Bewegungen ohne Sensoren messen

29.11.2021
Von: Simon Auer, Lukas Reinker, Institut für Angewandte Forschung und Wirtschaftskooperationen

Um das Tragen von Exoskeletten bewerten zu können, müssen Proband*innen bislang mit vielen Sensoren versehen werden. In einem neuen Förderprojekt wollen Forschende der OTH Regensburg zeigen, dass es auch ohne geht.

Digitale Menschmodelle ermöglichen das Nachbilden realer Bewegungen und die Berechnung interner sowie externer Belastungen.

Digitale Menschmodelle ermöglichen das Nachbilden realer Bewegungen und die Berechnung interner sowie externer Belastungen. Foto: Labor Biomechanik

Beschwerden im Bewegungsapparat und speziell Rückenschmerzen sind gerade bei Tätigkeiten mit hoher körperlicher Belastung ein weit verbreitetes Problem. Auch deshalb hat in den vergangenen Jahren die Verwendung von Exoskeletten in Industrie und Pflege stark zugenommen. Diese ergonomischen Werkzeuge werden direkt am Körper getragen und sollen Mitarbeitende bei körperlich belastenden Tätigkeiten unterstützen. Dabei haben flexibel einsetzbare Exoskelette als Ergänzung zu klassischen ergonomischen Hilfsmitteln ein großes Potenzial, indem sie Beschwerden reduzieren und ihnen vorbeugen können.

Exoskelette frühzeitig evaluieren

Das Labor für Biomechanik (LBM) der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) verfügt über langjährige Erfahrung in den Bereichen „Motion Capturing“ und „Digitale Menschmodellierung“ im AnyBody Modeling System. Diese Expertise bringen die Forschenden nun im neuen Projekt „DigitalExonomics: Digitale Arbeitsgestaltung und Ergonomiebewertung für die Anwendung industrieller Exoskelette“ ein.

Eine Kernaufgabe in diesem Projekt ist die Integration, Überprüfung und Qualifikation von markerlosen Bewegungsmessungen. Dabei wird eine neue umfassende Methodik zur Untersuchung und Bewertung der ergonomischen Auswirkungen von Exoskeletten in industriellen Anwendungen auf die körperliche Belastung ihrer Träger*innen mit Hilfe von 3D-Menschmodellen entwickelt. Statt der Sensoren und Marker, die bei den herkömmlichem Motion Capturing auf der Haut angebracht werden, erkennen markerlose Systeme die Silhouetten der Versuchspersonen mit optischen Kameras. Die Analysemöglichkeiten, die sich daraus ergeben, werden in eine Software zur virtuellen Planung von manuellen Arbeitsprozessen integriert.

In dem Projekt sollen außerdem Schnittstellen zwischen verschiedenen Softwarelösungen geschaffen werden, um interne und externe Belastungen des menschlichen Körpers, wie z. B. Gelenk-, Muskel- oder Bodenreaktionskräfte, zu berechnen. Die zusammengeführten Daten aus den verschiedenen Anwendungen dienen der frühzeitigen Evaluation von Design und Funktionalitäten von Exoskeletten und der Optimierung von Arbeitsplätzen und Logistikprozessen.

Schwer zugängliche Anwendungsfelder erschließen

Für die OTH Regensburg eröffnen sich durch das Projekt neue Forschungsansätze in den Bereichen „Ergonomie“ und „Orthopädie“. Die markerlose Bewegungserkennung erlaubt es z. B., Bewegungen am Arbeitsplatz und im Freizeitbereich unterbrechungsfrei zu überwachen und zu erfassen. Außerdem erschließen sich durch den Wegfall der Sensoren schwer zugänglich Anwendungsfelder, etwa im Sportbereich oder bei hochdynamischen Bewegungen.

Das LBM unter der Leitung von Prof. Dr. Sebastian Dendorfer arbeitet im Projekt mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (Stuttgart), den Motion-Capturing-Spezialist*innen von The Captury (Saarbrücken) und den Ergonomiexpert*innen der imk automotive GmbH (Chemnitz) zusammen. Das Projekt wird im Rahmen der Förderinitiative KMU-innovativ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung gefördert. Die OTH Regensburg erhält eine Fördersumme von 250.000 Euro.

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