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EU-Projekt Bionic gestartet: Sensornetzwerke reduzieren körperliche Belastungen

Viele Beschäftigte leiden unter Beschwerden, die auf körperliche Belastungen am Arbeitsplatz zurückgehen. Die Ursachen dafür sind häufig Fehlbelastungen des Stütz- und Bewegungsapparats, monotone Bewegungsabläufe oder eine ergonomisch ungünstige Körperhaltung.

Intelligente Sensornetzwerke sollen körperliche Belastungen am Arbeitsplatz reduzieren. Bildquelle: © DFKI

Intelligente Sensornetzwerke sollen körperliche Belastungen am Arbeitsplatz reduzieren.

In dem von der Europäischen Union (EU) geförderten Projekt Bionic arbeitet das DFKI als Koordinator zusammen mit zehn internationalen Partnern aus Medizin, Biotechnik, Elektronik, Informationstechnologie und Künstlicher Intelligenz an  Lösungen, die solche Gesundheitseinschränkungen reduzieren sollen. Gemeinsam mit Bau- und Fabrikarbeitern sollen in Pilotversuchen die Ergebnisse validiert werden.

Prof. Didier Stricker, der Projektkoordinator und Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Augmented Vision/Erweiterte Realität erklärt: »Durch ein Netzwerk von verschiedenen, am Körper getragenen Sensoren wollen wir ein System entwickeln, welches den gesundheitlichen Zustand von Arbeitern im Verlauf des Tages anhand der Bewegungen erfasst.« Die Analyse werde auf einem intelligenten Chip direkt am Körper stattfinden, so dass die Rohdaten direkt an der Quelle vorverarbeitet und eine Berechnung der Datenströme in Echtzeit möglich wird. »Neue Methoden der Risikoanalyse erlauben so eine direkte Rückmeldung zu Belastungen und Fehlstellungen.« Spielerische Anwendungen und eine Trainings-App sollen dazu motivieren, einseitigen Belastungen entgegenzuwirken und geben personalisierte und medizinische Hilfestellungen für ein Training zuhause.

Biomechanische Modelle und Deep Learning zur ergonomischen Risikobewertung

Durch den Einsatz biomechanischer Modelle für altersbedingte und chronische Beeinträchtigungen werden Algorithmen zur ergonomischen Risikobewertung der physischen Belastungen entworfen. Zu den Eingangsparametern gehören Körperhaltung, Kräfte und Momente sowie physiologische Parameter wie Herzfrequenz oder Körpertemperatur.

Verfahren, die auf objektiven sowie subjektiven Daten basieren, werden als Grundlage herangezogen und durch personalisierte Algorithmen ergänzt, für die Methoden des Deep Learning eingesetzt werden. Die erzeugten Daten werden entsprechend der EU-Datenschutzrichtlinie gespeichert.

Über Bionic

Projektpartner: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH DFKI (Projektkoordination), Technische Universität Kaiserslautern – Wearhealth Group, Instituto de Biomechanica de Valencia (Spanien), Roessingh Research and Development, University of Twente (Niederlande), University of Piraeus – Systems Security Lab (Griechenland), Interactive Wear GmbH (München), Hypercliq IKE (Griechenland), ACCIONA Construcción S.A. (Spanien), Rolls-Royce Power Systems AG (Friedrichshafen), Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (Dortmund) und  Fundación Laboral de la Construcción (Spanien)

Projektvolumen: Ca. 4 Millionen Euro

Projektlaufzeit: 01/2019 – 01/2022

Weitere Informationen: www.bionic-h2020.eu

 

(me)