Die Erfassung und Wahrnehmung der Umgebung sind entscheidend, um effektiv mit ihr interagieren zu können. Ein wesentlicher Faktor, der unsere Interaktion mit Objekten maßgeblich beeinflusst, ist ihre Form. Sie spielt eine grundlegende Rolle dabei, wie wir etwa greifen können, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Zusätzlich haben die physischen Eigenschaften, wie die Größe des Objekts, ebenfalls Einfluss darauf, wie wir es greifen und manipulieren.

Wenn wir alltägliche Aktivitäten ausüben, etwa etwtas trinken, wird die Form der Tasse oder des Glases wichtig, das wir verwenden. Tassen und Gläser gibt es in verschiedenen Formen und Größen, von denen jede ihre besonderen Eigenschaften besitzt. Wenn wir nach einer Tasse greifen und sie hochheben, passt sich unsere Hand intuitiv an den sensorischen Input an, den sie erhält. Das taktile Feedback unserer Finger ermöglicht es uns, die physischen Eigenschaften des Objekts, wie Form, Größe und Oberflächenstruktur, zu erfassen.

Beispielsweise passen wir unsere Art zu greifen an, wenn wir auf Tassen aus unterschiedlichen Materialien wie Papier, Glas oder Keramik stoßen. Die Form der Tasse beeinflusst, wie wir unsere Finger positionieren und unsere Hand darum legen. Die Größe der Tasse gibt uns Anweisungen, wie wir die Finger am besten platzieren und mit wie viel Kraft die Hand zugreifen sollte, um sie bequem zu halten.

Darüber hinaus beeinflusst die Nachgiebigkeit der Tasse oder des Glases, also deren Flexibilität oder Steifigkeit, unseren Griff und unsere Manipulation. Ein starres Glas erfordert möglicherweise einen festen Griff, um Stabilität zu gewährleisten, während ein flexibleres Gefäß wie eine Papier- oder Plastiktasse einen entspannteren Griff erlauben könnte. Die Nachgiebigkeit des Objekts liefert sensorische Hinweise, die uns bei unserem Griff unterstützen, indem sie uns zeigen, wie viel Kraft erforderlich ist und wie das Objekt auf unsere Manipulation reagieren wird.

Diese Anpassungen unseres Griffs basierend auf der Form, Größe und Nachgiebigkeit des Objekts zeigen, wie gut Menschen in der Lage sind, die eigenen Handlungen wahrzunehmen und anzupassen, um optimal mit der Umwelt interagieren zu können. Unser sensorisches Feedback leitet uns in Echtzeit und ermöglicht es uns, Objekte in unseren alltäglichen Aufgaben mühelos und präzise zu manipulieren. Dieses komplexe Zusammenspiel zwischen unseren Sinnen, motorischen Fähigkeiten und den Eigenschaften der Umgebung unterstreicht die bemerkenswerten Fähigkeiten des menschlichen sensomotorischen Systems.

In der Robotik und Prothetik wurden bisher hauptsächlich Sensoren, insbesondere Kraft- und Drehmomentsensoren, verwendet, um sensorische Systeme nachzuahmen. Diese Sensoren liefern wertvolles Feedback über die Wechselwirkungskräfte und -momente zwischen der robotischen oder prothetischen Vorrichtung und der Umgebung. Die Integration herkömmlicher Sensoren hat jedoch bestimmte Einschränkungen, insbesondere hinsichtlich der Anpassungsfähigkeit und Integration auf verschiedenen Oberflächen und Objekten.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden in den letzten Jahren weiche Sensoren erforscht. Weiche Sensoren sind flexibel, anpassungsfähig und können  leicht in verschiedene Oberflächen und Objekte integriert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sensoren, die oft starr sind und begrenzte Anpassungsfähigkeit aufweisen, können weiche Sensoren entworfen und hergestellt werden, die sich der Form und Oberfläche von Objekten anzupassen. Das eröffnet vielseitigere und maßgeschneiderte Erfassungsmöglichkeiten.

Während einige Forschungslabore aktiv an der Entwicklung weicher Sensoren arbeiten, fehlt es bisher an einem durchgängigen Prozess, das es ermöglicht, jedes Objekt unabhängig von seiner Form oder Größe zu sensorisieren – einem Sensor Framework. Dies bedeutet, dass die aktuellen Bemühungen stärker darauf ausgerichtet sind, spezifische weiche Sensoren für bestimmte Anwendungen oder Objekte zu entwickeln, anstatt eine universelle Lösung anzubieten.

Die Entwicklung eines durchgängigen Frameworks zur Sensorisierung beliebiger Objekte wäre ein bedeutender Durchbruch. Ein solches Framework würde das Design, die Herstellung und die Integration weicher Sensoren auf einer Vielzahl von Objekten, unabhängig von ihrer Form, Größe oder Materialzusammensetzung, umfassen. Es würde hoch anpassungsfähige und anpassbare Sensorsysteme ermöglichen und neue Möglichkeiten in den Bereichen Robotik, Prothetik und Mensch-Maschine-Interaktion eröffnen.

Ein solches Framework würde Fortschritte in der Materialwissenschaft, den Herstellungstechniken für Sensoren und den Integrationsmethoden erfordern. Es würde die Entwicklung von weichen und dehnbaren Materialien umfassen, in denen Sensorlemente integriert sind, sowie die Integration von Signalverarbeitungs- und Dateninterpretationsalgorithmen, um die Sensordaten in Echtzeit zu analysieren.

Ein solches durchgängige Framework zur universellen Sensorisierung von Objekten zu schaffen, wäre eine Transformation.. Denn es würde Robotern und Prothesen eine umfassendere Wahrnehmung ihrer Umgebung ermöglichen, was zu geschickteren und kontextbewussten Interaktionen führen würde. Es würde auch den Weg für Anwendungen in Bereichen wie Objekterkennung, Greifen und Manipulation sowie Mensch-Roboter-Kollaboration ebnen und die Gesamtleistung und Benutzerfreundlichkeit dieser Systeme verbessern.

In ihrer Forschung haben Sonja Groß, Diego Hidalgo, Abdeldjallil Naceri und Amartya Ganguly zusammengearbeitet, um ein Framework zu entwickeln. Es adressiert die Herausforderung, Sensoren in weichen, hautähnlichen Materialien auf verschiedene 3D-Formen zu integrieren.

Traditionell war die Integration von Sensoren auf komplexen 3D-Objekten eine umständliche und komplizierte Aufgabe. Das wegweisende Framework des Forschungsteams hingegen bietet eine automatische Lösung, die den Prozess vereinfacht. Durch Nutzung ihrer Expertise in Robotik und maschinellem Lernen konnten sie weiche, hautähnliche Sensoren herstellen, die leicht um jedes 3D-Objekt gewickelt werden können.

Das Framework, das vom Team entwickelt wurde, ermöglicht die Anpassung der Sensoren an die spezifische Form und Konturen des Objekts. Diese Flexibilität ermöglicht es den Sensoren, sich der Oberfläche des Objekts anzupassen und präzise und genaue Daten über seine Interaktionen mit der Umwelt zu erfassen.