A Shank Angle-Based Control System Enables Soft Exoskeleton to Assist Human Non-Steady Locomotion

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, mit einem Tanzpartner zu tanzen, der darauf besteht, einem strengen Metronom zu folgen, das unerbittlich die Sekunden zählt, ungeachtet dessen, ob Sie sprinten, stolpern oder plötzlich anhalten, um sich die Schuhe zu binden. Wenn Sie schneller werden, bleibt er gleich; wenn Sie langsamer werden, marschiert er weiter. Es wäre ein Desaster. Dies ist das grundlegende Problem vieler robotergestützter „Exoskelette“ – tragbare Maschinen, die Menschen beim Gehen, Laufen oder Treppensteigen helfen sollen. Jahrelang waren diese Geräte großartig darin, Menschen bei einer perfekten, stetigen Bewegung zu unterstützen, wie beim Gehen auf einer flachen Strecke mit konstanter Geschwindigkeit. Aber das echte Leben ist chaotisch. Wir beschleunigen, wir werden langsamer, wir stolpern und wir bewältigen Rampen. Wenn ein Roboter versucht, bei diesen „unregelmäßigen“ Momenten mithilfe eines einfachen Timers zu helfen, gerät er aus dem Takt und drückt oder zieht oft zum falschen Zeitpunkt, was sich ungeschickt oder sogar gefährlich anfühlen kann.

Um dies zu beheben, suchen Wissenschaftler nach einem neuen Weg, dem Roboter zu sagen, wann er helfen soll. Anstatt Sekunden zu zählen, versuchen sie, auf die eigenen Bewegungen des Körpers zu hören. Stellen Sie sich das wie einen Tanzpartner vor, der nicht auf die Uhr schaut, sondern Ihre Schultern oder Ihre Schritte beobachtet und seine Bewegungen sofort anpasst, um Ihrem Schwung zu entsprechen. Dieses Paper befasst sich mit einer spezifischen Nische der Robotik, in der Ingenieure weiche, flexible Anzüge (anstatt harter, klobiger Metallrahmen) entwickeln, um Menschen beim Gehen zu unterstützen. Die große Frage, die sie angehen, lautet: Wie können wir einen Roboter bauen, der in perfekter Harmonie mit einem Menschen agiert, selbst wenn der Mensch etwas Unvorhersehbares tut, wie etwa einen Hügel hinaufzulaufen oder einen Stolperer abzufangen?

Der Tanz des Schanks: Ein Roboter, der Ihre Beine beobachtet

In dieser Studie haben Forscher des Shenyang Institute of Automation in China ein cleveres neues Steuerungssystem für ein weiches Knöchel-Exoskelett entwickelt. Sie nennen es ein „schankwinkelbasiertes“ System (Schankwinkel = Winkel des Unterschenkels). Um zu verstehen, was das bedeutet, stellen Sie sich den unteren Teil Ihres Beins, von der Knie bis zum Knöchel, als einen schwingenden Pendel vor. Dies ist der „Schank“ (der Unterschenkel). Während Sie gehen, schwingt dieses Pendel vor und zurück. Die Forscher erkannten, dass sie den Roboter nicht fragen sollten: „Wie viele Sekunden sind vergangen?“, sondern stattdlich: „Wo befindet sich dein Unterschenkel gerade?“

Indem sie den Winkel Ihres Unterschenkels als „Dirigenten“ des Orchesters nutzen, kann der Roboter sofort wissen, in welcher Phase des Schrittes Sie sich befinden, egal ob Sie langsam gehen, schnell laufen oder plötzlich die Geschwindigkeit ändern. Es ist wie ein Tanzpartner, der nicht den Takt zählt, sondern jede Ihrer Bewegungen spiegelt und so sicherstellt, dass er Ihnen niemals auf die Füße tritt oder Sie aus dem Gleichgewicht bringt.

Die „Doppelhöcker“-Strategie

Das Team entwarf ein spezielles „Assistenzprofil“ – eine Blaupause dafür, mit welcher Kraft der Roboter drücken soll. Sie modellierten diese Kraft mithilfe einer Dual-Gauß-Kurve. Wenn Sie sich eine Glockenkurve (einen glatten Hügel) vorstellen, sieht dieses Profil aus wie zwei Hügel, die oben miteinander verbunden sind. Ein Hügel repräsentiert die Kraft, die sich aufbaut, während Ihr Fuß auf den Boden trifft, und der andere steht für die Kraft, die nachlässt, während Sie sich abstoßen.

Hier liegt der magische Trick: Der Roboter rät nicht einfach die Form dieser Hügel. Er misst die Bewegung Ihres Beins mithilfe winziger Sensoren, sogenannter IMUs (Inertial Measurement Units), und aktualisiert die Form der Hügel bei jedem einzelnen Schritt. Wenn Sie einen längeren Schritt machen, dehnen sich die Hügel. Wenn Sie einen kürzeren machen, schrumpfen sie. Dies geschieht in Echtzeit, ohne dass der Roboter wissen muss, ob Sie gehen, laufen oder Treppen steigen. Er passt sich einfach der Form der Bewegung Ihres Beins an.

Der „Nicht-Stetigkeits“-Test: Chaos auf dem Laufband

Um zu beweisen, dass dieses System funktioniert, ließen die Forscher die Probanden nicht einfach nur in einer geraden Linie gehen. Sie brachten sie auf ein Laufband und setzten sie dem Chaos aus. Sie beschleunigten oder verlangsamten das Band plötzlich um 8at 80 % in nur einer Zehntelsekunde. Dies ist das, was sie eine „nicht-stetige“ Bedingung nennen – ein plötzlicher Ruck, der die meisten Roboter aus der Bahn wirft.

Die Ergebnisse waren beeindruckend. Als das Laufband ruckte, wurden die herkömmlichen Roboter (jene, die einen Timer verwenden) verwirrt. Ihre Hilfe kam zu früh oder zu spät, was zu einer schlechten Übereinstimmung mit der natürlichen Muskelkraft des Menschen führte. Aber der neue „Schankwinkel“-Roboter blieb perfekt im Einklang. Die Forscher fanden heraus, dass die Kraft des Roboters mit einem Korrelationswert von 0,92 (wobei 1,0 eine perfekte Übereinstimmung ist) mit dem natürlichen Knöchel-Drehmoment des Menschen übereinstimmte, selbst während dieser plötzlichen Geschwindigkeitsänderungen. Im Gegensatz dazu fielen die timerbasierten Roboter auf einen Wert von 0,57 ab, als die Geschwindigkeit rückwärts geändert wurde, was im Wesentlichen bedeutete, dass sie versagten, zur richtigen Zeit zu helfen.

Hilft es den Menschen tatsächlich?

Das Team testete das System dann an acht verschiedenen Personen bei vier Aktivitäten: Gehen auf flachem Boden, Laufen, Gehen auf einer Rampe bergauf und Gehen auf einer Rampe bergab. Sie verglichen drei Szenarien:

1. Kein Exoskelett (NOE): Nur die Person geht.
2. Passives Exoskelett (PAS): Den Anzug tragen, aber er hilft nicht (er ist nur totes Gewicht).
3. Aktives Exoskelett (ACT): Den Anzug tragen und mit dem neuen Steuerungssystem unterstützt werden.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der aktive Anzug einen echten Unterschied macht. Beim Tragen des aktiven Anzugs:

• Arbeiteten die Muskeln weniger: Die Wadenmuskulatur (speziell der lateral gastrocnemius) reduzierte ihre Aktivität im Durchschnitt um 7,50 % beim Gehen und um bis zu 13,64 % beim Gehen eine Rampe hinunter.
• Der Energieverbrauch sank: Das aufregendste Ergebnis war die Stoffwechselrate (wie viel Energie der Körper verbrennt). Beim Gehen auf flachem Boden reduzierte der aktive Anzug die Energiekosten um 11,86 %. Das Gehen eine Rampe hinunter zeigte eine Reduktion um 8,11 %. Auch das Laufen und das Gehen bergauf zeigten Reduktionen von jeweils 6,26 % und 6,55 %.
• Das passive Problem: Interessanterweise stieg der Energieverbrauch der Menschen, wenn sie den Anzug ohne Unterstützung trugen (die passive Bedingung), um etwa 3 % bis 5 %. Dies deutet darauf hin, dass das bloße Tragen des schweren, steifen Anzugs ohne die intelligente Steuerung eine Belastung darstellt. Der Roboter muss „intelligent“ sein, um hilfreich zu sein; andernfalls ist er nur ein schwerer Rucksack an Ihren Beinen.

Was dies bedeutet (und was es nicht bedeutet)

Das Paper legt nahe, dass die Verwendung des Winkels Ihres Unterschenkels als Leitfaden ein leistungsstarker Weg ist, um Roboter mit Menschen tanzen zu lassen, selbst wenn sich das Tempo der Musik ändert. Es beweist, dass man keine komplexen Kameras oder Gehirn-Scan-Sensoren benötigt, um zu wissen, was eine Person tut; man muss nur ihre Beine beobachten.

Die Autoren sind jedoch vorsichtig damit, dies als gelöstes Problem zu bezeichnen. Sie merken an, dass die Kraft, mit der der Roboter drückt, derzeit auf einen Prozentsatz des Körpergewichts des Benutzers festgelegt ist (speziell 15 % oder 20 %). Sie haben das System nicht in realen Szenarien wie dem Wandern auf einem Berg oder dem Navigieren durch eine belebte Stadtstraße getestet, da ihr Roboter noch an einen großen Steuerkasten und einen Akku gebunden ist, der außerhalb des Laufbands steht. Sie geben auch zu, dass der „passive“ Ballast des Anzugs selbst ein leichtes Hindernis war, und dass zukünftige Designs leichter und komfortabler sein müssen.

Kurz gesagt deutet diese Forschung darauf an, dass wir, indem wir den Roboter den Schwung Ihres Beins „hören“ lassen, anstatt auf das Ticken einer Uhr zu achten, Helfer erschaffen können, die bereit für die chaotische, unvorhersehbare Realität menschlicher Bewegungen sind. Es ist ein Schritt hin zu Robotern, die nicht nur Befehle befolgen, sondern den Rhythmus der Menschen, denen sie helfen, wirklich verstehen.