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  • Tobias

BCI-Steuerung in der Robotik

Die Anwendungsmöglichkeiten von Brain-Computer-Interfaces werden mit fortschreitender technologischer Entwicklung zunehmend vielfältiger.

Mittlerweile haben verschiedene Firmen und andere Organisationen die Möglichkeiten Maschinen und Roboter per BCI zu kontrollieren demonstriert.

Während das Hauptaugenmerk der Wissenschaft ansonsten darauf liegt eine Ansteuerung von Prothesen per BCI zu ermöglichen, wird bei der SNAP-GmbH außerdem versucht gegebene Grundvoraussetzungen der Menschen zu erweitern und somit ihre Leistungsfähigkeit zu erhöhen, was vor allem der Industrie zu Gute kommt.


Die Firma OpenBCI, deren System auch von der SNAP-GmbH genutzt wird, hat eine neue Version ihres Brain-Computer-Interfaces veröffentlicht, inklusive neuer Elektroden welche in eine Art Helm integriert sind.


Inwieweit sich die Steuerungsmöglichkeiten von BCI`s mit anderen Zukunftstechnologien, wie der Robotik verbinden lassen, kann anhand folgender Beispiele verdeutlicht werden:


Das Kyoto-BCI des Kyoto Advanced Telecommunications Research Institute ermöglicht es Menschen einen zusätzlichen Roboter-Arm zu steuern, während diese mit ihren eigenen Armen andere Tätigkeiten ausführen, wie beispielsweise einen Ball über ein Brett zu balancieren.

In der hierauf Bezug nehmenden Demonstration war der Bewegungsspielraum noch sehr eingeschränkt, der Arm konnte sich in eine Richtung, beziehungsweise einer vorgegebenen Bahn, bewegen und die Hand um eine Wasserflasche herum öffnen und schließen.

Hierbei werden Menschen jedoch durch ihre eigene Fähigkeit zum sogenannten "Multitasking" limitiert, was natürlich andererseits die Möglichkeit zum Training dieser Fähigkeit eröffnet.


Das MIT wiederum hat sowohl einen per BCI gesteuerten zweiarmigen Industrieroboter vorgestellt, welcher dann, von einem Test-Probanden gesteuert, Arbeiten ausführen kann, als auch ein, einem Exoskelett ähnlichem, Gerät, welches über zwei Arme verfügt und dadurch die Produktivität eines Menschen verdoppeln soll.


Die Zielrichtung , welche so, unter anderem, auch von SNAP verfolgt wird, liegt hier eindeutig in der Effizienzsteigerung von Arbeitsprozessen. Diese muss sich aber nicht nur auf die reale Welt beschränken, sondern eignet sich, vor allem, auch für virtuelle Anwendungen.


Neben dem Sammeln von EEG-Daten können auch EMG-Daten sinnvoll als Ergänzung genutzt werden, da sie auch Auskunft über die muskuläre Aktivität des jeweiligen Probanden geben.

Laut Daniel Rus, MIT’s Computer Science und Artificial Intelligence Laboratory director, welcher die besagten Arbeiten des MIT beaufsichtigt, kann die Kombination aus EEG- und EMG-Daten eine natürlichere Mensch-Roboter Interaktion ermöglichen, um eine größere Bandbreite von Verwendungsmöglichkeiten zu schaffen.

Indem man dieses muskuläre Feedback nutzt, könne man Roboter über räumliche Distanz hinweg per Gesten steuern und somit deren Anwendungen spezifischer abstufen.


All diese Nutzungsmöglichkeiten verdeutlichen das Potenzial für Brain-Computer-Interfaces und machen diese dadurch zur Schnittstelle zukunftsorientierter Technologien.


Quellen: (https://roboticsandautomationnews.com/2018/07/27/openbci-launches-new-version-of-its-brain-computer-interface/18531/)


(https://www.theverge.com/2018/7/25/17611812/brain-controlled-robot-arm-supernumerary-bmi)

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