Kuka Innovation Award Roboter gegen Rückenschmerzen: Fünf Teams entwickeln kreative Robotik-Lösungen
Kuka präsentiert die fünf Finalisten-Teams für seinen Innovationswettbewerb. Sie haben ein halbes Jahr Zeit, ihre Robotik-Konzepte mit dem Kuka-Leichtbauroboter umzusetzen. Wir zeigen die Teams und ihre Konzepte.
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Fünf Teams haben sich weltweit mit ihren Robotik-Konzepten für den Kuka Innovation Award qualifiziert, jetzt dürfen sie ihre Ideen in die Realität umsetzen. Erstmals dieses Jahr ist die Medizinrobotik im Fokus – das Thema des Wettbewerbs dieses Jahr lautet „Healthy Living“. Die fünf Finalisten haben ein halbes Jahr Zeit, ihr Konzept umzusetzen. Dazu stellt ihnen Kuka den Leichtbauroboter LBR Iiwa und ein 3D Vision System von Roboception kostenlos zur Verfügung. Zudem werden sie während der gesamten Zeit des Wettbewerbs von Kuka-Experten gecoacht.
In diesem Jahr haben die Teams die Möglichkeit, die Medizin-Variante des sensitiven Leichtbauroboters, den LBR Med, für das Finale zu nutzen. Der LBR Med ist als robotische Komponente zur Integration in ein Medizinprodukt zertifiziert. Damit sind vielfältige Anwendungen in Krankenhäusern und Reha-Zentren möglich. Die fünf Forscherteams präsentieren auf der Hannover Messe im April nächsten Jahres ihre Applikationen auf dem Kuka-Stand. Eine Fachjury wählt dort den Sieger des mit 20.000 Euro dotierten Innovation-Award.
Das sind die Teams mit ihren Robotik-Konzepten
Team I&Bot: Rückenschmerzen sind ein weit verbreitetes Gesundheitsproblem. Ziel des Projekts der Entwickler von Capsix Robotics aus Lyon ist es, mit dem LBR Med eine automatische und personalisierte Rückenmassage durchzuführen. Behandlungen werden auf einem generischen Körpermodell definiert und mit Hilfe von Sensoren auf den Patienten adaptiert. Neben Massagen ermöglicht diese Technologie verschiedene autonome und personalisierte Behandlungen von Körper und Haut.
Team A.I. Collaborative Robot for Laser Treatments: Chronische Venenerkrankungen werden in der Regel mit laserbasierten Therapien behandelt. Normalerweise führt der Arzt den Laser mit bloßem Auge, was herausfordernd ist und viel Erfahrung verlangt. Das portugiesische Team des Labors 2AI für angewandte künstliche Intelligenz des Polytechnic Institute of Cávado and Ave entwickelt mit dem LBR Med eine roboterunterstützte Laserbehandlung für Beinvenen, die auf einer automatischen Erkennung von ungesunden Venen basiert. Durch die Zusammenarbeit von Arzt und Roboter sollen sich die Behandlungsergebnisse signifikant verbessern.
Team Roboforce: Die Darmspiegelung ist weit verbreitet, um Darmkrebs im Frühstadium zu erkennen. Das Verfahren bietet große Vorteile, birgt aber auch Nachteile wie Perforationsgefahr, Schmerzen und hohe Kosten. Forscher der Universitäten Leeds, Vanderbilt und Turin entwickeln als Alternative eine Roboterplattform mit Magnetkapsel, die dank der magnetischen Kopplung mit einem externen Magneten auf einem LBR Med durch den Darm navigiert. Um Sicherheit und Leistungsfähigkeit zu erhöhen, verwendet das Team das Roboception-Vision-System und erstellt eine äußere 3D-Karte des Patienten.
Team Ironna: Eine grundlegende Herausforderung in der neurochirurgischen Robotik ist die Entwicklung autonomer und intelligenter Roboter, die als hochentwickelte Operationsinstrumente eingesetzt werden können. Sie können operative Eingriffe verkürzen und sie sicherer machen. Dafür entwickeln die Forscher der Universität Zagreb ein interaktives robotisches System zur Unterstützung des Neurochirurgen in der OP-Vorbereitungsphase. Für das präoperative Vorgehen arbeitet das Team an einer interaktiven gestenbasierten Operationsplanungsschnittstelle sowie haptischen und visuellen Kontrollmethoden für die OP-Phase.
Team Robust: Die Applikation des Teams der TU München beschäftigt sich der roboterassistierten Behandlung von Mikrofrakturen in der Wirbelsäule. Dabei unterstützt der LBR Med den Chirurgen beim Einführen von Nadeln in die Wirbel. Zusätzlich erhält der Chirurg über eine Augmented-Reality-Brille Hinweise zur Prozedur. Das Ziel des Projekts ist es, das derzeitige klinische Verfahren genauer, einfacher nutzbar und effizienter zu machen.
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