Neues Exoskelett für Senioren unterstützt genau dann, wenn die Kraft beim Aufstehen fehlt – und erleichtert ihnen auch das Gehen

Ein neues Exoskelett für Senioren erleichtert das Aufstehen und senkt beim Gehen den Energieaufwand im Schnitt um 13,6 Prozent.

Dr. Xiaohui Zhang aus dem Lehrstuhl für Intelligente Bio-Robotische Systeme der TUM zeigt ihr Exoskelett, das älteren Menschen mit Hüftproblemen das Aufstehen erleichtert. © Andreas Heddergott / TUM

Dr. Xiaohui Zhang aus dem Lehrstuhl für Intelligente Bio-Robotische Systeme der TUM zeigt ihr Exoskelett, das älteren Menschen mit Hüftproblemen das Aufstehen erleichtert. © Andreas Heddergott / TUM

Aufstehen ist eine dieser Bewegungen, über die man jahrzehntelang kaum nachdenkt. Erst wenn Muskelkraft und Koordination nachlassen, wird sichtbar, wie viel der Körper dabei eigentlich leisten muss. An dieser Stelle soll ein Exoskelett für Senioren helfen: nicht indem es den Menschen hochzieht, sondern indem es die eigene Bewegung im richtigen Moment unterstützt. Forscher der Technischen Universität München (TUM) haben dafür einen weichen Roboteranzug entwickelt, der über der Kleidung getragen wird und die Hüfte beim Aufstehen und Gehen entlastet.

Wie stark diese Unterstützung ausfällt, prüfte das Team in einer Studie mit zehn Erwachsenen zwischen 69 und 85 Jahren und veröffentlichte die Ergebnisse in Nature Communications. Im Durchschnitt waren die Teilnehmer 77,7 Jahre alt. Sie konnten selbstständig gehen, hatten aber bereits Einschränkungen in der Funktion ihrer Beine. Anders als starre Exoskelette richtet sich der weiche Anzug damit an Menschen, die noch mobil sind, für die alltägliche Bewegungen aber zunehmend mehr Kraft kosten.

So hilft das Exoskelett für Senioren beim Aufstehen

Der Exosuit besteht aus textilen Elementen, einem Hüftgurt, Oberschenkelriemen und künstlichen Sehnen. Ein kleiner Motor sitzt am Rücken. Sensoren an den Beinen registrieren Bewegungen und melden sie an die Steuerung. Erkennt das System, dass eine Person aufstehen oder losgehen will, spannt der Motor die Sehnen und unterstützt die Hüftstreckung. „Wir nutzen maschinelles Lernen, um den Menschen genau im richtigen Moment die notwendige Unterstützung zu bieten“, sagt TUM-Forscherin Xiaohui Zhang.

Beim Ein-Minuten-Aufstehtest sollten die Teilnehmer möglichst oft vom Sitzen ins Stehen wechseln und sich wieder setzen. Ohne aktive Hilfe schafften sie durchschnittlich 16,8 vollständige Wiederholungen, mit eingeschaltetem Exosuit waren es 18,6. Im Mittel kamen 1,8 zusätzliche Wiederholungen hinzu. Ein kompletter Sitz-Steh-Zyklus verkürzte sich im Durchschnitt um neun Prozent. Bei einem Teilnehmer waren sogar vier zusätzliche Wiederholungen möglich.

Beim Gehen sinkt der Energieaufwand

Auch beim sechsminütigen Gehtest machte sich die Unterstützung bemerkbar. Der metabolische Transportaufwand sank im Durchschnitt um 13,6 Prozent. Dabei handelt es sich um die Energiemenge, die ein Mensch benötigt, um eine bestimmte Strecke zurückzulegen. Sieben von neun ausgewerteten Personen verbrauchten mit dem Exosuit weniger Energie. Vier erreichten eine Verringerung von mehr als 20 Prozent, der größte gemessene Rückgang lag bei 27,5 Prozent.

Die Ergebnisse fielen allerdings nicht bei allen Teilnehmern gleich aus. Bei zwei Personen stieg der Energieaufwand um 9,9 beziehungsweise 18 Prozent. Als mögliche Gründe führen die Forscher Unterschiede bei Bewegungsmustern, körperlicher Ausgangslage und Passform an. Auch die kurze Gewöhnungsphase könnte eine Rolle gespielt haben. Das komplette System wiegt 2,86 Kilogramm, wobei ein großer Teil des Gewichts körpernah am Rumpf sitzt.

Der Roboteranzug übernimmt die Bewegung nicht

Der Exosuit zieht seinen Träger nicht einfach aus dem Stuhl. Die Bewegung beginnt weiterhin aus eigener Kraft. Erst wenn das System die Bewegungsabsicht erkennt, unterstützt es die anschließende Streckung der Hüfte. Dadurch bleibt der Mensch aktiv beteiligt, während die Technik einen Teil der körperlichen Arbeit übernimmt. Die Forscher sprechen von einer kooperativen Unterstützung, bei der vorhandene Bewegungen verstärkt werden.

Auch das Gefühl, die eigene Bewegung selbst zu steuern, blieb weitgehend erhalten. Auf einer Skala von eins bis sieben erreichten die Teilnehmer im Durchschnitt 6,07 Punkte. „Die Menschen haben unseren Roboteranzug getragen und berichten, dass er nicht als störend empfunden wird und bequem über normaler Kleidung getragen werden kann“, sagt Mitentwickler Lorenzo Masia vom TUM MIRMI Robotics Institute.

Im Alltag muss sich der Exosuit noch beweisen

Messungen an Hüfte und Rumpf ergaben keine größeren Veränderungen der natürlichen Bewegungsabläufe. Auch bei den untersuchten Stabilitätswerten fanden die Forscher auf Gruppenebene keine auffälligen Unterschiede. Allerdings reagierten einzelne Teilnehmer verschieden auf die Unterstützung. Daraus lässt sich bislang nicht ableiten, ob ein solcher Anzug langfristig auch das Sturzrisiko beeinflussen könnte.

Bis zum Einsatz im Alltag bleiben weitere Fragen offen. Die Versuche dauerten nur kurze Zeit und fanden unter Laborbedingungen statt. Noch ist unklar, wie bequem der Exosuit über mehrere Stunden bleibt, wie gut er längere Wege unterstützt und ob sich die Vorteile über Wochen oder Monate erhalten. Künftige Untersuchungen sollen deshalb längere Anwendungen unter realitätsnäheren Bedingungen prüfen.

Kurz zusammengefasst:

  • Ein weiches Exoskelett für Senioren unterstützte ältere Menschen beim Aufstehen und erhöhte die Zahl der Wiederholungen innerhalb einer Minute im Durchschnitt um 1,8.
  • Beim Gehen sank der Energieaufwand im Mittel um 13,6 Prozent, wobei die Wirkung zwischen den Teilnehmern deutlich schwankte.
  • Der Anzug unterstützt eine bereits begonnene Bewegung, übernimmt sie aber nicht vollständig. Wie gut das System im Alltag funktioniert, müssen längere Tests klären.

Übrigens: Schon eine frühere TUM-Entwicklung zeigt, wie tragbare Robotik ältere Menschen beim Gehen entlasten kann – eine „robotische Hose“ senkte den Energieaufwand teils um mehr als zehn Prozent. Mehr dazu in unserem Artikel.

Bild: © Andreas Heddergott / TUM

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