ergoSensor

Sensores de profundidad y ergonomía
Los sensores de profundidad de bajo coste permiten la interacción usuario-máquina a través de la posición o movimientos del cuerpo. Su capacidad para detectar posturas y movimientos pueden aplicarse a la mejora ergonómica de productos y puestos de trabajo.
Descripción: 

Los Trastornos Músculo-Esqueléticos de origen laboral constituyen una de las principales causas de enfermedad laboral en la actualidad. La carga física derivada de la adopción de posturas inadecuadas, repetidas o mantenidas en exceso, son uno de los factores de riesgo más íntimamente ligados a su aparición. El coste económico derivado de este tipo de trastornos es muy elevado (entre el 0,5% y el 2% del Producto Interior Bruto de la Comunidad Europea). El coste social es difícilmente calculable (incapacidades, dolor, consumo de fármacos…).

El empleo de sensores de profundidad de coste reducido permite la recolección de datos de movimientos y posturas a frecuencias elevadas. Estudios previos han analizado la capacidad de este tipo de sensores para ser empleados como sistema de captura de movimientos en entornos de trabajo, concluyendo que la precisión del sensor es suficiente para su uso en aplicaciones que permitan monitorizar la carga física soportada por un trabajador. La utilización de estos sensores podría permitir la vigilancia constante, automatizada y en tiempo real de la carga física.

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de técnicas que permitan el empleo de los sensores RGBD tanto en la evaluación de la carga física derivada del desarrollo de una tarea, como en la optimización de diferentes aspectos del puesto de trabajo.

Año: 
2015

Publicaciones relacionadas:

Jose-Antonio Diego-Mas, Rocio Poveda-Bautista, Diana-Carolina Garzon-Leal, 2015, "Influences on the use of observational methods by practitioners when identifying risk factors in physical work" [Ergonomics]
Jose Antonio Diego-Mas, Diana Garzón Leal, 2014, "Uso del sensor Kinect para la estimación del error cometido al emplear el método Owas de evaluación postural" [18th international congress on project management and engineering]
Jose Antonio Diego-Mas, Jorge Alcaide-Marzal, 2014, "Using Kinect TM sensor in observational methods for assessing postures at work " [Applied ergonomics]