MIT-Sensorsystem, Optische

MIT-Sensorsystem: Optische Fasern erfassen Bewegungen mit unter 0,4 cm Fehler

Veröffentlicht am: 09.10.2026 um 13:45 Uhr | Redaktion boerse-global.de

Das dehnbare Sensorsystem rekonstruiert Körperbewegungen nahezu in Echtzeit und erreicht einen Messfehler von unter 0,4 Zentimetern.

MIT entwickelt weichen Fasersensor für präzise Bewegungserfassung
Nahaufnahme einer flexiblen Silikonfolie mit eingebetteten, zickzackförmigen optischen Fasern in einer Laborumgebung. Illustration mit AI erstellt.

Ein Forschungsteam des Massachusetts Institute of Technology hat ein neues Sensorsystem vorgestellt, das mithilfe lichtdurchfluteter Stoffe und optischer Folien menschliche Bewegungen mit hoher Genauigkeit erfasst.

Die Technologie soll insbesondere in der medizinischen Rehabilitation zum Einsatz kommen, um Bewegungsabläufe detailliert zu dokumentieren und Fortschritte bei Genesungsprozessen, beispielsweise nach einem Schlaganfall, verlässlich zu überwachen.

Weiche optische Fasern rekonstruieren Formen in Echtzeit

Im Zentrum der Entwicklung steht ein dehnbares Blatt aus weichen optischen Fasern, die in ein Trägermaterial aus Silikon eingebettet sind. Wie das Team um Erstautor Qifan Yu, Nina Cao und Senior-Autorin Kaitlyn Becker in der Fachzeitschrift Advanced Intelligent Systems darlegt, ist das System in der Lage, seine eigene dreidimensionale Verformung nahezu in Echtzeit digital zu rekonstruieren.

Im Vergleich zu bestehenden Technologien mit starren Sensorelementen arbeitet das neue Verfahren deutlich präziser: Der Rekonstruktionsfehler liegt den Messungen zufolge bei unter 0,4 cm, während Systeme mit starren Sensoren Abweichungen von 1 bis 2 cm aufweisen. Zudem zeigt sich das Material widerstandsfähig gegenüber Beschädigungen; selbst bei durchtrennten Fasern bleibt eine Rekonstruktion der Formen möglich.

Spezielle Zickzack-Struktur und optische Signalverarbeitung

Der technische Aufbau basiert auf weichen optischen Fasern mit einem transparenten Gummikern und einer schwarzen Gummiummantelung. Eine Seite der Fasern ist aufgeraut, wodurch sie als bidirektionaler Sensor fungiert. An einem Ende speist eine LED Licht ein, während am gegenüberliegenden Ende ein Lichtsensor angebracht ist. Eine externe Leiterplatte übernimmt die Signalverarbeitung.

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Starre Sensorelemente liefern in der Reha Abweichungen von 1 bis 2 cm — weiche optische Fasern kommen auf unter 0,4 cm. Wie Sie diese Genauigkeit in Ihr Bewegungsmonitoring übersetzen, zeigt der kostenlose Praxisleitfaden Schritt für Schritt. Praxisleitfaden Fasersensorik jetzt anfordern

Wird das Silikonblatt gebogen oder gedehnt, verändern sich die Lichtmuster im Inneren der Faser. Ein eigens entwickelter Algorithmus analysiert diese optischen Signale. Durch die aufgeraute Faserseite kann das System präzise unterscheiden, ob eine Biegung konvex oder konkav erfolgt.

Im Rahmen der Forschungsarbeiten wurden verschiedene Anordnungen wie Schachbrettmuster, Kreuzstrukturen und Zickzack-Verläufe simuliert. Dabei erwies sich ein spezifischer Abstand innerhalb eines Zickzack-Musters als die genaueste Konfiguration für die Formerkennung.

Einsatzpotenzial über die Physiotherapie hinaus

Gegenwärtig besitzen die verwendeten optischen Fasern eine Dicke von 1 mm. Für künftige Generationen streben die Forschenden eine deutliche Reduzierung auf Abmessungen im Bereich von Zehner-Mikrometern an, um das Tragegefühl weiter zu verbessern und die Integration in Textilien zu erleichtern.

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Wenn Patienten Sensoren als störend empfinden, leiden Datenqualität und Therapietreue. Ein dehnbares Silikonblatt mit eingebetteten optischen Fasern rekonstruiert die 3D-Form nahezu in Echtzeit — und bleibt selbst bei durchtrennten Fasern funktionsfähig. Die Vergleichstabelle starrer vs. weicher Sensoren zeigt, was das für Ihren Alltag bedeutet. Vergleichstabelle jetzt kostenlos sichern

Neben dem primären Einsatzfeld in der Physiotherapie sehen die Wissenschaftler vielfältige weitere Anwendungsmöglichkeiten für das Verfahren. Genannt werden unter anderem Steuerungen in Virtual Reality, der Bereich Gaming sowie die präzise Steuerung teleoperierter Roboter. Das Forschungsprojekt wurde unter anderem von MathWorks unterstützt.

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