Exoskelette: In knapp zwei Minuten zum Komfort

Robotische Exoskelette unterstützen die Bewegungen ihrer Träger*innen und helfen so zum Beispiel Gehbehinderten beim Laufen. Damit die Kooperation zwischen Mensch und Maschine optimal gelingt und das Exoskelett jederzeit das richtige Maß an Unterstützung bietet, sind komplexe Einstellungen erforderlich. In einer Kooperation zwischen der University of Michigan und der Universität Stuttgart haben Forschende nun eine Methode demonstriert, mit der Benutzer*innen das Verhalten eines Exoskeletts für das Sprunggelenk in weniger als zwei Minuten selbst einstellen und dabei unbewusste Vorlieben berücksichtigen können. Darüber berichtete das Fachmagazin Science Robotics in der Ausgabe vom 30. März 2022.

Exoskelette mit Antrieb sind in der Regel nicht sofort einsatzbereit, sondern müssen von Expert*innen eingestellt werden, um die unterschiedlichen Eigenschaften des menschlichen Körpers, die Biomechanik des Gangs und die Vorlieben der Benutzer*innen zu berücksichtigen. Alternativ kann dies durch die automatische Auswertung quantifizierbarer Daten wie der Stoffwechselrate oder der Muskelaktivität geschehen, um zum Beispiel den Energieverbrauch zu minimieren. Oder man bittet die Benutzer*innen, wiederholt zwischen verschiedenen Einstellungen zu vergleichen, um herauszufinden, welche sich am besten anfühlt. Die Einstellung, die den Energieaufwand minimiert, ist jedoch nicht unbedingt die bequemste. Und die Benutzer*innen zwischen zahlreichen Einstellungen wählen zu lassen, braucht Zeit und verdeckt zudem, wie die Einstellungen miteinander interagieren und das Benutzererlebnis beeinflussen. 

Anstelle von physiologischen Messungen setzen Dr. Kim Ingraham und Prof. Elliot Rouse an der University of Michigan sowie Prof. David Remy vom Institut für Nichtlineare Mechanik der Universität Stuttgart daher bewusst auf subjektives Feedback. Sie stellen die Benutzer*innen in den Mittelpunkt und geben ihnen die Möglichkeit, die Einstellungen direkt zu verändern und Präferenzen, die schwer zu erkennen oder zu messen sind, selbst zu berücksichtigen. So können die Benutzer*innen schnell und unabhängig entscheiden, welche Funktionen - zum Beispiel Komfort, Leistung oder Stabilität – ihnen am wichtigsten sind und dann die entsprechenden Einstellungen wählen, ohne dass ein Experte nachjustieren muss. "Selbst entscheiden zu können, wie sich die Unterstützung durch ein Exoskelett anfühlt, wird die Zufriedenheit der Benutzer*innen und damit die Akzeptanz dieser Geräte in Zukunft erhöhen", sagt Kim Ingraham, „denn egal, wie hilfreich ein Exoskelett sein mag: Wenn es nicht bequem ist, werden die Leute es nicht tragen.“

Um die Machbarkeit des Konzepts zu testen, stattete das Forschungsteam Benutzer*innen mit Sprunggelenks-Exoskeletten und einem Touchscreen aus und ließen sie auf einem Laufband gehen. Auf dem Touchscreen konnten die Teilnehmer*innen der Studie beliebige Punkte auswählen. Ohne es zu wissen, veränderten sie damit das Drehmoment des Exoskeletts sowie dessen Timing. Diese beiden Parameter steuern, wie sich die Unterstützung anfühlt.

„Obwohl wir die Zuordnung zwischen Touchscreen und Parametern in jeder Wiederholung des Experiments änderten, fanden alle Teilnehmer*innen immer wieder zu ihren bevorzugten, individuellen Einstellungen zurück“, sagt David Remy. „Dies zeigt, wie wichtig eine individuelle Anpassung ist und das Benutzer*innen dafür sehr verlässliche Daten liefern“. Überrascht waren die Forschenden auch, wie schnell die Benutzer*innen ihre bevorzugten Einstellungen fanden: Auch Menschen, die noch keine Erfahrung mit einem Exoskelett hatten, gelang dies im Schnitt in einer Minute und 45 Sekunden – ohne dass sie wussten, welche Parameter sie einstellten. Zudem änderten sich die Präferenzen im Laufe des Experiments: Nutzer*innen, die schon Erfahrung mit dem Exoskelett haben, bevorzugten ein deutlich höheres Maß an Unterstützung als die Erstnutzer*innen.

Die Forschenden wollen grundlegend untersuchen, wie die Vorlieben der Menschen in die Steuerung von Exoskeletten einbezogen werden können. Als Nächstes wollen sie herausfinden, warum Menschen das bevorzugen, was sie bevorzugen, wie sich diese Präferenzen auf ihren Energieverbrauch, ihre Muskelaktivität und ihre Physiologie auswirken, und wie man eine präferenzbasierte Steuerung in der realen Welt automatisch umsetzen könne.

Die Zusammenarbeit zwischen der University of Michigan und der Universität Stuttgart wurde durch die Carl-Zeiss-Stiftung im Rahmen des GSO/CZS Rückkehrprogramms gefördert. Das Programm unterstützt Universitäten bei der Besetzung von Professuren mit deutschen Wissenschaftler*innen aus dem Ausland.