut, Ihrem weichen Gewebe, den Knochen, Gelenken und dem Gehirn.

Ihre Hand verfügt über vier primäre taktile Mechanorezeptoren, die Merkelzellen, Meissner-Körperchen, Ruffini-Endigungen und Pacinische Körperchen genannt werden. Die äußere Schicht Ihrer Haut hat Merkel-Zellen, die auf leichte Berührungen reagieren.

Als nächstes nehmen die Meissner-Körperchen niedrige Frequenzen wahr. Danach folgen die Ruffini-Endigungen, die Verformungen auf Oberflächen feststellen. Die letzte Schicht, die Pacinischen Korpuskeln, nehmen Druck und hochfrequente Vibrationen wahr.

Es ist diese Mischung aus Sensoren, Knochen und Gewebe, die es dem Menschen ermöglicht, verschiedene und komplexe Oberflächen einfach und schnell wahrzunehmen. Diese Struktur ermöglicht es Ihnen, ein Ei aufzuheben, ohne es zu zerbrechen, oder zu bemerken, dass der Pappbecher mit heißem Kakao, den Sie am Automaten bestellt haben, zu rutschen beginnt.

Probleme bei der Replikation menschlicher Griffe

Es hat viele Versuche gegeben, Roboterhände mit der gleichen Vielseitigkeit wie menschliche Gliedmaßen zu entwickeln. Bislang sind jedoch alle aus verschiedenen Gründen gescheitert. Bei den Versuchen, die die besten Ergebnisse erzielt haben, wurde jedoch die Soft-Robotik eingesetzt.

Weiche Roboter unterscheiden sich von herkömmlichen Robotern dadurch, dass sie keine harte Struktur haben. Diese Geräte werden zunehmend für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, z. B. in der Katastrophenhilfe und bei der Erkundung von Bodenschätzen, wo sie dank ihres nicht anpassungsfähigen Designs ihre Form verändern können, um sich an enge Stellen anzupassen. Leider ist es dieser Mangel an Steifigkeit, der auch dazu geführt hat, dass Softroboter nicht in der Lage sind, menschliche Gliedmaßen nachzubilden.

Zum einen beeinträchtigt jeder Sensor, den man einem flexiblen Softroboter hinzufügt, seine Hauptfähigkeit, die Flexibilität. Außerdem sind die meisten dieser Systeme nur in der Lage, eine Berührung zu erkennen. Dieser Ansatz ist weit entfernt von der riesigen Menge an sensorischen Daten, die Ihr Gehirn jedes Mal verarbeitet, wenn Sie einen Gegenstand berühren.

Details der Studie

Eine Gruppe von Wissenschaftlern der Florida Atlantic University und anderer führender Institutionen hat diese Einschränkungen erkannt und die Studie "Eine natürliche biomimetische Handprothese mit neuromorphem Tastsinn für präzises und nachgiebiges Greifen"¹ in Science Advances veröffentlicht. In der Studie wird ein neuartiges hybrides Handprothesendesign untersucht, das weiche Robotergelenke, ein starres Endoskelett und ein mehrschichtiges Sensorsystem nutzt.

Hand Design

Die Ingenieure haben ein neues Handdesign entwickelt, das der menschlichen Hand nachempfunden ist. Das Mehrfingersystem verwendet gummiähnliche Polymere für die Herstellung der Finger und des opponierbaren Daumens. Das Design nutzt weiche, luftgefüllte Fingergelenke, die mit den Muskeln des Unterarms über Elektromyographie betätigt werden. Auf diese Weise kann der Träger das System wie seine echte Hand steuern.

Quelle - Science Advances

Hybrider biomimetischer Finger

Das hybride biometrische Fingerdesign besteht aus drei unabhängig voneinander betätigten weichen Robotergelenken. Diese Gelenke wurden aus Dragon Skin 10 Silikon hergestellt, um die menschliche Haut zu simulieren. Die Finger verfügen über 14 unabhängig voneinander zu betätigende Gelenke, die wie bei der Hand aufgeteilt sind: 3 in jedem Hauptfinger und zwei im Daumen.

Der Wissenschaftler entschied sich für den Einsatz pneumatischer Netze zur Betätigung der hybriden Fingergelenke. Konkret setzen die Aktoren Luft unter Druck, die sie aufbläst, wodurch sie sich entsprechend bewegen. Diese Strategie macht zusätzliche Motoren und Aktuatoren überflüssig und spart Kosten und Gewicht.

Die menschenähnliche Konfiguration der weichen Aktoren mit dem starren Endoskelett liefert mehr Kraft als eine herkömmliche weiche Roboteroption. Sie stellten fest, dass die druckbeaufschlagten Aktuatoren eine direkte Kraftübertragung auf das zu manipulierende Objekt ermöglichen, so dass ein präziser Druck auf bestimmte Bereiche ausgeübt werden kann, um das Objekt ohne Beschädigung zu manipulieren.

Prothesenhand Fingerkuppe

Die weiche Silikon-Fingerspitze ist mit einer Reihe von mehrschichtigen taktilen Sensoren ausgestattet, die es ihr ermöglichen, Druck und Hochfrequenz zu erkennen. Sie ist der empfindlichste Teil der Hand und ist mit anderen Sensoren verbunden, um die Umgebung und das zu bedienende Objekt genau zu interpretieren. Genau wie Sie kann der Roboter mit seiner Fingerspitze über eine Oberfläche streichen und so eine Vielzahl von Merkmalen über die Beschaffenheit eines Gegenstands und dessen Handhabung feststellen.

Skelett

Kern dieses Ansatzes ist die Überzeugung, dass ein hybrides Design eine starre 3D-gedruckte starre Endoskelettstruktur beinhaltet. Das von den Ingenieuren verwendete Skelett wurde unter Verwendung von Polymilchsäure (PLA) entwickelt. Es bietet Stabilität, Kraftmultiplikation und Unterstützung für die Kernkomponenten der Hand.

Sensoren

Die Wissenschaftler fanden heraus, dass sie nur drei Schichten taktiler Sensoren nachbilden mussten, um eine nahezu menschenähnliche Leistung zu erzielen. Ihre Anordnung liefert dem System zuverlässige taktile Rückmeldungen in Echtzeit, so dass es komplexe Entscheidungen über die Zusammensetzung, die benötigte Kraft und die Herangehensweise treffen kann, um Gegenstände erfolgreich zu manipulieren.

Äußere Schicht: Die äußere Sensorschicht wurde so konzipiert, dass sie wie Ihre Epidermis funktioniert. Ihre Haut kann die kleinste Berührung wahrnehmen. Um diese Aufgabe zu erfüllen, integrierte das Team eine äußere piezoresistive Sensorschicht auf der Oberfläche der Hybrid-Fingerspitze. In diese Schicht sind neun taktile Sensoren integriert. Jeder Sensor hat eine Gesamtgröße von nur 4 mm2 und ist in einem Abstand von 2,5 mm angeordnet, so dass die Fingerspitze vollständig abgedeckt ist.

Mittlere Schicht: Der mittlere Sensorbereich wurde so konstruiert, dass er wie die Ruffini-Endungen in Ihrem Körper funktioniert. Um diese Aufgabe zu erfüllen, hat das Team eine piezoresistive Sensorschicht eingebaut. Piezoresistive Sensoren ändern ihren elektrischen Widerstand, wenn eine äußere Kraft auf sie einwirkt.

Interessanterweise hat diese Schicht sechs Sensoren mit einer Größe von 6 mm2. Das Team hat diese Sensoren im Abstand von 2,5 mm und versetzt zur äußeren Sensorschicht angeordnet, um die taktischen Empfangsmöglichkeiten zu verbessern.

Innere Schicht: Die Ingenieure entwarfen die innere Schicht der Hand so, dass sie wie Pacinische Korpuskeln funktioniert und hochfrequente Vibrationen und vorübergehenden Druck aus der Umgebung erkennt. Dazu wurde ein 10 mm großer piezoelektrischer Wandler am Fingernagel angebracht. Er befindet sich zwischen den weichen und den starren Komponenten der hybriden Fingerspitze.

Wenn Kräfte erkannt werden, wird eine kleine Spannung erzeugt, die es dem System ermöglicht, Anpassungen vorzunehmen und den besten Weg zur Manipulation des Objekts zu bestimmen. Außerdem nutzt es den starren Fingernagel, um Vibrationen von Oberflächen zu erfassen.

Algorithmen für maschinelles Lernen

All diese Daten werden in einen maschinellen Lernalgorithmus eingespeist, der die Daten sammelt, verarbeitet und neuromorph kodiert, bevor er sie an das Roboteranhängsel zurücksendet. Das System kann neuromorphe Antworten in Verbindung mit seinem proprietären Algorithmus für maschinelles Lernen nutzen, um Texturen zu klassifizieren.

Interessanterweise kodiert das System neuromorph Daten in Bezug auf die Mechanorezeptoren in der menschlichen Haut unter Verwendung des Izhikevich-Neuronenmodells. Diese Strategie ermöglicht es dem Gerät, durch Nervenstimulation naturgetreue taktile sensorische Informationen zu liefern, was ein Novum in der Hybridrobotik darstellt.

Die Roboterhand weiß, was sie berührt

Mit dieser Strategie kann der Roboterarm erkennen, was er berührt. Die Signale überbrücken das Gehirn und die Nerven und ermöglichen es dem Träger, Objekte unterschiedlicher Form und Oberflächenbeschaffenheit mit Leichtigkeit zu unterscheiden.

Prüfung von Handprothesen

Die Prüfung der Handprothese begann mit den einzelnen Fingern. Jeder Finger wurde getestet, und jede sensorische Schicht wurde einer Bewertung unterzogen. Sobald das Team feststellte, dass alle Geräte unabhängig voneinander wie geplant funktionierten, wurden sie kombiniert und die nächste Testphase begann.

Im Rahmen dieser Testphase der Forschung befestigten die Ingenieure die Hand am UR5-Roboterarm. Von dort aus versuchte das Team, Gegenstände zu manipulieren. Insgesamt wurden 15 Alltagsgegenstände ausgewählt. Die getesteten Gegenstände reichten von Ananas, Wasserflaschen aus Metall und Plüschtieren bis hin zu einem mit Wasser gefüllten Pappbecher.

Ergebnisse und Beobachtungen

Die Testergebnisse waren sehr vielversprechend für diese Technologie. Die Tests gaben einen Einblick in ihre Fähigkeiten. Was die Flexibilität betrifft, so erreichte der hybride biomimetische Finger eine Krümmung von 127° und einen Beugewinkel von 230°, ohne dass es zu Ausfällen kam.

Außerdem zeigte der Roboterarm seine Vielseitigkeit und war in der Lage, seinen Griff im Handumdrehen anzupassen. In einem Fall griff er mit nur 3 Fingern nach einem Pappbecher, um ihn nicht zu verbiegen und das Wasser zu verschütten. Beeindruckend ist, dass die Sensoren des Roboterarms Gegenstände anhand von Berührungen mit einer Genauigkeit von 98,38% klassifizierten. Dieser Wert übertraf sowohl weiche Roboter- als auch starre Prothesenfinger und lieferte eine menschenähnliche Genauigkeit.

Nutzen der Ergebnisse

Die Vorteile, die diese Studie auf den Markt bringt, könnten die Robotik zum Besseren verändern. Die hier vorgestellte Hybridtechnologie könnte dazu beitragen, die Sicherheit in Umgebungen zu verbessern, in denen Roboter und Mitarbeiter Seite an Seite arbeiten. Stellen Sie sich vor, Sie stoßen mit Ihrem Roboterkollegen zusammen, und er zieht sich zurück und entschuldigt sich.

Erhöhte Geschicklichkeit

Die verbesserte Armprothese zeigte im Vergleich zu ihren Vorgängern eine hohe Geschicklichkeit. Er konnte Aufgaben bewältigen, die sowohl weiche als auch starre Roboter nicht bewältigen konnten. In einem Beispiel sollte er einen Ball ergreifen, indem er sich um ihn herum anpasste. Diese Aufgabe konnte er bewältigen, was für eine starre Prothese unmöglich wäre.

Mehr Natur

Ein weiterer großer Vorteil dieser Art von Prothese ist, dass sie sich für den Patienten natürlicher anfühlt. Menschen, die unter dem Verlust der oberen Gliedmaßen leiden, haben oft das Gefühl, dass sie sich nicht in ihre normalen Aufgaben integrieren können, weil sie Angst haben, dass ihre Prothese Schaden oder Verletzungen verursacht. Diese Technologie verspricht, dass sie sicher mit ihren Angehörigen interagieren können, ohne befürchten zu müssen, sie zu verletzen.

Forscher der Prothesenhandstudie

Die Studie über die Handprothese wurde von Wen-Yu Cheng von der Florida Atlantic University geleitet. Weitere Forscher, die an dem Projekt mitwirkten, waren Jinghua Zhang, Ariel Slepyan, Mark M. Iskarous, Rebecca J. Greene, Rene DeBrabander, Junjun Chen und Arnav Gupta von der University of Illinois Chicago.

Interessanterweise war dasselbe Team das erste, das 2018 die elektronische Haut in der Robotik einführte. Jetzt haben sie diese Technologie weiterentwickelt, um fähige Prothesen zu entwickeln, die menschliche Leistungen erbringen. Ihre Pläne sehen vor, ihre Systeme durch die Integration von mehr Sensoren, besseren Materialien und einer höheren Greifkraft weiterzuentwickeln.

Reale Anwendungen und Zeitplan für Prothesenhandtechnik

Dieser Fortschritt ist für Menschen, die ihre oberen Gliedmaßen verloren haben, sehr vielversprechend, da er ihnen die Möglichkeit gibt, natürlicher und sicherer mit ihrer Umwelt zu interagieren. Künftige Prothesen könnten diese Technologie integrieren und lebensnahe Reaktionen ermöglichen. Die gleiche Technologie könnte auch zur Verbesserung von Operationsrobotern beitragen.

Solche Prothesentechnologien, die sich derzeit noch in der Forschungsphase befinden, könnten je nach Weiterentwicklung und behördlicher Zulassung in den nächsten 5 bis 10 Jahren auf den Markt kommen. Hier sind einige weitere reale Anwendungen für diese weiche Roboter-Gipstechnologie.

Industriell

Im Industriesektor hat sich in den letzten 5 Jahren eine starke Verlagerung hin zur Robotik vollzogen. Diese neueste Technologie könnte dazu beitragen, die Akzeptanz weiter zu steigern. Die Hersteller suchen ständig nach Möglichkeiten, die Robotertechnik mit menschlichen Arbeitskräften zu integrieren, um die Effizienz zu steigern, ohne an Qualität zu verlieren.

Hybride Roboterfunktionen wie die in dieser Studie diskutierte könnten mit weniger Risiko neben dem Menschen arbeiten. Sie könnten auch Aufgaben erledigen, die traditionell nur von Menschen erledigt werden, wie das Sortieren von empfindlichen Früchten oder Produkten wie Glaswaren, ohne Schäden zu verursachen.

Landwirtschaft

Die Landwirtschaft ist ein weiterer Bereich, in dem Roboter ein Zuhause gefunden haben. Diese Geräte könnten dazu beitragen, die Ernte zu verbessern, indem sie mit Hilfe von Sensoren den Gesundheitszustand der Pflanzen überwachen und sicherstellen, dass die reifen Pflanzen rechtzeitig geerntet werden. In Zukunft könnten Softroboter einen Großteil des landwirtschaftlichen Prozesses übernehmen, von der Aussaat über die Ernte bis hin zum Aussortieren guter und schlechter Ernten.

Ein innovatives Unternehmen, das in der Robotikbranche führend ist

Der Robotiksektor boomt weiter, da immer mehr Unternehmen und Technologien in diesen Bereich einsteigen. Die Zukunft der Robotik ist rosig, und mehrere Firmen haben sich eine starke Position auf dem Markt gesichert. Diese Unternehmen haben Milliarden in die Forschung und Entwicklung von agileren, leistungsfähigeren und langlebigeren Robotern gesteckt. Hier ist ein Unternehmen, das Pionierarbeit in der Robotik leistet.

Ekso Bionics Holdings, Inc. (NASDAQ: EKSO)

Ekso Bionics Holdings Inc. (EKSO +4.52%) trat 2005 in den Markt ein, um den Bereich der Exoskelett-Technologie und der robotischen Rehabilitationsgeräte zu verbessern. Seit seiner Gründung hat das Unternehmen zahlreiche hochrangige Verträge zur Weiterentwicklung seiner Exoskelett-Produkte erhalten.

Exoskelette sind Roboter, die von Menschen getragen werden. Sie sind so konzipiert, dass sie die Bewegungsabläufe des Menschen ergänzen und verbessern. So könnten sie in Fabriken eingesetzt werden, um Ermüdungserscheinungen vorzubeugen, oder auf dem Schlachtfeld, um Soldaten mehr Tragkraft zu verleihen.

Ekso Holdings bietet mehrere innovative Lösungen an, um die Lebensqualität von Patienten zu verbessern, die unter dem Verlust von Gliedmaßen leiden. Diese Produkte sowie seine Positionierung und Marktgeschichte machen Ekso Bionics Holdings zu einer sinnvollen Ergänzung Ihres Portfolios.

Aktuelles zu Ekso Bionics Holdings

Studie über Handprothesen und die Zukunft der Hybridrobotik

Diese Studie zeigt, dass die Natur möglicherweise bereits die beste Lösung für viele Designprobleme gefunden hat. Da immer mehr Ingenieure versuchen, die Natur zu imitieren, werden ihre Roboterdesigns ein neues Zeitalter der Effizienz einläuten. Diese Technologie könnte dazu beitragen, dass Roboter sicher an der Seite von Menschen arbeiten können und zusätzliche Dienstleistungen erbringen, die sowohl das Leben der Arbeiter als auch die gelieferten Produkte verbessern.

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Studien, auf die verwiesen wird:

^{1. Sankar, S., Cheng, W.-Y., Zhang, J., Slepyan, A., Iskarous, M. M., Greene, R. J., DeBrabander, R., Chen, J., Gupta, A., & Thakor, N. V. (2025). Eine natürliche biomimetische Handprothese mit neuromorphem Tastsinn für präzises und nachgiebiges Greifen. Fortschritte in der Wissenschaft, 11(10), eadr9300. https://doi.org/10.1126/sciadv.adr9300}