Studie des King’s College London: Lockere Kleidung misst Bewegung 40% genauer mit 80% weniger Daten

Wer menschliche Bewegungen wirklich präzise erfassen will, ist mit eng am Körper fixierten Sensoren möglicherweise nicht am besten beraten.

Eine neue Studie legt nahe, dass Sensoren an lockerer Alltagskleidung Bewegungen sogar genauer registrieren können – und dabei deutlich weniger Daten benötigen – als die engen Anzüge, Gurte und hautnahen Wearables, die man üblicherweise mit „ernsthaftem“ Tracking verbindet.

Die Untersuchung stammt von Forschenden am King’s College London. Laut Team könnten die Ergebnisse zahlreiche Anwendungen verbessern – von Gesundheits-Trackern wie Smartwatches bis hin zum Motion Capture für CGI-Figuren.

Darüber hinaus könnte es dadurch einfacher werden, Erkrankungen, die die Mobilität beeinträchtigen – darunter Parkinson – auch ausserhalb einer Laborumgebung zu überwachen.

Annahmen auf dem Prüfstand

Bisher galt als Faustregel: Sitzt ein Sensor locker, wackelt er mit und erzeugt „rauschige“ Daten – also muss man ihn festzurren. Mit dieser Erwartung gingen auch die Forschenden in die Arbeit.

„Wenn wir an Technologie denken, die Bewegungen nachverfolgt – wie ein Fitbit am Handgelenk oder die Anzüge, die Schauspieler tragen, um CGI-Charaktere zu spielen –, gingen wir davon aus, dass die Sensoren eng am Körper anliegen müssen, um die genauesten Ergebnisse zu liefern“, sagte Studienmitautor Matthew Howard.

Die verbreitete Ansicht sei, so Howard, dass bei lockerem Sitz die Daten „verrauscht“ oder unordentlich werden.

„Unsere Forschung hat jedoch in mehreren Experimenten gezeigt, dass lockere, fliessende Kleidung das Bewegungstracking tatsächlich deutlich präziser macht.“

„Das bedeutet, wir könnten uns von ‚Wearable Tech‘ entfernen, die sich wie medizinische Geräte anfühlt, und hin zu ‚Smart Clothing‘ – etwa einem einfachen Knopf oder einer Anstecknadel an einem Kleid –, die Ihre Gesundheit erfasst, während Sie sich im Alltag völlig natürlich fühlen.“

Genau darin liegt das zentrale Versprechen: Bewegungsdaten zu erfassen, ohne dass es sich anfühlt, als würde man für eine klinische Studie verkabelt.

Höhere Genauigkeit, deutlich weniger Daten

Der Studie zufolge kann loser Stoff die Bewegungen des Körpers mit 40% höherer Genauigkeit vorhersagen und erfassen als ein Sensor, der direkt auf der Haut befestigt ist. Noch auffälliger: Dafür waren 80% weniger Daten erforderlich.

Sollten sich diese Werte in weiteren Einsatzfeldern bestätigen, wäre das ein erheblicher Fortschritt.

Mehr Präzision bei geringerem Datenbedarf bedeutet nämlich schlankere Systeme, schnelleres Lernen sowie weniger Anforderungen an Akku, Rechenleistung und Datenverarbeitung – genau die Art von Verbesserungen, die Produkte und praktische Forschungsmethoden spürbar verändern kann.

Die Rolle von lockerem Stoff

Wie kann es sein, dass ausgerechnet lockere Kleidung besser abschneidet als ein Sensor, der fest am Körper sitzt?

Der entscheidende Punkt: Lose Stoffe bewegen sich nicht nur mit – sie reagieren. Kleine Veränderungen von Haltung oder Gliedmassenbewegungen werden teils überzeichnet, wodurch sie leichter messbar sein können.

Die Forschenden beschreiben lockeren Stoff als „mechanischen Verstärker“, der Bewegungssignale grösser und klarer hervortreten lässt.

„Wenn Sie anfangen, Ihren Arm zu bewegen, liegt ein weiter Ärmel nicht einfach nur an; er faltet sich, bauscht sich auf und verschiebt sich auf komplexe Weise – und reagiert damit empfindlicher auf die Bewegungen als ein enger sitzender Sensor“, sagte Howard.

Mit anderen Worten: Der Sensor erfasst nicht nur den Körper selbst, sondern zusätzlich das „Reaktionsmuster“ des Stoffes – und dieses Muster trägt weitere Informationen darüber in sich, was der Körper gerade tut.

Tests mit Stoffen, Menschen und Robotern

Um auszuschliessen, dass es sich um einen Zufallstreffer handelt, brachten die Wissenschaftler Sensoren an vielen unterschiedlichen Stoffarten an. Ausserdem liessen sie sowohl menschliche Testpersonen als auch Roboter verschiedene Bewegungsabläufe ausführen.

Diese stoffbasierten Messungen stellten sie klassischen Ansätzen gegenüber: Bewegungssensoren, die mit Gurten sowie mit enger Kleidung fixiert werden.

Das Ergebnis blieb durchgehend stabil. In jeder Testreihe erkannte die Stoff-Variante Bewegungen schneller und genauer – und benötigte zugleich weniger Bewegungsdaten, um Vorhersagen zu treffen.

Ein besonders praktisches Detail: Lockerer Stoff konnte auch sehr ähnliche Bewegungen voneinander trennen – einschliesslich feiner Bewegungen, die „kaum nachweisbar“ sind.

Das ist relevant, weil in vielen Alltagsszenarien nicht die grosse, auffällige Armbewegung entscheidend ist, sondern die kleinen, frühen und leicht zu übersehenden Veränderungen.

Parkinson und andere Erkrankungen

An dieser Stelle wird aus „spannender Technik“ ein Ansatz, der für Gesundheitsmonitoring bedeutsam werden könnte.

Denn ein bekanntes Problem ist, dass eng anliegende Wearables geringe Bewegungen teilweise nicht zuverlässig erfassen – und damit gerade bei Patientinnen und Patienten mit eingeschränkter oder sehr subtiler Motorik weniger verlässliche Daten liefern.

„Manchmal sind die Bewegungen eines Patienten zu klein, als dass ein enges Armband sie erfassen könnte, und deshalb können wir nicht immer die genauesten Daten darüber erhalten, wie Erkrankungen wie Parkinson das Alltagsleben der Menschen beeinflussen.“

„Mit diesem Ansatz könnten wir die Bewegungen der Menschen ‚verstärken‘, was dabei hilft, sie zu erfassen, selbst wenn sie kleiner sind als typische Bewegungen nichtbehinderter Menschen. Das könnte es uns ermöglichen, Menschen in der Bequemlichkeit ihres eigenen Zuhauses oder in einem Pflegeheim zu verfolgen – in ihrer Alltagskleidung.“

„Für Ärztinnen und Ärzte könnte es einfacher werden, ihre Patienten zu überwachen, und für medizinische Forschende, die entscheidenden Daten zu sammeln, die nötig sind, um unser Verständnis dieser Erkrankungen zu verbessern und neue Therapien zu entwickeln – einschliesslich tragbarer Technologien, die auf diese Arten von Behinderungen zugeschnitten sind.“

Ein wesentlicher Aspekt dabei sind Komfort und Realitätsnähe: Menschen leben nicht im Labor. Wenn sich bessere Daten gewinnen lassen, während jemand zu Hause normale Kleidung trägt, entsteht ein realistischeres Bild des Alltags – und vermutlich auch eine höhere Bereitschaft, langfristig teilzunehmen.

Von Fitbits zu smarten Knöpfen

Die Studie deutet zudem auf eine andere Richtung beim Design von Consumer-Technologie hin.

Statt klobiger Wearables, die unübersehbar „Gerät“ signalisieren, skizziert das Team Sensoren, die unauffällig in Kleidung integriert sind – etwa als Knopf an einem Hemd oder als Pin an einem Kleid.

Ein solcher Wandel könnte Bewegungstracking im Alltag akzeptabler machen. Ausserdem könnte sich der Nutzerkreis erweitern – insbesondere für Menschen, die klassische Wearables als unbequem, stigmatisierend oder unpraktisch empfinden.

Eine Perspektive für die Robotik

Howard ordnet die Ergebnisse ausserdem als grosse Chance für die Robotik ein. Roboter lernen aus Daten – doch hochwertige Bewegungsdaten von Menschen in grosser Menge zu sammeln, ist schwierig, nicht zuletzt weil die bisherigen Tools unhandlich sind.

„Ein grosser Teil der Robotikforschung dreht sich darum, aus menschlichem Verhalten zu lernen, damit Roboter es nachahmen können, aber dafür braucht man riesige Datenmengen, die aus alltäglichen menschlichen Bewegungen gesammelt werden, und nicht viele Menschen sind bereit, sich einen Lycra-Anzug anzuziehen und ihrem Alltag nachzugehen“, erklärte er.

„Diese Forschung bietet die Möglichkeit, unauffällige Sensoren an Alltagskleidung zu befestigen, sodass wir anfangen können, das Internet-Mass an Daten über menschliches Verhalten zu sammeln, das nötig ist, um das Feld der Robotik zu revolutionieren.“

Wenn sich sehr grosse Mengen natürlicher Bewegungsdaten erfassen liessen, ohne dass Menschen sich „instrumentiert“ fühlen, entstünde ein völlig anderer Trainingsdatensatz – einer, der widerspiegelt, wie Menschen sich im Alltag tatsächlich bewegen, statt wie sie sich in einer Laborumgebung bewegen.

Der spannendste Punkt an der Studie ist ihr kontraintuitiver Kern: Lockerer Stoff müsste eigentlich mehr Unordnung erzeugen. Stattdessen könnte er zusätzliche Informationen liefern.

Bestätigt sich das, könnte sich das gesamte Gefühl von Bewegungstracking verändern – weg von Gurten und Anzügen, hin zu Kleidung, die sich unauffällig in den normalen Alltag einfügt.