Künstliche Hand: Mit Willenskraft und Robotik greifen Handprothesen sicher

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Forscher an der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL haben eine neuartige prothetische Technik getestet. Die künstliche Hand kombiniert die willentliche mit einer robotischen Steuerung. Eine derart geteilte Steuerung eröffnet neue Möglichkeiten für neuroprothetische Lösungen.

Forscher an der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL haben eine neuartige prothetische Technik getestet. Die künstliche Hand kombiniert die willentliche mit einer robotischen Steuerung. Eine derart geteilte Steuerung eröffnet neue Möglichkeiten für neuroprothetische Lösungen.  

Die EPFL-Forscher entwickeln neue Konzepte für eine verbesserte Steuerung robotischer Hände, die sich speziell für Amputierte eignen. Sie verbinden die individuelle Kontrolle über die Finger mit der Automation für verbessertes Greifen und Handhaben. Der interdisziplinäre Nachweis für die Vereinbarkeit von Neuro-Engineering und Robotik erwies sich in Tests mit drei handamputierten Personen und sieben Gesunden als erfolgreich. Die Ergebnisse wurden in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift Nature Machine Intelligence publiziert.

Sekundenschnelle Reaktion der künstlichen Hand

Die Lösung verschmilzt zwei Konzepte aus zwei unterschiedlichen Disziplinen. Den Versuch, beide zu einer robotischen Steuerung der Hand zusammenzuführen, hat bisher noch niemand gewagt. Ein ganz neuer Ansatz aus dem Neuro-Engineering zielt einerseits darauf, beabsichtigte Fingerbewegungen aus der muskulären Aktivität im Amputationsstumpf herzuleiten, und ermöglicht so die individuelle Steuerung der Finger. Durch den Ansatz aus der Robotik andererseits kann die künstliche Hand Objekte anfassen und einen festen Kontakt für das Greifen aufrechterhalten.

„Wenn man einen Gegenstand in der Hand hält, und er beginnt einem zu entgleiten, hat man nur Millisekunden, um zu reagieren“, erklärt Aude Billard, die das Laboratoire d'algorithmes et systèmes d'apprentissage an der EPFL leitet. „Die robotische Hand kann innerhalb 400 Millisekunden reagieren. Mit Drucksensoren entlang der Finger ausgestattet, kann sie reagieren und den Gegenstand stabilisieren, bevor das Gehirn überhaupt wahrnimmt, dass der Gegenstand aus der Hand zu rutschen droht.“

Künstliche Hand: Wie die geteilte Steuerung funktioniert

Der Algorithmus lernt zunächst, die Absicht des Nutzers zu entziffern und übersetzt diese in Fingerbewegungen der prothetischen Hand. Der Amputierte muss eine Reihe von Handbewegungen ausführen, um den auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus zu trainieren. Am Armstumpf angebrachte Sensoren erkennen die Muskelspannung, und der Algorithmus lernt, welche Handbewegungen mit welchem muskulären Aktivitätsmuster korrespondieren. Sind die vom Patienten beabsichtigten Fingerbewegungen erst einmal verstanden, lässt sich diese Information für die Steuerung der einzelnen Finger der prothetischen Hand nutzen.

Katie Zhuang, Hauptautorin der Publikation, erklärt: „Weil die Signale der Muskeln verrauscht sein können, benötigen wir Algorithmen für maschinelles Lernen, die aussagekräftige Aktivitäten dieser Muskeln herausfiltert und sie in Bewegungen umdeutet.“

Beim Greifen kommt die Robotik ins Spiel

Im nächsten Schritt lässt der Algorithmus die robotische Automation einsetzen, sobald der Nutzer versucht, einen Gegenstand zu ergreifen. Das bedeutet, dass die prothetische Hand die Finger schließt, wenn ein Gegenstand in Kontakt zu den Sensoren auf der Handoberfläche kommt. Das automatisierte Greifen fußt auf einer früheren Studie an robotischen Armen. Dort ging es darum, die Form von Objekten herzuleiten und diese einzig basierend auf taktiler Information, also ohne visuelle Hinweise, zu ergreifen.

Bis zu einer handelstauglichen prothetischen Hand mit diesem Algorithmus sind noch viele Hürden zu nehmen. Momentan wird die Lösung noch an einem Roboter getestet.

„Unser geteilter Ansatz für die Steuerung robotischer Hände könnte in mehreren neuroprothetischen Anwendungen wie bionischen Handprothesen und Mensch-Maschine-Schnittstellen eingesetzt werden, und somit die klinische Wirksamkeit und Bedienbarkeit solcher Geräte verbessern“, sagt Silvestro Micera, Vorstand der Bertarelli Foundation in Translational Neuroengineering und Professor für Bioelektronik an der Scuola Superiore Sant’Anna in Italien.

Weitere Informationen auf Youtube: https://youtu.be/L_jhQxMF8R4

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