The objective of this paper is to develop and evaluate a directional vibrotactile feedback interface as a guidance tool for postural adjustments during work. In contrast to the existing active and wearable systems such as exoskeletons, we aim to create a lightweight and intuitive interface, capable of guiding its wearers towards more ergonomic and healthy working conditions. To achieve this, a vibrotactile device called ErgoTac is employed to develop three different feedback modalities that are able to provide a directional guidance at the body segments towards a desired pose. In addition, an evaluation is made to find the most suitable, comfortable, and intuitive feedback modality for the user. Therefore, these modalities are first compared experimentally on fifteen subjects wearing eight ErgoTac devices to achieve targeted arm and torso configurations. The most effective directional feedback modality is then evaluated on five subjects in a set of experiments in which an ergonomic optimisation module provides the optimised body posture while performing heavy lifting or forceful exertion tasks. The results yield strong evidence on the usefulness and the intuitiveness of one of the developed modalities in providing guidance towards ergonomic working conditions, by minimising the effect of an external load on body joints. We believe that the integration of such low-cost devices in workplaces can help address the well-known and complex problem of work-related musculoskeletal disorders.


翻译:本文的目的是开发并评价一个方向性振动活性反馈界面,作为工作期间进行后院调整的指导工具; 与Exoskeletons等现有活跃和可磨损的系统相比,我们的目标是建立一个轻量和直观的界面,能够引导其磨损人员走向更具有人文工程学和健康的工作环境; 为此,使用一个称为ErgoTac 的振动活性装置来开发三种不同的反馈模式,能够在身体部分提供方向性指导,以达到理想的姿势; 此外,还进行了一项评估,以便为用户找到最合适、舒适和直观的反馈模式; 因此,这些模式首先以实验方式对带有8个ErgoTac 装置的15个科目进行对比,以达到目标性手臂和托尔索配置; 然后,在一系列实验中对5个主题进行最有效的方向性反馈模式进行评估,在这一实验中,一个叫做 性磁性优化优化的优化优化优化的组合模块可以提供最能化的身体状态,同时进行重的提升或强力施压任务; 其结果有力地证明,一个具有最小性机体外机体构造的内机体型结构的不稳定性能效果,从而相信这种机型模式具有最低性的工作环境结构。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员