Die Rolle von Robotern im menschlichen Kontakt und Teamarbeit
Roboter helfen Forschern zu untersuchen, wie körperlicher Kontakt Teamarbeit und Leistung verbessert.
Matthew R. Short, Daniel Ludvig, Francesco Di Tommaso, Lorenzo Vianello, Eric J. Perreault, Emek Barış Küçüktabak, Levi Hargrove, Kevin Lynch, Etienne Burdet, Jose L. Pons
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Inhaltsverzeichnis
Menschen sind soziale Wesen. Oft lernen wir von einander und helfen uns durch körperliche Berührung. Stell dir vor: während einer Physiotherapie führt ein Therapeut einen Patienten. Manchmal zieht oder schiebt er den Arm oder das Bein des Patienten, um ihm zu helfen, besser zu bewegen. Aber hier ist der Haken. Es ist schwierig zu messen, wie viel Kraft zwischen zwei Personen ausgetauscht wird, wenn sie versuchen, sich gegenseitig zu helfen.
Hier kommen Roboter ins Spiel. Forscher nutzen robotische Systeme, um zu studieren, wie Menschen sich berühren und helfen. Sie schaffen virtuelle Verbindungen mit Robotern, die das Gefühl von Berührung nachahmen können. Diese Roboter ermöglichen es zwei Personen, die Bewegungen des anderen zu fühlen, als wären sie mit unsichtbaren Fäden verbunden. Diese clevere Einrichtung erlaubt es Wissenschaftlern zu sehen, wie die Zusammenarbeit die Leistung bei Aufgaben verbessern kann und sogar, wie unsere Muskeln unterschiedlich reagieren, wenn wir im Team arbeiten.
Die Kraft der Teamarbeit
Frühere Studien zeigen, dass wenn zwei gesunde Personen (nennen wir sie Partner) zusammen an einer Aufgabe arbeiten, sie besser abschneiden als wenn sie alleine arbeiten. Denk an ein Sportteam; Spieler spielen oft besser, wenn sie zusammenarbeiten, als wenn sie alleine sind. Diese Teamarbeit beeinflusst auch, wie sie ihre Muskeln nutzen. Der stärkere Partner neigt dazu, ein wenig mehr Einsatz zu zeigen, um den schwächeren Partner auszugleichen. Wenn die Verbindung jedoch genau richtig eingestellt ist, können beide Partner besser werden, ohne dass sich einer überfordert fühlt.
In Rehabilitationsprogrammen wurde festgestellt, dass Patienten schneller neue Fähigkeiten lernen, wenn sie mit jemand anderem arbeiten, als wenn sie alleine trainieren.
Warum schliessen wir uns zusammen?
Selbst mit den Robotern, die helfen, sind Wissenschaftler sich nicht ganz sicher, warum Teamarbeit die Leistung steigert. Einige glauben, dass wir, wenn wir zusammenarbeiten, die Bewegungen des anderen durch dieses Feedback der Berührung aufnehmen. Stell dir einen Tanz vor, bei dem du dem Partner folgst. Andere vermuten, dass die Verbesserungen einfach von der mechanischen Interaktion der Körper kommen.
Um diese Ideen zu testen, richteten die Forscher Versuche für Partner mit Armen und Beinen ein. Sie liessen Menschen bewegende Ziele mit ihren Handgelenken und Knöcheln verfolgen, während sie mit Robotern verbunden waren. Die Roboter massen ihre Bewegungen und Interaktionen. Die Forscher wollten herausfinden, ob Partner unabhängig von der Art der Verbindung gleichmässig besser wurden, egal ob sie in beide Richtungen oder nur in eine Richtung verbunden waren.
Das Setup der Versuche
In ihren Experimenten verwendeten die Teilnehmer ihr dominantes Handgelenk oder Sprunggelenk, um visuelle Ziele zu verfolgen, die einfache sinusförmige Wellen sein konnten. Sie wurden mit jemandem ähnlichen Alters und körperlicher Fähigkeit gepaart, um alles fair zu halten. Die Forscher richteten drei Arten von Bedingungen ein: eine, in der die Partner alleine arbeiteten, eine, in der sie in Echtzeit zusammenarbeiteten, und eine, in der ein Partner nur den vergangenen Bewegungen des anderen auf einem Bildschirm folgte.
Es gab vier Blöcke von Aufgaben, die jeweils 20 Sekunden dauerten. Die Teilnehmer hatten die Möglichkeit, sich an die Roboter zu gewöhnen, bevor sie mit den eigentlichen Aufgaben begannen. Sie wurden nicht über die Kräfte informiert, die sie während der Arbeit mit den Robotern fühlen könnten, um die Dinge so natürlich wie möglich zu halten.
Wie wurde die Leistung gemessen?
Um zu sehen, wie gut die Teilnehmer abschnitten, berechneten die Forscher ihre Nachverfolgungsfehler, was einfach bedeutet, wie genau sie die Zielbewegungen nachahmten. Sie wollten herausfinden, wie viel besser (oder schlechter) die Teilnehmer abschnitten, wenn sie verbunden waren, im Vergleich dazu, als sie alleine arbeiteten.
Ausserdem schauten sie genau darauf, wie die Muskeln in jedem Partner zusammenarbeiteten. Sie verfolgten die Muskelaktivität, um herauszufinden, wie viel Kraft eingesetzt wurde, um bei der Bewegung zu helfen. Das zeigte, wie Menschen ihre Muskeln je nach Partnernutzung anpassen könnten.
Die Ergebnisse sind da!
Bei den Ergebnissen fanden die Forscher heraus, dass sowohl das Handgelenk als auch der Knöchel ähnliche Verbesserungen in der Leistung zeigten, wenn Partner zusammenarbeiteten. Interessanterweise neigten bessere Partner dazu, ihren Muskelaufwand je nach Fähigkeit des Partners anzupassen. Wenn ein Partner schwächer war, setzte der stärkere Partner mehr Muskeln ein, um zu helfen, ähnlich wie wenn man den Rucksack eines Freundes trägt.
Für Partner, die weniger geschickt waren, änderte das Arbeiten mit einer vorab aufgezeichneten Trajektorie jedoch ihre Leistung nicht viel im Vergleich zur Live-Arbeit. Das könnte bedeuten, dass weniger geschickte Personen einfach davon profitieren können, einem besseren Partner zu folgen.
Die Muskelmechanik
Bei der Untersuchung der Muskelaktivität fanden sie etwas Interessantes. Das Handgelenk-Team zeigte grössere Variationen in der Muskelko-Kontraktion – wie die Muskeln zusammenarbeiten, um Bewegungen zu stabilisieren – basierend darauf, mit wem sie gepaart waren. Stärkere Partner mussten ihre Muskeln anders anspannen, um die Stabilität bei einem schwächeren Partner aufrechtzuerhalten.
Aber am Knöchel war es eine andere Geschichte. Die Ko-Kontraktion blieb ziemlich konstant, unabhängig von der Fähigkeit des Partners. Das deutet darauf hin, dass die Art und Weise, wie der Körper Muskeln bei kooperativen Aufgaben nutzt, zwischen den oberen und unteren Gliedmassen ziemlich unterschiedlich sein kann.
Also, was ist die Botschaft?
Überall zeigten die Ergebnisse, dass körperliche Interaktion die Leistung steigert, sei es durch direkte Berührung oder das Folgen der Bewegungen eines Partners. Dieselben Prinzipien gelten sowohl für Handgelenke als auch für Knöchel, was darauf hindeuten könnte, dass unsere Körper ähnliche Wege haben, miteinander zu arbeiten, unabhängig vom betroffenen Glied.
Aber die Muskelstrategien unterscheiden sich definitiv zwischen dem Ober- und Unterkörper. Starke Kommunikation – sowohl durch Berührung als auch durch visuelle Hinweise – ist entscheidend für effektive Teamarbeit, besonders beim Erlernen neuer Fähigkeiten. Es scheint, dass, wenn Partner zusammen besser werden, sie sich vielleicht ein wenig Kraft voneinander leihen, egal ob sie in Echtzeit zusammenarbeiten oder jemanden früheren Bewegungen folgen.
Das grosse Ganze
Im grossen Ganzen kann das Verständnis, wie menschliche Berührung und Hilfe durch Roboter zusammenspielen, echte Auswirkungen haben. Die Forscher hoffen, diese Ergebnisse in der physiotherapeutischen Rehabilitation anzuwenden. Stell dir Therapiesitzungen vor, in denen Patienten mit einem virtuellen Partner trainieren könnten, was ihnen helfen würde, schneller und effektiver zu lernen.
Während sie tiefer in die Studie dieser Interaktionen eintauchen, hoffen die Forscher, noch grössere Parallelen zu ziehen und Wege zu finden, die Mechanismen der Teamarbeit zu verbessern. Also, das nächste Mal, wenn du zwei Leute siehst, die zusammenarbeiten oder Berührung zur Kommunikation nutzen, denk dran: hinter ihrer Verbindung steckt eine faszinierende Wissenschaft!
Zukünftige Richtungen
Die Forscher planen, diese Arbeit weiterzuführen, indem sie untersuchen, wie diese Prinzipien auf Patienten mit körperlichen Einschränkungen angewendet werden können. Sie möchten sehen, ob die Vorteile der Zusammenarbeit mit Partnern gegen traditionelle robotergestützte Systeme, die Bewegungen leiten, bestehen bleiben.
Während die Welt sich weiterhin verändert, tun es auch die Arten, wie wir lernen und heilen. Die Nutzung von Robotern, um menschliche Verbindungen in Therapieumgebungen zu fördern, könnte den Weg für einen helleren, kollaborativeren Ansatz zur Rehabilitation ebnen – ein bisschen Technologie gemischt mit der zeitlosen Magie menschlicher Verbindung.
Durch diese Studien können wir nicht nur die Genesung unterstützen, sondern auch die Freude am gemeinsamen Arbeiten und Heilen fördern – denn schliesslich, wer würde nicht eine helfende Hand (oder einen Roboter) auf dem Weg wollen?
Titel: Effects of Uni- and Bidirectional Interaction During Dyadic Ankle and Wrist Tracking
Zusammenfassung: Haptic human-robot-human interaction allows users to feel and respond to one anothers forces while interfacing with separate robotic devices, providing customizable infrastructure for studying physical interaction during motor tasks (i.e., physical rehabilitation). For both upper- and lower-limb tasks, previous work has shown that virtual interactions with a partner can improve motor performance and enhance individual learning. However, whether the mechanism of these improvements generalizes across different human systems is an open question. In this work, we investigate the effects of haptic interaction between healthy individuals during a trajectory tracking task involving single-joint movements at the wrist and ankle. We compare tracking performance and muscle activation during haptic conditions where pairs of participants were uni- and bidirectionally connected, in order to investigate the contribution of real-time responses from a partner during the interaction. Findings indicate similar improvements in tracking performance during the bidirectional interaction for both the wrist and ankle, despite significant differences in how individuals modulated co-contraction. For each joint, bidirectional and unidirectional interaction resulted in similar improvements for the worse partner in the dyad. For the better partner, bidirectional interaction outperformed unidirectional interaction, likely due to changes in movement planning that were not observed in the unidirectional condition. While these results suggest that unidirectional interaction is sufficient for error correction of less skilled individuals during simple motor tasks, they also highlight the mutual benefits of bidirectional interaction which are consistent across the upper and lower limbs.
Autoren: Matthew R. Short, Daniel Ludvig, Francesco Di Tommaso, Lorenzo Vianello, Eric J. Perreault, Emek Barış Küçüktabak, Levi Hargrove, Kevin Lynch, Etienne Burdet, Jose L. Pons
Letzte Aktualisierung: 2024-11-28 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.25.624926
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.25.624926.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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