TeleFMG: Ein neuer Ansatz für Teleoperation

Teleoperation ermöglicht es einer Person, Maschinen aus der Ferne zu steuern. Das ist nützlich für Aufgaben, die gefährlich für Menschen sind, wie etwa Arbeiten in Katastrophengebieten oder Chemiefabriken. Viele aktuelle Methoden der Teleoperation können sich jedoch unangenehm und unnatürlich anfühlen. In diesem Artikel wird ein neues System namens TeleFMG vorgestellt, das es Nutzern ermöglicht, robotische Hände mit ihren eigenen natürlichen Handbewegungen zu steuern.

#Was ist TeleFMG?

TeleFMG ist ein tragbares Gerät, das die Muskelaktivität im Unterarm des Nutzers misst. Diese Informationen werden verwendet, um eine mehrfingerige Robotische Hand zu steuern. Das Gerät ist günstig und einfach zu tragen, so dass es bequem verwendet werden kann, während man verschiedene Aufgaben erledigt. Mit TeleFMG werden die Handbewegungen des Nutzers in Bewegungen der robotischen Hand übersetzt, was es intuitiver macht.

#Die Herausforderungen der Teleoperation

Während der COVID-19-Pandemie standen die medizinischen Fachkräfte vor Herausforderungen, als sie Patienten behandelten und gleichzeitig eine Infektion vermeiden wollten. Persönliche Schutzausrüstung (PSA) bietet einen gewissen Schutz, kann aber die Gesundheitsarbeiter nicht vollständig schützen. Darüber hinaus kann das Tragen von PSA unangenehm sein und Abfall erzeugen. Glücklicherweise können Roboter helfen, diese Risiken zu vermeiden, indem sie es dem medizinischen Personal ermöglichen, aus der Ferne mit Patienten zu interagieren.

Verschiedene Roboter werden bereits für Aufgaben wie die Desinfektion von Krankenhäusern oder die Lieferung von Vorräten eingesetzt, aber sie interagieren normalerweise nicht direkt mit Patienten. Das schränkt ihr Potenzial im Gesundheitswesen ein. TeleFMG zielt darauf ab, dies zu ändern, indem Roboter in die Lage versetzt werden, menschliche Handbewegungen für Aufgaben wie Pflege oder den Umgang mit medizinischen Instrumenten nachzuahmen.

#Wie TeleFMG funktioniert

Das TeleFMG-Gerät besteht aus zwei Bändern mit Sensoren, die den Druck erkennen, der auf den Unterarm ausgeübt wird. Die Sensoren senden Daten an einen kleinen Computer, der diese Signale verarbeitet. Das System übersetzt die Muskelbewegungen des Nutzers in Befehle für die robotische Hand. Während der Tests wird ein Handschuh mit zusätzlichen Sensoren verwendet, um sicherzustellen, dass das System die Handpositionen des Nutzers genau abbildet.

#Der Bedarf an genauer Teleoperation

Es ist wichtig, dass Teleoperationssysteme benutzerfreundlich und effizient sind. Vorhandene Methoden, wie die Verwendung von Gamecontrollern oder speziellen Joysticks, können sperrig sein und viel Training erfordern. TeleFMG bietet eine natürlichere Lösung, indem die Körperbewegungen des Nutzers direkt zur Steuerung der robotischen Hand verwendet werden.

Der Einsatz visueller Systeme, wie Kameras zur Sicht auf die Hand des Nutzers, hat seine Nachteile. Diese Systeme können bei schlechtem Licht oder Hindernissen Schwierigkeiten haben. Haptik-Handschuhe, die Handbewegungen messen, können genau sein, sind aber oft schwer und schränken die Fähigkeit des Nutzers ein, andere Aufgaben zu erledigen. FMG ist eine bessere Alternative, weil es günstig, leicht und einfach zu bedienen ist.

#Die Vorteile von Force-Myography

Force-Myography (FMG) ist eine innovative Methode, um den Zustand eines Arms zu erkennen, ohne direkten Kontakt zur Haut zu benötigen. FMG hat grosses Potenzial bei der Erkennung von Handgesten und kann gut für mehrere Nutzer funktionieren. Diese Eigenschaft macht es zu einer guten Wahl für die Teleoperation im Gesundheitswesen und anderen risikobehafteten Umgebungen.

#Erstellung des TeleFMG-Systems

Das TeleFMG-System ist so konzipiert, dass es einfach und intuitiv ist. Das FMG-Gerät, das am Unterarm getragen wird, sammelt Daten über die Muskelaktivität. Diese Daten werden verarbeitet, um die Winkel der Finger des Nutzers zu schätzen. Das System übersetzt dann diese Winkel in Befehle für die robotische Hand. Um eine genaue Schätzung der Fingerbewegung zu gewährleisten, werden verschiedene Modelle getestet und validiert.

#Datensammelprozess

Daten zu sammeln ist entscheidend für das Training des TeleFMG-Systems. Der Prozess beginnt damit, dass der Nutzer das FMG-Gerät und den Handschuh trägt, der die Handpositionen misst. Das Gerät sammelt Informationen, während der Nutzer verschiedene Fingerbewegungen ausführt, sodass das System lernen kann, wie Muskelaktivität mit Handbewegungen zusammenhängt.

Indem Daten mit einigen Variationen in der Sensoranordnung gesammelt werden, kann das System Genauigkeit gewährleisten, obwohl es geringfügige Unterschiede gibt, wie das Gerät an den Unterarmen verschiedener Nutzer sitzt. Das bedeutet, dass selbst wenn das Gerät nicht jedes Mal in genau derselben Position angebracht wird, der Trainingsprozess diese Änderungen berücksichtigen kann.

#Modelltraining

Um das System effektiv zu machen, wird ein datengestütztes Modell trainiert, um die Signale des tragbaren Geräts mit den Positionen der Finger des Nutzers zu verbinden. Verschiedene Techniken des maschinellen Lernens werden erkundet, um diejenige zu finden, die die besten Ergebnisse liefert. Die Trainingsdaten bestehen aus Zeitsequenzen der Muskelaktivität, die die Handbewegungen des Nutzers genau widerspiegeln.

Cleverer Einsatz von Technologie ist der Schlüssel zum Erreichen dieses Ziels. Das Modell analysiert Datensequenzen anstelle einzelner Messungen. Mit einer speziellen Art von neuronalen Netzen, bekannt als Temporal Convolutional Network (TCN), kann das System sowohl aus den räumlichen als auch zeitlichen Eigenschaften der gesammelten Signale lernen.

#Echtzeitbetrieb

Sobald das Modell trainiert ist, unterstützt es die Teleoperation in Echtzeit. Die robotische Hand kann die Handbewegungen des Nutzers fast sofort nachahmen. Die robotische Hand hat mehrere Gelenke, was komplexe Bewegungen ermöglicht. Das TeleFMG-System kann die notwendigen Bewegungen der robotischen Hand entsprechend den Befehlen des Nutzers schätzen.

Das Ergebnis ist eine reaktionsschnelle Teleoperations-Erfahrung, bei der die robotische Hand verschiedene Aufgaben ausführen kann, wie Gesten machen oder Objekte greifen. Allerdings kann es aufgrund der Kommunikations- und Verarbeitungszeiten der verwendeten Hardware zu leichten Verzögerungen kommen.

#Testen des Systems

Die Effektivität von TeleFMG wird durch eine Reihe von Tests bewertet. Verschiedene Gesten und Aufgaben werden mit der robotischen Hand ausgeführt, um zu messen, wie genau sie die Bewegungen des Nutzers nachahmt. Erste Ergebnisse zeigen eine hohe Erfolgsquote, insbesondere bei einfachen Aufgaben mit den Fingern.

Komplexere Aufgaben könnten Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere solche mit dem Daumen, da dessen Bewegungen weniger präzise modelliert sind. Zukünftige Verbesserungen werden die Verfeinerung des Modells zur Verbesserung der Gesamtgenauigkeit berücksichtigen.

#Erweiterung der Zugänglichkeit

Das TeleFMG-System wird zunächst mit einem Teilnehmer getestet. Um seine Anpassungsfähigkeit an neue Nutzer zu bewerten, wird das Trainingsmodell mit nur einer kleinen Menge neuer Daten, die von verschiedenen Nutzern gesammelt wurden, feinjustiert. Die Ergebnisse zeigen die Fähigkeit, sich anzupassen und gut zu funktionieren, selbst wenn es Variationen in Grösse und Form des Unterarms gibt.

Durch das Sammeln von nur wenigen Daten von neuen Nutzern verbessert das System seine Leistung erheblich. So wird es möglich, dass das TeleFMG von verschiedenen Personen mit minimalen Anpassungen verwendet werden kann.

#Verständnis der Sensorwichtigkeit

Um das TeleFMG-System weiter zu verbessern, untersuchen Forscher, welche Sensoren im FMG-Gerät am wichtigsten für die Genauigkeit bei der Vorhersage von Fingerbewegungen sind. Durch die Analyse, wie Veränderungen in den Sensordaten die Vorhersagen beeinflussen, identifiziert das Team, welche Bereiche des Unterarms entscheidende Rollen bei der Steuerung der robotischen Hand spielen.

Die Sensoren im unteren Unterarm haben sich als besonders wichtig herausgestellt, da sie einen starken Einfluss auf die Gesamtgenauigkeit des Modells haben. Dieses Wissen hilft, zukünftige Designs und die Platzierung von Sensoren für noch bessere Leistung zu informieren.

#Fazit

TeleFMG zeigt das Potenzial der Nutzung von FMG-Technologie für die Teleoperation. Die Fähigkeit, die Handbewegungen des Nutzers in robotische Aktionen zu übersetzen, macht es geeignet für verschiedene Anwendungen, einschliesslich im Gesundheitswesen. Durch den Fokus auf natürliche und intuitive Interaktion hat TeleFMG das Potenzial, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter zu verbessern.

Zukünftige Fortschritte könnten die Hinzufügung weiterer Funktionen umfassen, wie haptisches Feedback für taktile Empfindungen und virtuelle Realitätserfahrungen für die Nutzer. Insgesamt stellt TeleFMG einen signifikanten Fortschritt dar, um die Teleoperation effizienter, sicherer und benutzerfreundlicher zu gestalten.