Ingenieure der John Hopkins University haben eine Handprothese entwickelt, die Plüschtiere, Wasserflaschen und andere Alltagsgegenstände wie ein Mensch greifen kann, indem sie ihren Griff so einstellt, dass sie die Gegenstände nicht beschädigt oder falsch behandelt. Um ein präziseres und natürlicheres Greifen zu ermöglichen nutzten die Ingenieure Technologien wie den 3D-Druck.
Ziel der Forschenden der John Hopkins University war es, eine natürlichere Prothese zu entwickeln, die wie eine verlorene Gliedmaße funktioniert und sich auch so anfühlt.
(Bild: University Johns Hopkins)
Das Greifen nach einer Flasche, einem Ball oder sogar einem Stofftier mag banal erscheinen, doch für Menschen mit Amputationen stellen diese alltäglichen Handlungen eine Herausforderung dar. Die an der John Hopkins University entwickelte Prothese könnte dies ändern, indem sie ihren Griff automatisch an das gehaltene Objekt anpasst. „Das Ziel war von Anfang an, eine Handprothese zu entwickeln, die wir auf der Grundlage der physischen und sensorischen Fähigkeiten der menschlichen Hand modellieren – eine natürlichere Prothese, die wie eine verlorene Gliedmaße funktioniert und sich auch so anfühlt“, sagte Sriramana Sankar, ein John-Hopkins-Doktorand in biomedizinischer Technik, der die Arbeit leitete. „Wir wollen Menschen, die ihre oberen Gliedmaßen verloren haben, die Möglichkeit geben, sicher und frei mit ihrer Umgebung zu interagieren, ihre Liebsten zu fühlen und zu halten, ohne Angst zu haben, sie zu verletzen.
Taktile Sensoren von den Schichten der menschlichen Haut inspiriert
Die Prothese besteht aus einem Mehrfingersystem mit gummiartigen Polymeren und einem starren 3D-gedruckten Innenskelett. Ihre drei Schichten taktiler Sensoren, die von den Schichten der menschlichen Haut inspiriert sind, ermöglichen es, Objekte verschiedener Formen und Oberflächenstrukturen zu erfassen und zu unterscheiden, anstatt nur Berührungen zu erkennen. Jedes der weichen, luftgefüllten Fingergelenke kann laut Sankar mit den Muskeln des Unterarms gesteuert werden, und Algorithmen des maschinellen Lernens fokussieren die Signale der künstlichen Tastrezeptoren, um einen realistischen Tastsinn zu erzeugen. „Die sensorischen Informationen der Finger werden in die Sprache der Nerven übersetzt, um durch elektrische Nervenstimulation eine naturgetreue sensorische Rückmeldung zu geben“, so Sankar.
Wir kombinieren die Stärken sowohl der starren als auch der weichen Robotik, um die menschliche Hand zu imitieren.
Sriramana Sankar, John-Hopkins-Doktorand
Prothese passt Griff bei Bedarf an
Im Labor identifizierte und manipulierte die Hand 15 Alltagsgegenstände, darunter empfindliche Stofftiere, Spülschwämme und Pappschachteln, aber auch Ananas, Wasserflaschen aus Metall und andere robustere Gegenstände. In den Experimenten erzielte die Handprothese laut den Forschern im Vergleich zu den Alternativen die beste Leistung: Sie handhabte die Objekte mit einer Genauigkeit von 99,69 Prozent und passte ihre Griff bei Bedarf an, um Missgeschicke zu vermeiden. Das anschaulichste Beispiel war, als sie einen dünnen, zerbrechlichen, mit Wasser gefüllten Plastikbecher mit nur drei Fingern aufhob, ohne ihn zu beschädigen.
„Wir kombinieren die Stärken sowohl der starren als auch der weichen Robotik, um die menschliche Hand zu imitieren“, erklärt Sankar. „Die menschliche Hand ist weder völlig starr noch rein weich – sie ist ein hybrides System, in dem Knochen, weiche Gelenke und Gewebe zusammenwirken. Genau das wollen wir mit unserer Handprothese erreichen. Das ist Neuland für die Robotik und die Prothetik, die diese hybride Technologie bisher nicht in vollem Umfang genutzt haben. Es geht darum, einen festen Händedruck zu geben oder einen weichen Gegenstand aufzuheben, ohne Angst zu haben, ihn zu zerquetschen.“
Unser System ist neuronal inspiriert – es modelliert die Berührungsrezeptoren der Hand, um nervenähnliche Nachrichten zu erzeugen, so dass das 'Gehirn' der Prothese, also der Computer, versteht, ob etwas heiß oder kalt, weich oder hart ist oder aus dem Griff rutscht.
Nitish Thakor, Professor für Biomedizintechnik an der Johns Hopkins University
Handprothese nutzt Muskelsignale aus dem Unterarm
Die bioinspirierte Technologie ermöglicht es der Hand, auf diese Weise zu funktionieren, indem sie – wie die meisten Handprothesen – Muskelsignale aus dem Unterarm nutzt. Diese Signale überbrücken das Gehirn und die Nerven und ermöglichen es der Hand, sich zu beugen, loszulassen oder auf der Grundlage ihres Tastsinns zu reagieren. Das Ergebnis ist laut Nitish Thakor, Professor für Biomedizintechnik an der Johns Hopkins University, eine Roboterhand, die intuitiv „weiß“, was sie berührt, ähnlich wie das Nervensystem es tut.
„Wenn Sie eine Tasse Kaffee in der Hand halten, woher wissen Sie dann, dass Sie sie gleich fallen lassen werden? Ihre Handfläche und Fingerspitzen senden Signale an Ihr Gehirn, dass die Tasse verrutscht“, so Thakor. „Unser System ist neuronal inspiriert – es modelliert die Berührungsrezeptoren der Hand, um nervenähnliche Nachrichten zu erzeugen, so dass das 'Gehirn' der Prothese, also der Computer, versteht, ob etwas heiß oder kalt, weich oder hart ist oder aus dem Griff rutscht.“
Durchbruch für die Hybridrobotertechnologie
Die Forschungsarbeit stelle einen frühen Durchbruch für die Hybridrobotertechnologie dar, die sowohl die Prothetik als auch die Robotik verändern könnte, doch seien weitere Arbeiten zur Verfeinerung des Systems erforderlich, so Thakor. Künftige Verbesserungen könnten stärkere Greifkräfte, zusätzliche Sensoren und industrietaugliche Materialien umfassen. „Diese hybride Geschicklichkeit ist nicht nur für die nächste Generation von Prothesen wichtig“, sagt Thakor. „Es ist das, was die Roboterhände der Zukunft brauchen, denn sie werden nicht nur große, schwere Objekte handhaben. Sie werden auch mit empfindlichen Materialien wie Glas, Stoff oder Plüschtieren arbeiten müssen. Deshalb ist ein Hybridroboter, der wie die menschliche Hand konstruiert ist, so wertvoll – er kombiniert weiche und starre Strukturen, genau wie unsere Haut, unser Gewebe und unsere Knochen.“
Stand: 08.12.2025
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