Intelligent Sensing Techniques for Desk Workplace Ergonomics

Wearables mit integrierten inertialen Messeinheiten ermöglichen neue Sensoranwendungen, die über längere Zeiträume hinweg messen. Die Arbeitsergonomie ist ein besonderer Bereich, in dem Wearables und intelligente Sensorik die Gesundheit und das Wohlbefinden vieler Menschen verbessern können. Personen in Büroumgebungen sind aufgrund anhaltender Fehlhaltungen besonders anfällig für Muskel-Skelett-Erkrankungen. Haltungsbedingte Probleme sind dadurch inzwischen der dritthäufigste gemeldete Risikofaktor für die Gesundheit am Arbeitsplatz.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Anwendung von Edge-AI-Technologien für eine kontinuierliche Bewertung ergonomischer Risikofaktoren am Schreibtischarbeitsplatz zu untersuchen.
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Der erstellte Ansatz bewertet die ergonomische Risikosituation eines Nutzers auf Basis der Körperhaltung und der Arbeitsplatzbedingungen und leitet daraus Verbesserungsvorschläge ab. Relevante Bewegungen werden kontinuierlich von einem Sensornetzwerk mit Beschleunigungssensoren und Gyroskopen erfasst, die an einem tragbaren Brillenrahmen sowie an einer Armlehne eines Bürostuhls angebracht sind. Diese Arbeit schlägt ein neuartiges domänenspezifisches maschinelles Lernverfahren und Zustandsübergangsmodell für die langfristige Ableitung von Körperhaltungen durch die Klassifizierung und Aggregation von Ereignissen vor, die in den Sensorzeitreihen auftreten. Zusätzlich wird ein Manifold von
Bewegungen erstellt, der Schlussfolgerungen und Empfehlungen für ergonomisch relevante Körperbewegungen ermöglicht. Schließlich demonstriert eine Software-Implementierung die Techniken erfolgreich in der Praxis.

Wearable devices with integrated inertial measurement units have enabled new sensing applications over extended periods. Work ergonomics is a particular domain where wearables and intelligent sensing can improve the health and well-being of many people. Persons in office environments are particularly prone to musculoskeletal disorders (MSDs) due to sustained bad posture. As a result, posture-related problems have become the third most frequently reported work health risk factor.
The goal of this work is to explore the application of Edge-AI technology for a continuous assessment of ergonomic risk factors in a desk workplace environment. ... mehrThe approach evaluates the ergonomic risk situation of a user based on their posture and the workplace constraints, and it infers suggestions for improvement. Relevant movements are captured continuously by a sensor network using accelerometers and gyroscopes mounted on a wearable glass frame as well as on an office chair armrest. This work proposes a novel domain-specific machine learning and state transition model for the long-term derivation of posture through the classification and aggregation of events that can occur in the sensor time series. Additionally, this work creates a manifold of movements that enables reasoning and recommendation capabilities for ergonomically relevant gestures and body movements. Finally, a software implementation successfully demonstrates the techniques in practice.