Intelligente Textilien spüren, wie sich ihre Nutzer bewegen

Bilder zum Herunterladen auf der Website des MIT News-Büros werden nichtkommerziellen Unternehmen, der Presse und der Öffentlichkeit unter einer Creative Commons-Lizenz „Namensnennung, nicht kommerziell, keine Bearbeitung“ zur Verfügung gestellt. Sie dürfen die bereitgestellten Bilder nicht verändern, außer sie auf die richtige Größe zuzuschneiden. Bei der Reproduktion von Bildern muss eine Kreditlinie in Anspruch genommen werden; Wenn dies unten nicht angegeben ist, nennen Sie die Bilder „MIT“.

Vorheriges Bild Nächstes Bild

Mithilfe eines neuartigen Herstellungsverfahrens haben MIT-Forscher intelligente Textilien hergestellt, die sich eng an den Körper anpassen und so die Haltung und Bewegungen des Trägers wahrnehmen können.

Durch die Einarbeitung eines speziellen Kunststoffgarns und dessen leichtes Schmelzen durch Hitze – ein Prozess namens Thermoformen – konnten die Forscher die Präzision von Drucksensoren, die in mehrschichtige Stricktextilien eingewebt wurden, die sie 3DKnITS nennen, erheblich verbessern.

Sie nutzten diesen Prozess, um einen „intelligenten“ Schuh und eine „intelligente“ Matte zu entwickeln und bauten dann ein Hardware- und Softwaresystem, um die Daten der Drucksensoren in Echtzeit zu messen und zu interpretieren. Das maschinelle Lernsystem prognostizierte Bewegungen und Yoga-Posen einer Person, die auf der intelligenten Textilmatte stand, mit einer Genauigkeit von etwa 99 Prozent.

Ihr Herstellungsprozess, der sich die digitale Stricktechnologie zunutze macht, ermöglicht ein schnelles Prototyping und lässt sich problemlos für die Fertigung in großem Maßstab skalieren, sagt Irmandy Wicaksono, wissenschaftliche Mitarbeiterin im MIT Media Lab und Hauptautorin eines Artikels über 3DKnITS.

Die Technik könnte viele Anwendungen haben, insbesondere im Gesundheitswesen und in der Rehabilitation. Beispielsweise könnten damit intelligente Schuhe hergestellt werden, die den Gang einer Person verfolgen, die nach einer Verletzung wieder laufen lernt, oder Socken, die den Druck auf den Fuß eines Diabetikers überwachen, um die Bildung von Geschwüren zu verhindern.

„Mit digitalem Stricken haben Sie die Freiheit, Ihre eigenen Muster zu entwerfen und auch Sensoren in die Struktur selbst zu integrieren, sodass sie nahtlos und bequem wird und Sie sie basierend auf der Form Ihres Körpers entwickeln können“, sagt Wicaksono.

Er verfasste die Arbeit zusammen mit den MIT-Studenten Peter G. Hwang, Samir Droubi und Allison N. Serio im Rahmen des Undergraduate Research Opportunities Program; Franny Xi Wu, eine Absolventin des Wellesley College; Wei Yan, Assistenzprofessor an der Nanyang Technological University; und leitender Autor Joseph A. Paradiso, Alexander W. Dreyfoos-Professor und Direktor der Gruppe „Responsive Environments“ im Media Lab. Die Forschung wird auf der Konferenz der IEEE Engineering in Medicine and Biology Society vorgestellt.

„Einige der frühen Pionierarbeiten zu intelligenten Stoffen fanden Ende der 90er Jahre im Media Lab statt. Die Materialien, die einbettbare Elektronik und die Fertigungsmaschinen haben sich seitdem enorm weiterentwickelt“, sagt Paradiso. „Es ist ein großartiger Zeitpunkt zu sehen, wie unsere Forschung in diesen Bereich zurückkehrt, zum Beispiel durch Projekte wie das von Irmandy – sie weisen auf eine aufregende Zukunft hin, in der Sinne und Funktionen flüssiger in Materialien eindringen und enorme Möglichkeiten eröffnen.“

Strick-Know-how

Um ein intelligentes Textil herzustellen, nutzen die Forscher eine digitale Strickmaschine, die Stoffschichten mit Reihen von Standard- und Funktionsgarnen miteinander verwebt. Das mehrschichtige Stricktextil besteht aus zwei Lagen leitfähigem Garngestrick, das um ein piezoresistives Gestrick gelegt ist, das seinen Widerstand ändert, wenn es zusammengedrückt wird. Nach einem Muster vernäht die Maschine dieses Funktionsgarn in horizontalen und vertikalen Reihen durch das Textil. Dort, wo sich die Funktionsfasern kreuzen, entsteht ein Drucksensor, erklärt Wicaksono.

Aber Garn ist weich und biegsam, sodass sich die Schichten verschieben und aneinander reiben, wenn sich der Träger bewegt. Dies erzeugt Rauschen und verursacht Schwankungen, die die Drucksensoren deutlich ungenauer machen.

Eine Lösung für dieses Problem fand Wicaksono während seiner Arbeit in einer Strickfabrik in Shenzhen, China, wo er einen Monat lang lernte, digitale Strickmaschinen zu programmieren und zu warten. Er beobachtete, wie Arbeiter Turnschuhe aus thermoplastischen Garnen herstellten, die bei einer Erwärmung über 70 Grad Celsius zu schmelzen begannen, wodurch das Textil leicht aushärtete, sodass es eine präzise Form behalten konnte.

Er beschloss, das Schmelzen von Fasern und das Thermoformen in den intelligenten Textilherstellungsprozess zu integrieren.

„Durch das Thermoformen wird das Geräuschproblem wirklich gelöst, weil es das mehrschichtige Textil zu einer Schicht verfestigt, indem es im Wesentlichen den gesamten Stoff zusammendrückt und verschmilzt, was die Genauigkeit verbessert. Das Thermoformen ermöglicht es uns auch, 3D-Formen zu erstellen, wie etwa eine Socke oder einen Schuh passen sich genau der Größe und Form des Benutzers an“, sagt er.

Nachdem er den Herstellungsprozess perfektioniert hatte, benötigte Wicaksono ein System zur genauen Verarbeitung von Drucksensordaten. Da der Stoff als Gitter gestrickt ist, entwickelte er einen drahtlosen Schaltkreis, der die Reihen und Spalten des Textils abtastet und den Widerstand an jedem Punkt misst. Er entwarf diese Schaltung, um Artefakte zu überwinden, die durch „Geisterbilder“-Mehrdeutigkeiten verursacht werden, die auftreten, wenn der Benutzer gleichzeitig Druck auf zwei oder mehr separate Punkte ausübt.

Inspiriert durch Deep-Learning-Techniken zur Bildklassifizierung entwickelte Wicaksono ein System, das Drucksensordaten als Wärmekarte anzeigt. Diese Bilder werden einem maschinellen Lernmodell zugeführt, das darauf trainiert ist, die Körperhaltung, Pose oder Bewegung des Benutzers anhand des Heatmap-Bildes zu erkennen.

Aktivitäten analysieren

Sobald das Modell trainiert war, konnte es die Aktivität des Benutzers auf der Smart Mat (Gehen, Laufen, Liegestütze machen usw.) mit einer Genauigkeit von 99,6 Prozent klassifizieren und sieben Yoga-Posen mit einer Genauigkeit von 98,7 Prozent erkennen.

Außerdem verwendeten sie eine Rundstrickmaschine, um einen passgenauen, intelligenten Textilschuh mit 96 Drucksensorpunkten zu erstellen, die über das gesamte 3D-Textil verteilt waren. Sie nutzten den Schuh, um den Druck zu messen, der auf verschiedene Teile des Fußes ausgeübt wird, wenn der Träger einen Fußball kickt.

Die hohe Genauigkeit von 3DKnITS könnte sie für Anwendungen in der Prothetik nützlich machen, wo Präzision von entscheidender Bedeutung ist. Ein intelligenter Textilliner könnte den Druck messen, den eine Prothese auf den Schaft ausübt, sodass ein Orthopädietechniker leicht erkennen kann, wie gut das Gerät passt, sagt Wicaksono.

Er und seine Kollegen erforschen auch kreativere Anwendungen. In Zusammenarbeit mit einem Sounddesigner und einem zeitgenössischen Tänzer entwickelten sie einen intelligenten Textilteppich, der basierend auf den Schritten des Tänzers Musiknoten und Klanglandschaften erzeugt, um die bidirektionale Beziehung zwischen Musik und Choreografie zu erkunden. Diese Forschung wurde kürzlich auf der ACM Creativity and Cognition Conference vorgestellt.

„Ich habe gelernt, dass durch interdisziplinäre Zusammenarbeit einige wirklich einzigartige Anwendungen entstehen können“, sagt er.

Nachdem die Forscher nun den Erfolg ihrer Herstellungstechnik nachgewiesen haben, plant Wicaksono, die Schaltung und das Modell des maschinellen Lernens zu verfeinern. Derzeit muss das Modell auf jeden Einzelnen kalibriert werden, bevor es Aktionen klassifizieren kann, was ein zeitaufwändiger Prozess ist. Das Entfernen dieses Kalibrierungsschritts würde die Verwendung von 3DKnITS vereinfachen. Die Forscher wollen auch außerhalb des Labors Tests an intelligenten Schuhen durchführen, um zu sehen, wie sich Umgebungsbedingungen wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit auf die Genauigkeit der Sensoren auswirken.

„Es ist immer wieder erstaunlich zu sehen, wie sich die Technologie auf so bedeutsame Weise weiterentwickelt. Es ist unglaublich, dass die Kleidung, die wir tragen, ein Armstulpe oder eine Socke, so hergestellt werden kann, dass ihre dreidimensionale Struktur für die Wahrnehmung genutzt werden kann. " sagt Eric Berkson, Assistenzprofessor für orthopädische Chirurgie an der Harvard Medical School und orthopädischer Sportmediziner am Massachusetts General Hospital, der nicht an dieser Forschung beteiligt war. „Im medizinischen Bereich und insbesondere in der orthopädischen Sportmedizin bietet diese Technologie die Möglichkeit, Bewegungen besser zu erkennen und zu klassifizieren und Kraftverteilungsmuster in realen Situationen (außerhalb des Labors) zu erkennen Verbesserung der Techniken zur Verletzungsprävention und -erkennung und Unterstützung bei der Bewertung und Steuerung der Rehabilitation.“

Diese Forschung wurde teilweise vom MIT Media Lab Consortium unterstützt.

Forscher am MIT haben ein gestricktes Textil mit Drucksensoren namens 3DKnITS entwickelt, mit dem sich die Bewegungen einer Person vorhersagen lassen, berichtet Charlotte Hu für Popular Science. „Intelligente Textilien, die erkennen können, wie sich Benutzer bewegen, könnten im Gesundheitswesen nützlich sein, beispielsweise zur Überwachung des Gangs oder der Bewegung nach einer Verletzung“, schreibt Hu.

Vorheriger Artikel Nächster Artikel

Vorheriger Artikel Nächster Artikel