Fast wie Magie: Drohnen steuern aus dem Handgelenk

Fast wie Magie: Drohnen steuern aus dem Handgelenk

11.07.2017, 15:48

Empa-Forschende haben einen Sensor entwickelt, der feinste Bewegungen der Hand misst. Damit liessen sich zum Beispiel Drohnen oder Roboter durch reine Gesten steuern.

Eine Faust ballen, oder die Hand nach links oder rechts schwenken könnte künftig reichen, um eine Drohne oder einen Roboter zu lenken. Möglich macht das ein Sensor aus sogenannten piezoresistiven Fasern, den Frank Clemens und sein Team von der Forschungsanstalt Empa entwickelt und mittels eines 3D-Druckverfahrens in ein Uhrenarmband integriert haben.

Diese Fasern sind elektrisch leitend, registrieren kleinste Bewegungen der Hand aufgrund von Verformungen und wandeln sie in ein elektrischen Signal um, schrieb die Empa am Dienstag in einer Mitteilung. Das Signal könne dann von einem Endgerät ausgelesen und interpretiert werden.

Steuerung per Fingerzeig

Bisherige Technologien, um Bewegungen zu erfassen, beruhten vor allem auf Kameras, Beschleunigungsmessern oder Gyroskopen. Diese Methoden brauchten allerdings mitunter grosszügige Bewegungen mit einer bestimmten Geschwindigkeit. Der an der Empa entwickelte Sensor hingegen reagiert bereits auf einen blossen Fingerzeig.

Ganz ersetzen soll der neue Sensor die anderen Technologien aber nicht. «Es braucht eine Kombination verschiedener Sensoren, um erfolgreich neue Konzepte zu entwickeln», sagte Clemens. «Nur so können wir Bewegungen erkennen und nutzen, die mit den bisherigen Technologien nicht erfassbar waren.»

Prototyp wird weiterentwickelt

Noch existiert das Sensor-Armband nur als Prototyp, die Steuerung einer Drohne sei aber bereits geglückt, schrieb die Empa. In Zusammenarbeit mit Wirtschaftspartnern konnten die Forschenden den Sensor entsprechend programmieren.

In Zusammenarbeit mit anderen Forschungsgruppen wird der Sensor zudem weiter entwickelt. Der Algorithmus, der die elektrischen Signale in Steuersignale umwandelt, wird beispielsweise an der Fachhochschule Bern verfeinert. Ziel wäre, nicht nur einzelne Bewegungen, sondern auch Bewegungsabfolgen zu erkennen - zum Beispiel wenn Nutzer zweimal kurz nacheinander die Faust ballen statt einmal. Eine ETH-Studentin untersucht ausserdem, ob sich der Sensor auch in ein Pflaster integrieren liesse. (sda)

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