Benutzerpräferenzbasierte Human-in-the-Loop-Anpassung der Unterstützung durch Exoskelette beim Gehen

Menschen beim energiesparenderen Gehen unterstützen

Stellen Sie sich vor, Sie könnten eine tragbare Gehhilfe so einfach einstellen wie den Klang Ihrer Kopfhörer. Diese Studie untersucht, ob Menschen einem robotischen Hüftgerät schnell beibringen können, ihnen auf eine angenehme und energieeffiziente Weise zu helfen — allein anhand ihres eigenen Gefühls und ohne komplexe Laborgeräte.

Ein roboterartiger Helfer an den Hüften

Die Forschenden verwendeten ein Hüftexoskelett, einen leichten Rahmen mit Motoren an den Hüften, die die Beinbewegungen beim Gehen auf einem Laufband unterstützen. Anstatt dass Ingenieure vorprogrammieren, wann und wie das Gerät drückt oder zieht, erhielten die Versuchspersonen einen kleinen Handcontroller. Damit konnten sie vier Schlüsselmomente im Gangzyklus verschieben, in denen das Exoskelett die Richtung wechselte oder die stärkste Unterstützung lieferte. Ein Bildschirm vor ihnen zeigte einfache Kurven des Unterstützungsverlaufs, sodass sie sehen konnten, wie ihre Änderungen das Gefühl der Unterstützung beeinflussten.

Die Nutzer ihre eigene Unterstützung abstimmen lassen

Elf gesunde Erwachsene nahmen teil. Nach einer kurzen Eingewöhnungsphase ging jede Person mit dem Exoskelett und nutzte den Controller, um verschiedene Unterstützungsprofile auszuprobieren. Sie wurden gebeten, das gesamte Spektrum zu erkunden und sich für das Profil zu entscheiden, das sich am besten anfühlte und offenbar ihren Aufwand verringerte. Es gab kein festes Zeitlimit. Im Schnitt probierten die Teilnehmenden etwa dreißig Einstellungen aus und brauchten rund elf Minuten, um festzustellen, dass sie ihre bevorzugte Unterstützung gefunden hatten. Auffällig war, dass sie fast immer nur jeweils einen Zeitpunkt veränderten, was auf eine sorgfältige, schrittweise Suche statt zufälliges Ausprobieren hindeutet.

Energieeinsparungen ohne aufwändige Messungen

Obwohl die Gehenden sich nur auf ihr eigenes Empfinden stützten, zahlten sich ihre Entscheidungen in messbaren Energieeinsparungen aus. Wenn das Exoskelett das vom Nutzer bevorzugte Timingmuster verwendete, sank der Energieverbrauch beim Gehen um etwa 17 Prozent im Vergleich zum Tragen desselben Geräts ohne hilfreiches Drehmoment. Berücksichtigt man das zusätzliche Gewicht des Geräts, ergab sich dennoch eine spürbare Verringerung gegenüber dem Gehen ohne Exoskelett. Die Forschenden verschoben anschließend jeden der vier Zeitpunkte etwas früher oder später im Schrittzyklus. Diese Verschiebungen, selbst wenn sie recht groß waren, veränderten die Energieeinsparungen kaum — ein Hinweis darauf, dass die nutzergewählten Muster nicht nur effektiv, sondern gegenüber kleinen Timingfehlern robuster waren.

Wie Kontrolle sich für den Nutzer anfühlt

Über den Energieverbrauch hinaus interessierte das Team, wie die Nutzung des Exoskeletts das Gefühl der eigenen Bewegungssteuerung beeinflusste. Nachdem die Personen entweder mit ausgeschalteter Unterstützung oder mit ihrem abgestimmten Unterstützungsprofil gegangen waren, bewerteten sie Aussagen dazu, wie sehr es sich anfühlte, als würden sie die Bewegung selbst verursachen. Wie erwartet fühlten sich die Teilnehmenden kontrollierter, wenn das Gerät nicht aktiv half. Dennoch sanken die Wertungen bereits bei teilweiser Unterstützung merklich, was zeigt, dass die Schub- und Zugkräfte des Geräts das Erleben der Bewegungsidentität veränderten. Das legt nahe, dass künftige Designs physische Vorteile und Natürlichkeit der Bewegung ausbalancieren sollten.

Warum dieser Ansatz wichtig ist

Die Studie zeigt, dass es möglich ist, Nutzer ein Hüftexoskelett nach Gefühl abstimmen zu lassen, sodass schnell personalisierte Gehhilfe entsteht, die die Energiekosten auf ähnlich niedrige Werte bringt wie zeitaufwändigere Laborverfahren. Die bevorzugten Einstellungen variierten stark zwischen den Personen und unterstreichen die Notwendigkeit individueller Anpassung statt eines Einheitsprogramms. Weil die Methode schnell ist und keine sperrige Messtechnik erfordert, könnte sie Exoskelette für ältere Menschen, Rehabilitationspatienten und den Alltagsgebrauch praktikabler machen. Die Ergebnisse deuten auch auf künftige Systeme hin, die Nutzerfeedback mit intelligenten Algorithmen verbinden und so Gehhilfen schaffen, die sich sowohl an den Körper als auch an die gewünschte Art der Bewegung anpassen.

Zitation: Schäfer, N., Zhao, G., Li, B. et al. User preference-based human-in-the-loop tuning of exoskeleton assistance during walking. npj Biomed. Innov. 3, 32 (2026). https://doi.org/10.1038/s44385-026-00085-7

Schlüsselwörter: Hüftexoskelett, Gehunterstützung, Benutzeranpassung, Human-in-the-Loop, metabolische Kosten