Ob ein Kleinkind nach seinen Zehen greift oder jemand nach einem Bleistift, der von der Arbeitsplatte rollt – das Greifen von Gegenständen mit den Händen ist ein menschlicher Urinstinkt. Forscher am Neural Control of Movement Laboratory der Arizona State University haben herausgefunden, dass diese einfache Aufgabe gar nicht so einfach ist. Tatsächlich ist der Greifvorgang der letzte Schritt in einer Reihe komplexer Prozesse, die unseren Tastsinn ausmachen. Ineffizienzen oder Störungen in einem Glied dieser Kette von Prozessen wirken sich direkt auf unsere Fähigkeit aus, unsere Hände zu benutzen. Daher ist die Forschung auf dem Gebiet der neuronalen Bewegungskontrolle für den Fortschritt in der Rehabilitationstechnologie und -behandlung von entscheidender Bedeutung. Die mehrachsigen Kraft-/Drehmomentsensoren von ATI helfen den Forschern, den menschlichen Tastsinn zu entschlüsseln, indem sie Rückmeldungen in Echtzeit liefern, während der Prozess abläuft.
Qiushi Fu untersucht sensomotorische Prozesse im Neural Control of Movement Laboratory. Die Forschung des Labors konzentriert sich auf die Hand als Modell für das Verständnis von motorischem Lernen und Kontrolle. Die Experimente von Fu konzentrieren sich auf den menschlichen Tastsinn. Er setzt die kleinsten F/T-Sensoren von ATI ein, um das sensorische Feedback (die Kommunikation zwischen dem Gehirn und den Muskeln der Hand) bei Greif- und Manipulationsversuchen genauer zu untersuchen.
Wenn wir nach einem Gegenstand greifen, sammelt unser Gehirn zunächst Informationen aus unserer Umgebung und stellt Querverweise zu ähnlichen Situationen aus der Vergangenheit her. Anhand von visuellen Hinweisen und Erinnerungen können wir abschätzen, wie viel Kraft wir aufbringen müssen, um den Gegenstand zu greifen, ohne ihn fallen zu lassen oder zu zerquetschen. Sobald wir den Gegenstand in der Hand haben, erhält unser Gehirn weiterhin Rückmeldungen über den Greifvorgang. So können wir unseren Griff und unsere Handhaltung während der Ausführung der Aufgabe anpassen. All dies geschieht sofort, in unserem Unterbewusstsein. Durch Versuch und Irrtum lernen wir, diese alltägliche, funktionelle Bewegung zu perfektionieren. Je mehr wir greifen, desto größer wird unser Bezugsfeld und desto besser können wir die Kräfte einschätzen, die für die Handhabung von Gegenständen erforderlich sind. Da wir diese Bewegung fast jeden Tag ausführen, entwickeln wir ein hohes Maß an Geschicklichkeit.
Was wäre, wenn wir unseren Tastsinn verlieren würden? Was wäre, wenn wir uns nicht mehr auf unsere Hand-Augen-Koordination verlassen könnten, um Objekte zu manipulieren? Wären wir in der Lage, uns morgens ein Frühstück zu machen oder uns anzuziehen? Wären wir in der Lage, zur Arbeit zu fahren? Wären wir überhaupt in der Lage zu arbeiten?
Qiushi Fu hat viele verschiedene Experimente entwickelt, um zu untersuchen, wie das Gehirn die Fingerkräfte beim Greifen und Manipulieren steuert. Fu sagt: „Die Ergebnisse könnten es uns ermöglichen, die Auswirkungen neurologischer Störungen auf die Handsteuerung zu bewerten und den neuronalen Rehabilitationsprozess zu unterstützen.“
In den Experimenten von Fu werden die F/T-Sensoren von ATI in ein Objekt eingeschlossen. Die Versuchsperson manipuliert das Objekt, während die Sensoren sofortige Kraftrückmeldedaten aus sechs Achsen (Kräfte Fx, Fy, Fz und Drehmomente Tx, Ty und Tz) liefern. Die Sensoren melden auch den Druckpunkt jeder Fingerspitze und erfassen die Rückmeldung an das Gehirn. Durch das Reverse Engineering des Prozesses mit Hilfe der F/T-Sensoren erhält Fu einen viel umfassenderen Überblick über den Manipulationsprozess, von Anfang bis Ende. Fu erklärt: „Diese Informationen werden uns Aufschluss über die Geschwindigkeit der Reaktion, die Rolle der sensorischen Rückmeldung sowie andere physiologische Messgrößen geben.“
Mit diesen Experimenten sollen Daten in einer „echten“ Situation gemessen und aufgezeichnet werden. Es muss sichergestellt werden, dass die Sensoren die Entscheidung der Versuchsperson, wie sie die Objekte manipuliert, nicht beeinflussen. Die kleinsten F/T-Sensoren von ATI, Nano17 und Nano25 (17 mm bzw. 25 mm Durchmesser), lassen sich leicht im Testobjekt verstecken. Dies maximiert die Greiffläche und garantiert, dass die Testperson völlig frei entscheiden kann, wie sie die Objekte manipuliert.
Fu wählte die F/T-Sensoren von ATI zum Teil wegen ihrer kompakten Größe, aber auch wegen ihrer hervorragenden Qualität. Er sagt: „Die F/T-Sensoren von ATI bieten eine hervorragende Genauigkeit, Robustheit und Empfindlichkeit für unsere Forschung.“ Das Design der F/T-Sensoren ist ideal, um die subtilen Veränderungen der Fingerspitzenkräfte während der Versuche von Fu zu erkennen. Silizium-Dehnungsmessstreifen innerhalb des F/T-Wandlerkörpers wirken als Signalverstärker und heben Rauschverzerrungen auf. Die präzisen und genauen Messungen des ATI F/T-Sensors führen zu qualitativ hochwertigen Daten, was Fu und seinem Team noch mehr Vertrauen in ihre Ergebnisse gibt.
Dank unseres Tastsinns können wir unsere Hände und Finger effizienter einsetzen als jede andere Spezies. Wir haben gelernt, dass das Gehirn, die Muskeln der Hand und die Finger alle eine wesentliche Rolle spielen. Wenn eines dieser Teile nicht richtig funktioniert, ist unser Tastsinn und damit die Fähigkeit, unsere Hände zu benutzen, beeinträchtigt. Glücklicherweise werden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Steuerung wie Quishi Fu zur Entwicklung von Hilfsroboterlösungen beitragen, um die Mobilität und in manchen Fällen auch die Unabhängigkeit der Patienten wiederherzustellen.
Da die Bevölkerung immer älter wird, wird die Zahl der Menschen, die mit gesundheitlichen Beeinträchtigungen leben müssen, weiter ansteigen. Für Patienten mit eingeschränkter motorischer Kontrolle aufgrund von neurologischen Störungen, traumatischen Verletzungen, Schlaganfällen oder anderen Krankheiten bieten Hilfsroboterlösungen Hoffnung auf eine bessere Lebensqualität. ATI ist sehr stolz darauf, an der Forschung zur neuronalen Steuerung an der Arizona State University beteiligt zu sein.
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Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des Neural Control of Movement Laboratory an der ASU!
