Biomechanik

Im Laufe der Evolution hat sich die Beweglichkeit der menschlichen Hand so entwickelt, dass sie als enorm vielseitiges Greiforgan eine ungeheure Vielzahl von verschiedenen Gegenständen greifen kann. Umgekehrt wurden aber auch die Gegenstände speziell für die Benutzung durch die menschliche Hand gestaltet. Um die Konstruktion von ähnlich vielseitigen Roboterhänden zu unterstützen, möchten wir die Beweglichkeit der menschlichen Hand in einem mathematischen Modell abbilden. Dazu vermessen wir zunächst verschiedene Handstellungen präzise mit Magnetresonanztomographie (MRT) und optischem Marker-Tracking. Die gemessenen Handstellungen dienen als Zielvorgabe, die das mathematische Modell erreichen soll.

Unser Modell besteht aus einer Reihen von Drehachsen im Raum, mit denen die einzelnen Fingersegmente jeweils fest verbunden sind. Die Positionen und Orientierungen der Achsen optimieren wir computerunterstützt so, dass die gemessenen Handstellungen möglichst genau nachgebildet werden können. Eine Restabweichung bleibt immer, da das Modell eine Vereinfachung gegenüber der Realität darstellt, und zudem die Messgenauigkeit begrenzt ist. Je nach Anzahl der Drehachsen und der verwendeten Messmethode liegt die Restabweichung im Mittel zwischen 0,9 und 3 mm bzw. zwischen 1,6 und 6 Grad [2].

Beim optischen Marker-Tracking werden die Positionen von Kugeln verfolgt, die auf der Handoberfläche entweder direkt oder mit sogenannten Markersternen befestigt sind. Dabei muss die Bewegung der Haut über die Knochen mitmodelliert werden — anderenfalls stellt sie einen Messfehler der Knochenlage dar, das sogenannte Hautbewegungsartefakt. Die Hautbewegung über die Knochen ist besonders groß in der Nähe von Gelenken. Allerdings haben wir herausgefunden, dass dort ein Großteil der Bewegung mit Hilfe eines einfachen Modells erklärt werden kann [1]. Bei MRT kann hingegen der Knochen direkt sichtbar gemacht werden, so dass kein Hautbewegungsartefakt auftritt. Andererseits ist hier die Herausforung, die Knochenbewegung korrekt zu bestimmen, indem die Punktwolken eines Knochen in zwei verschiedenen Aufnahmen zur Deckung gebracht werden. Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass die Fehler, die dabei entstehen, in einer ähnlichen Größenordnung wie die des Hautbewegungsartefakts liegen [2].

In weitergehenden Studien werden die Gelenkwinkel der Fingergelenke beim Greifen von Objekten verfolgt. Dabei dienen die oben genannten Handmodelle dazu, die Messgenauigkeit zu erhöhen. Das Ziel der Studien ist es, Kopplungen zwischen den Gelenkwinkeln zu finden, um die Komplexität der Handbewegung zu verringern [3].

Die Festlegung einer kartesischen Steifigkeits-Matrix von robotischen Systemen mit variabler Impedanz, seien es aktiv nachgiebige oder intrinsisch elastische Systeme, ist immer noch eine heuristische Aufgabe. Weiterhin muss diese Steifigkeit der robotischen Systeme während der Bewegung laufend angepasst werden. Der Mensch lernt diese Steifigkeit seit seiner Geburt durch Interaktionen anzupassen und zeigt eine Feineinstellung dieser in Abhängigkeit der Aufgabe und Umgebung. Wir wollen die zu Grunde liegenden Mechanismen zur Einstellung der Steifigkeit in Hand und Arm verstehen und die entwickelten Modelle auf robotische Systeme transferieren.

1. Verstehen, welche Kostenfunktionen der Anpassung der mechanischen Impedanz (Sonderfall: Steifigkeit) beim Menschen zu Grunde liegen, wie relevant die reinen passiv mechanischen Parameter — definiert durch das Muskel-Skelett System — sind, und wann und wie das zentrale Nervensystem diese mechanischen Parameter variiert;
2. Die Entwicklung neuartiger Mensch—Maschine-Schnittstellen zur kontinuierlichen Erfassung der mechanischen Impedanz, um damit die variable Impedanz unserer Roboter in einem Telepräsenz-Szenario zu kommandieren (dazu gehören auch Hand-Prothesen, Rehabilitationsrobotik und Tele-medizinische robotische Systeme).

Literatur