Geh-Maschine: Roboter lernt laufen wie ein Kleinkind

Forscher haben einen Roboter dazu gebracht, den aufrechten Gang auf ähnliche Art zu erlernen wie es Kinder tun. Das Ergebnis könnten nicht nur Maschinen sein, die eleganter als bisher auf zwei Beinen gehen - sondern auch neue Erkenntnisse darüber, wie der Mensch das Laufen lernt.

IOP

Maschinen können heutzutage fliegen wie Kolibris, meterhoch springen und auf vier Beinen in Windeseile sprinten. Versuchen sie aber, aufrecht auf zwei Beinen zu gehen, wirken sie meist ziemlich unbeholfen. Jetzt haben Forscher einen Ansatz gewählt, der Abhilfe schaffen könnte: Sie haben nach eigenen Angaben einen Roboter konstruiert, der den Gang des Menschen nicht nur äußerlich nachzuahmen versucht, sondern die Steuerung durch das menschliche Gehirn simuliert.

Theresa Klein und Anthony Lewis von der University of Arizona in Tucson haben dazu den sogenannten Zentralen Mustergenerator (ZMG) nachgestellt - eine Ansammlung von Nervenzellen im Rückenmark, die rhythmische Muskelbewegungen auslösen kann und so unter anderem das Gehen ermöglicht. Das Besondere an ihnen ist, dass sie nicht bewusst gesteuert werden müssen, sondern auf Basis von Informationen aus dem Körper selbständig ihre Signale an die Muskeln aussenden.

Die einfachste Form eines ZMG ist ein sogenanntes Halbzentrum: Zwei Neuronen, die abwechselnd feuern. Wie Klein und Lewis im Fachblatt "Journal of Neural Engineering" schreiben, statteten sie ihre Maschine mit einen elektronischen Halbzentrum aus. Auch sonst versuchten sie, den menschlichen Gehapparat zu simulieren: Elastische Bänder stellten die Arbeit der Muskeln nach, in ihnen eingebaute Lastsensoren übernahmen die Funktion des Golgi-Sehnenorgans, das bei Menschen wie allen Wirbeltieren die Muskelspannung regelt. Der Roboter sei dadurch "ein vollständiges physikalisches oder auch 'neuro-robotisches' Modell" des menschlichen Systems.

Hoffnung auf neue Therapien

In Experimenten zeigte sich, was die Maschine kann: Die Wechselwirkungen zwischen dem Reflexsystem, den Körperbewegungen und dem ZMG habe den Roboter laufen lassen - ohne Hilfe beim Balancieren und so, dass er auf dynamische Veränderungen reagieren konnte. "Der ZMG hat geholfen, den Gang gegenüber Störungen unempfindlich zu machen", schreiben die Wissenschaftler. Das sei ein klarer Vorteil gegenüber einer Maschine, die ungeachtet aller äußeren Einflüsse geradeaus zu laufen versuche.

Möglicherweise lernten Kleinkinder auf ähnliche Art das Laufen: Sie begännen auf ähnlich simple Art wie der Roboter und entwickelten mit der Zeit komplexere Bewegungsmuster. Klein und Lewis hoffen deshalb, dass ihr System verstehen hilft, welche neurophysiologischen Prozesse den Körperbewegungen von Mensch und Tier zugrunde liegen.

Matt Thornton, Experte für Ganganalyse am britischen Royal National Orthopaedic Hospital, bezeichnete den Roboter gegenüber der BBC als "interessante Entwicklung". Während frühere Modelle die menschliche Bewegung lediglich imitiert hätten, stelle die neue Maschine die zugrunde liegenden Kontrollmechanismen des Menschen nach. "Das könnte ein neuer Ansatz sein, die Verbindung zwischen Problemen in der Steuerung des Nervensystems und Gehstörungen zu verstehen."

Derzeitige Systeme würden den Gang von Patienten anhand der Bewegungen von Hüfte, Knien und anderen Gelenken analysieren. "Das gibt uns zwar detaillierte Informationen über die Gelenke, Knochen und Muskeln", so Thornton. "Aber das robotische Modell könnte das mit dem Nervensystem in Verbindung bringen, das diese Bewegungen kontrolliert."

mbe

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