Bauletter, BAULINKS.de-Meldungen, vom 05.11.2024

Forschung: Knie-Exoskelette und korrekte Hebetechnik

Forscher der University of Michigan haben Knie-Exoskelette aus handelsüblichen Knieorthesen und Drohnenmotoren gebaut. Sie sollen mit einem Algorithmus, der sich reibungslos zwischen Heben und Trageaufgaben verschiebt, Ermüdungserscheinungen vorbeugen und den Benutzern dabei helfen, schwere Lasten mühelos zu bewegen, ohne den Rücken zu überlasten.

"Anstatt den Rücken direkt zu verspannen und die richtige Hebeform aufzugeben, stärken wir die Beine, um sie zu erhalten. ... Das unterscheidet sich von dem, was in der Industrie häufiger gemacht wird", so Forschungsleiter Robert Gregg, U-M-Professor für Robotik. Menschen, die regelmäßig Lasten heben, wie z.B. im Baugewerbe und in der Fertigung, verwenden bereits Rückenstützen. 

Das Forscherteam setzt auf die Unterstützung der Quadrizepsmuskeln (Hüftbeuger und Kniestrecker, Oberschenkel), die den Großteil der Kraft beim Heben von Lasten aus der Hocke aufbringen, um vor Rückenverletzungen zu schützen. Probanden haben die Knie-Exoskelette bei Hebe- und Trageaufgaben mit einer 9 kg-Kugelhantel getestet. Trotz Ermüdung behielten die Probanden eine gesundheitlich vorteilhafte Körperhaltung bei. Sie hoben die Lasten deutlich schneller an als die Tester ohne Exoskelett und ließen um nur 1% nach, während die Vergleichsgruppe 44% langsamer wurde.

Die Motoren des neuen Exoskeletts sind so angeordnet, dass die Benutzer ihre Knie frei bewegen und natürlich gehen können. Dazu kommt eine Software, die vorhersagt, welche Art von Unterstützung der Benutzer benötigt, indem sie den Winkel des Kniegelenks, die Ausrichtung des Oberschenkels und des Unterschenkels und die von einem Sensor im Schuh des Benutzers aufgenommene Kraft berücksichtigt. So wird ermittelt, welche Bewegung der Benutzer ausführen möchte und wie viel Unterstützung er benötigt. Diese Messungen werden 150-mal pro Sekunde durchgeführt, sodass sich die Exoskelette schnell anpassen können, so die Robotik-Wissenschaftler. Der Controller kombiniert ein Physikmodell mit maschinellem Lernen, das verhindert, dass das Exoskelett unerwartete Bewegungen macht, wenn der Benutzer beginnt, sich anders zu verhalten als jene Aktivität, die in den Trainingsdaten des Controllers enthalten ist.
  

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