Selbstlernendes Exoskelett: Schneller laufen mit weniger Energieaufwand

Das Exoskelett von Stanford-Wissenschaftlern stellt sich selbstständig auf seine Träger ein und optimiert die Bewegungsunterstützung.

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(Bild: Kurt Hickman / Stanford University)

Lesezeit: 3 Min.

Ein Forschungsteam der Stanford University hat ein Exoskelett zur Laufunterstützung entwickelt, das sich selbstständig optimiert und an ihre Trägerinnen und Träger innerhalb einer Stunde beim Laufen anpasst. Das Exoskelett muss dann nicht mehr langwierig speziell angepasst werden, um die individuellen Eigenheiten des jeweiligen menschlichen Körpers zu berücksichtigen, was häufig auch nicht besonders gut funktioniert.

Das von den Wissenschaftlern entwickelte und in Nature beschriebene Exoskelett machte einige Vorarbeiten nötig, um zu verstehen, wie Menschen sich unterschiedlich bewegen und welche Energie sie dabei verbrauchen. Dazu schlossen sie mehrere Probandinnen und Probanden an einen Emulator, um so Bewegungs- und Energieverbrauchsdaten zu ermitteln sowie deren Zusammenhänge zu verstehen.

Daraus konnten die Wissenschaftler erkennen, welche Vorteile unterschiedliche Arten von Unterstützung bringen. Die Daten dienten dann als Grundlage für ein Machine-Learning-Modell, auf dessen Grundlage das von ihnen entwickelte Exoskelett sich selbst anpassen kann.

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Das Exoskelett ist vergleichsweise einfach aufgebaut und besteht im Wesentlichen aus Halteplatten und -riemen sowie einem Motor, der über Seilzüge in den Laufschuhen eingelassene Kohlefaserplatte bewegen. Darüber unterstützt die an den Waden befestigte Laufmaschine die Bewegung der Ferse und des gesamten Fußes. Durch ein höheres Drehmoment, das auf den Knöchel ausgeübt wird, ersetzt es einen Teil des Wadenmuskels, beschreiben die Wissenschaftler die Unterstützungsfunktion. Das Exoskelett hilft so den Nutzenden, wenn sie einen Schritt machen, beim Abstoßen, kurz bevor die Zehen den Boden verlassen.

Auf Grundlage der ermittelten Bewegungsmuster bietet das Exoskelett bei der ersten Nutzung zunächst verschiedene Muster an. Über einfache Sensoren in den Schuhen werden die Bewegungen bestimmt. Das Machine-Learning-Modell ermittelt dann, wie die Trägerin oder der Träger beim Gehen besser unterstützt werden kann. Nach Angaben der Wissenschaftler reicht etwa eine Stunde aus, bis das Exoskelett die optimale Unterstützung bietet und sich an den Nutzer angepasst hat.

"Wir messen die Kraft und die Bewegung des Knöchels über die Wearables, um eine genaue Unterstützung zu bieten", sagt Patrick Slade, Assitsant Professor für Bioengineering und einer der vier beteiligten Wissenschaftler des Projekts. "Auf diese Weise können wir das Gerät sorgfältig steuern, während die Menschen gehen, und sie auf sichere, unauffällige Weise unterstützen."

Das schlägt sich auch auf die Leistungsdaten nieder: Die Nutzerinnen und Nutzer konnten etwa 9 Prozent schneller gehen als ohne die Laufunterstützung. Dabei verbrauchten sie 17 weniger Energie. Das seien die bisher größten Verbesserungen, die mit solcher Art Exoskelett bisher erreicht wurden, sagt Steven H. Collins, Associate Professor für Bioengineering an der Stanford University.

Die Forscher sehen ihr Exoskelett als eine große Verbesserung an, um Menschen, die aufgrund einer Behinderung mobil eingeschränkt sind, zukünftig helfen zu können. Die Stanford-Wissenschaftler planen nun, neue Exoskelett-Varianten zu entwickeln. Sie sollen dann etwa das Gleichgewicht verbessern und Gelenkschmerzen verringern. Umsetzen wollen sie dies mit "kommerziellen Partnern", damit solche Gehunterstützungen die Verbraucherinnen und Verbraucher auch erreichen.

(olb)