bewertung für mobile Arbeitsmaschinen unter

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TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN
PROFESSUR FÜR BAUMASCHINEN UND FÖRDERTECHNIK
PROFESSUR FÜR ARBEITSWISSENSCHAFT
ABSCHLUSSBERICHT ZUM DFG-PROJEKT
"DYNASICHT"
Methode zur dynamischen Sichtfelderfassung und -bewertung
für mobile Arbeitsmaschinen unter Einbeziehung der Prozessund Nutzercharakteristik
GZ DER DFG KU 1074/7-1 - DRESDEN 2012
Das Projekt wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG gefördert.
Das Forscherteam bedankt sich sehr herzlich bei allen Kollegen der verschiedenen Fachbereiche, die mit ihrer Unterstützung zum Gelingen des Projekts beitrugen (siehe 2.5).
Technische Universität Dresden, Fakultät Maschinenwesen, 01069 Dresden
Institut für Verarbeitungsmaschinen
und Mobile Arbeitsmaschinen
Professur für Baumaschinen- und Fördertechnik
Prof. Dr.-Ing. habil. Günter Kunze
Dr.-Ing. Ines Gubsch
Dipl.-Ing. Petra Hoske
[email protected]
+49 351 463-37698 (Tel.)
+49 351 463-37731 (Fax)
http://tu-dresden.de/bft
Institut für Technische Logistik und Arbeitssysteme
Professur für Arbeitswissenschaft
Professor Dr.-Ing. Martin Schmauder
Dr.-Ing. Christinane Kamusella
Dipl.-Ing. Kai Bürkle
[email protected]
+49 351 463-33327 (Tel.)
+49 351 463-37283 (Fax)
http://tu-dresden.de/mw/tla
DYNASICHT-Abschlussbericht
1
Technische Universität Dresden
Allgemeine Angaben
DFG-Geschäftszeichen:
KU 1074/7-1
Antragsteller:
Lehrstuhlinhaber:
Kunze, Günter, Prof. Dr.-Ing. habil.
Institut / Lehrstuhl:
Institut für Verarbeitungsmaschinen und Mobile Arbeitsmaschinen,
Professur für Baumaschinen- und Fördertechnik
Lehrstuhlinhaber:
Schmauder, Martin, Prof. Dr.-Ing.
Institut / Lehrstuhl:
Institut für Technische Logistik und Arbeitssysteme,
Thema des Projektes:
Methode zur dynamischen Sichtfelderfassung und -bewertung
für mobile Arbeitsmaschinen unter Einbeziehung der Prozessund Nutzercharakteristik
Projektpartner:
Institut für Arbeitsschutz der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (IFA ehemals BGIA)
Berichtszeitraum:
01.01.2009 - 30.06.2012
Förderungszeitraum:
01.01.2009 - 15.04.2012
Wichtige Publikationen:
a)
Wissenschaftliche Fachzeitschriften und Tagungsbeiträge
[1] Schmauder, M: Aspekte zur Sichtuntersuchung mit digitalen Menschmodellen. In: Ergonomie. REFA-Fachbuch, Hanser-Verlag, 2012.
[2] Hoske, P.; Kunze, G.; Bürkle, K.; Schmauder, M.; Brütting, M.; Böser, Ch.: Interaktiver
Simulator für mobile Arbeitsmaschinen - Virtuelle Prototypen im Einsatzkontext erleben.
In: Tagungsband zur Konferenz „Entwerfen - Entwickeln - Erleben“, Methoden und
Werkzeuge in Produktentwicklung und Design. Dresden 14.-15.06.2012.
[3] Kamusella, Ch.: Ergotyping-Tool "Körperhaltungsbewertung". In Dokumentation des 58.
Arbeitswissenschaftlichen Kongresses der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft in Kassel, 22.-24.02.2012, S. 177-180. Dortmund: GfA-Press.
[4] Bürkle, K., Hoske, P., Kunze, G., Schmauder, M.: Virtuelle Abbildung dynamischer Prozesse zur Sichtbewertung bei Erdbaumaschinen. In: Technische Sicherheit, Heft 4/2011,
S. 48-52, Springer-VDI-Verlag, ISSN: 2191-0073.
[5] Bürkle, K.; Kamusella, Ch.; Hoske, P.: Methode zur prozessund nutzerabhängigen
Sichtanalyse bei mobilen Arbeitsmaschinen. In: Tagungsband zum Frühjahrskongress
2011 der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. zum Thema "Mensch, Technik, Organisation - Vernetzung im Produktentstehungs- und -herstellungsprozess", Chemnitz
23.-25.03.11. GfA-Press, Dortmund 2011, ISBN 978-3-936804-10-2.
2
[6] Kunze, G., Schubert, Ch.; Neidhold, T.: Experiences with the new FMI Standard Selected applications at Dresden University. In: Proceedings of the 8th International Modelica
Conference Germany 2011, Dresden 20.-22.03.2011.
a)
Andere
[7] Bürkle, K.; Hoske, P.: Ergonomiemethoden im Produktentstehungsprozess am Beispiel
mobiler Arbeitsmaschinen. In: Tagungsband zum Instituts-Kolloquium 2011 des Instituts
für Technische Logistik und Arbeitssysteme der TU Dresden. Dresden 21.01.2011.
[8] Böser, Ch.; Brütting, M.; Ellegast, R. 2011: Einsatz von VR zur Sichtfeldgestaltung von
Baumaschinenführern. In IFA-Report 6/2011 – 4. Fachgespräche Ergonomie 2010, S.
19 - 24. Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung e.V., Berlin. ISBN 978-3-86423-009-7.
[9] Hoske, P., Gubsch, I., Bürkle, K.: Untersuchung des Bedienerverhaltens in mobilen
Baumaschinen durch interaktive Simulationen in virtuellen Umgebungen. In: Tagungsunterlagen zum „Tag der Deutschen Baumaschinentechnik 2010“ des Hauptverbands der
Deutschen Bauindustrie e.V. - Anwendungskompetenz Baumaschinentechnik Erfolgsgarant der Deutschen Bauindustrie. Meerane, 26.10.2010.
[10] Kunze, G.; Hoske, P.; Gubsch, I.; Schmauder, M.; Bürkle, K.; Kamusella, Ch.: Prognose
und Bewertung der Sicht für mobile Arbeitsmaschinen (Teil 1 und Teil 2). In: BauPortal Fachzeitschrift der Berufsgenossenschaft der Bauwirtschaft (BG BAU), Heft 9/2010
S.530-536 und Heft10/2010 S.607-612. Erich Schmidt Verlag, Berlin. ISSN 1866-0207.
c)
Patente
[11] Überführung von 2D-Eyetracking-Daten in virtuelle 3D-Entwurfswerkzeuge. Anmeldung
beim Deutschen Patent- und Markenamt am 13.06.2012. Aktenzeichen: 10 2012
209.917.4
2
Arbeits- und Endergebnisbericht
2.1 Ausgangsfragen und Zielsetzung
Untersuchungen zur Sicht eines Fahrzeugführers stehen im Mittelpunkt zahlreicher Forschungsarbeiten. Das liegt darin begründet, dass Fahrzeugführer bis zu 90 Prozent aller Informationen über ihren optischen Sinneskanal aufnehmen. In der Fachliteratur wird diese
Aussage auf verschiedene Transportmittel bezogen. Unfallanalysen der Berufsgenossenschaften belegen, dass sie im Besonderen für mobile Arbeitsmaschinen zutrifft [1, 2]. Nur bei
ausreichender Sicht können Geräteführer eine Maschine samt Werkzeug ohne Gefahr für
sich und andere steuern. Die Unfallzahlen zeigen, dass schwere und tödliche Unfälle häufig
mit bewegten Baumaschinen im Zusammenhang stehen. Zu den Hauptursachen gehören
Sichteinschränkungen, die im Verlauf von Fahr- und Arbeitsprozessen zu riskanten Situationen führen. Änderungen im Fahrersichtfeld werden bei mobilen Maschinen im Gegensatz zu
anderen Transportmitteln von folgenden Faktoren beeinflusst:
-
freie Ortsveränderung der Maschine off road
prozessbedingte Modifikationen der geometrischen Maschinenhülle
aufgabenbedingte Haltungsänderung und Kompensationsbewegung des Maschinenführers
Umweltänderung aus Maschinenarbeit und weiteren am Arbeitsprozess beteiligten, frei
beweglichen Maschinen und Personen
- Relativbewegung von Mensch, Maschine und Umweltobjekten
3
- Zusatzinformation zum Arbeitsprozess über Assistenzsysteme
- große Maschinenabmessung und schnelle Arbeitsbewegung
- Einfluss aus menschlichen (anthropometrischen) Körpermaßen.
Recherchen zum Stand der Technik bestätigten, dass klassische Sichtanalyseverfahren die
genannten Faktoren nur unzureichend berücksichtigen. Zudem können Maschinenhersteller,
konstruktive und informationstechnische Maßnahmen zur Sichtverbesserung oft erst an realen Prototypen in tatsächlichen Einsätzen mit Versuchsfahrern endgültig beurteilen. Aus beiden Aspekten entstand die Forderung, die Fahrersicht bereits in der Entwurfsphase als multifaktorielles, dynamisches System zu beurteilen.
Ziel des Projektes war daher die Entwicklung einer Methode zur prospektiven Analyse und
Bewertung der Mensch-Maschine-Schnittstelle mit virtuellen Techniken. Dabei stand die Erfassung und Bewertung der Sicht von Maschinenführern im Mittelpunkt. Besonderes Augenmerk wurde auf die Variabilität von Körperhaltungen anthropometrisch differenzierter
Nutzer, die Maschinendynamik, die Einsatzcharakteristik und vor allem auf die Verknüpfung
der drei Merkmalsgruppen gelegt. Zur Lösung der Aufgabe führten Arbeitswissenschaftler
(insbesondere Ergonomen) und Baumaschinentechniker ihr Wissen und ihre Methoden zusammen.
2.2 Entwicklung der durchgeführten Arbeiten
Die Arbeiten zum Projekt wurden wie geplant in 3 Phasen durchgeführt.
Phase 1 (Arbeitspakete 1-3): Untersuchung realer und virtueller Maschineneinsätze
In Feldversuchen (AP1) wurden an realen Maschinen Einsatzprofile und Prozessdaten als
Vorlage für die virtuelle Testumgebung erfasst. Die Untersuchungen fanden auf dem
Übungsgelände (Kiesgrube) des Überbetrieblichen Ausbildungszentrums Glauchau statt.
Dort konnten Einsätze von Radladern und Baggern verschiedener Leistungsklassen und
Hersteller sowie die prozessbezogene Körperdynamik der Probanden mit Videotechnik aufgenommen werden. Das dafür eingesetzte Mehrkamerasystem bestand aus Komponenten
von Überwachungssystemen (Bild 1). Für den Einbau in verschiedene Maschinenkabinen
wurden flexible Spezialhalterungen entwickelt, die Maschinenvibrationen und Kabinenverwindungen größtenteils kompensierten.
Bild 1:
Komponenten zur Erfassung der Fahrerdynamik
im Einsatz (Kamerakomponenten, Mehrbildvideo, Bewegungserfassungssystem
CUELA
(siehe S. 6)
Der Vorzug der Ausbildungseinrichtung bestand im Stationsbetrieb, bei dem praxisrelevante
Arbeitsspiele durch verschiedene Probanden häufig wiederholt wurden. Dazu zählten bei
Radladern das Y-Ladespiel, die Fahrgasse, die Rampenfahrt und das Ankuppeln eines Anhängers. Die Einsatzumgebungen der Maschinen ließen sich mit konventionellen Messmitteln (Maßband, Laserdistanzmesser) aufnehmen, wodurch zeit- und kostenintensive 3D-
4
Laserscans vermieden wurden1. Prozessdaten eines Radladers lagen in Form von Messergebnissen eines Herstellers vor. Das Probandenkollektiv bestand aus Auszubildenden zum
geprüften Baugeräteführer unterschiedlicher Jahrgangsstufen. Alle relevanten (sichtbeeinflussenden) Körpermaße der Probanden wurden anthropometrisch gemessen. Eine Gruppe
Auszubildender konnte sowohl für Feld- als auch Simulatorversuche gewonnen werden. Daraus ergab sich die Möglichkeit, Körperhaltungs- und Bewegungsdaten sowohl im realen als
auch virtuellen Maschineneinsatz aufzunehmen (siehe CUELA-System Seite 6). Damit war
später ein direkter Vergleich von Merkmalen der Körperdynamik beider Einsatzumgebungen
möglich.
Für Sichtuntersuchungen im interaktiven Maschinensimulator der TU Dresden musste eine
neue virtuelle Maschinenumgebung entwickelt (AP2) werden (Bild 2). Dazu war eine geeignete Maschine mit den für sie typischen Prozessszenarien auszuwählen. Ein entscheidender Gesichtspunkt ergab sich aus den Unfallzahlen der Berufsgenossenschaften. Sie
belegen insbesondere für „Leistungsmaschinen“ (schwere Maschinen höherer Leistungsklassen) die Notwendigkeit von Sichtverbesserungen und stellen den Radlader als besonders risikobehaftet in Bezug auf Unfälle heraus. Zudem konnten im Rahmen der Feldversuche bei Radladerfahrern besonders stark ausgeprägte körperdynamische Prozesse nachgewiesen werden. Aus den genannten Gründen fiel die Entscheidung auf die Radladervariante
CNH 921 (23t Einsatzgewicht). Die Auswertung von Maschinendaten des Radladers bestätigte, dass Prozessparameter beim Fahren und Graben wesentlich durch die Interaktion von
Maschine und Boden (oft inhomogen) mitbestimmt werden. Bei Untersuchungen zum sichtspezifischen Fahrerverhalten waren jedoch alle unmaßgeblichen Einflussfaktoren zu minimieren. Deshalb entsprachen die ausgewählten Szenarien den vier oben genannten Stationen im Feldversuch, Fahrgasse, Y-Spiel, Rampenfahrt und Ankuppeln. Fahrmanöver erfolgten aber auf verfestigtem Boden. Bei Y-Spiel und Rampenfahrt wurde über ein Hochsilo geladen. Für das ausgewählte Versuchsszenario mussten die Simulationsmodelle und die virtuelle Maschinenumgebung erstellt werden.
Bild 2:
Interaktiver Maschinensimulator der TU Dresden mit Fahrerkabine, Szenario Y-Spiel, Nah- und Rücksicht
Als Fahrerplatz wurde eine originale Kabine des Radladers eingebaut und mit elektrisch gesteuerten Bedienteilen2 ausgerüstet. Die aus Leuchtfolien speziell gefertigte indirekte Kabinenbeleuchtung erzeugte einen realistischen Tageslichteindruck ohne Qualitätseinbußen der
Sichtprojektionen und trug zur Verbesserung der Aufnahmequalität der Videokameras bei.
Zu Projektbeginn gab es im Simulator nur eine 180°-Sicht nach vorn. Damit war es nicht
möglich, komplette Arbeitsspiele mit Radladern zu fahren (Y-Betrieb mit Rückfahranteil) und
notwendige Orientierungspunkte zu sehen (Reifensicht bei Fahrgasse). Der Simulator wurde
daher um eine 180°- Nahsicht nach unten und eine Rücksicht erweitert3. Außerdem ist ein
1
2
3
Die ursprünglich geplanten Personalmittel wurden stattdessen für zusätzliche Messungen mit einem EyeTracking-System verwendet.
Material Einbaurahmen und Joysticks projektfinanziert
nicht projektfinanziert
5
neues Verfahren zur Verzerrungskorrektur bei der Projektion der virtuellen Welt auf die doppelt gekrümmte Projektionsfläche des Simulators entwickelt worden. Die Komplexität und
Qualität der Szenarien machte den Einsatz leistungsfähiger Grafikkarten3 erforderlich. Auf
den Einbau von zusätzlichen Assistenzlösungen wurde zugunsten der Direktsichterweiterung
verzichtet. Dennoch waren prinzipielle Aussagen zum experimentellen Umgang mit Assistenzsystemen über das Nutzungsverhalten der Rücksichtvarianten möglich. Einige Probanden wählten primär indirekte Sichtvorrichtungen (virtuelle Seitenspiegel, realer Innenspiegel),
andere bevorzugten die direkte Sicht über Kompensationsbewegungen.
Bei Untersuchungen im interaktiven Maschinensimulator (AP3) der TU Dresden wurden
Daten für digitale Sichtanalysen ermittelt. Im Simulator kam erneut das Mehrkamerasystem
zum Einsatz. Es zeichnete die VR-Umgebung und den Fahrer aus verschiedenen Perspektiven auf (Bild 3). Im Vergleich zur ursprünglich geplanten Consumerkamera4 ließen sich damit nicht nur Versuchsabläufe dokumentieren, sondern zudem autarke Messsysteme bildbasiert synchronisieren. Auf die Anschaffung eines eigenen Körpertracking-Systems konnte
verzichtet werden5. Das CUELA-System des Instituts für Arbeitsschutz der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (IFA) lieferte hinreichend genaue Messergebnisse zu den Körperwinkeln im Arbeitsprozess. Das mechanisch/elektronisch arbeitende CUELA-System wird
vom IFA entwickelt und dient der computerunterstützten Erfassung und Langzeitanalyse von
Belastungen des Muskel-Skelett-Systems. Im Simulator kam eine speziell zur Registrierung
der Kopfneigung und –torsion entwickelte prototypische Systemvariante zur Anwendung
(Bild 1). Die Feldversuche ergaben entgegen der Argumentation bei der Projektplanung,
dass prozesskritische Sehobjekte häufig außerhalb des optimalen Blickfeldkegels mit einer
Öffnungsweite von 30° liegen. Diese Erkenntnis machte den zusätzlichen Einsatz eines EyeTracking-Systems notwendig. Für die grundsätzliche Nutzung im Simulator wurde das
EyeLink II - System angeschafft6. Damit ließen sich Blickbewegungen der Probanden aufzeichnen (Bild 3, Bild 4).
Bild 3:
Eine Versuchsszene im interaktiven Maschinensimulator aus verschiedenen Sichten
oben: Seitenansicht und Draufsicht Proband
mit Blick- und Bewegungserfassungssystem, Eye-Link-Video mit Blickrichtungsmarker
unten: Maschinensimulator, Virtuelle Umgebung, Außensicht auf Arbeitsprozess
Systeme zur Blick- und Bewegungserfassung wurden in das Simulatornetzwerk eingebunden. Die Synchronisation der Daten basierte dabei auf gesendeten Nachrichten oder elektrischen Signalen. Für die spätere Reproduktion der Arbeitsspiele zeichnete der Simulationsrechner die Maschinendaten (z.B. zeitabhängige Positionen) und Umweltaktionen synchron
zu den Messungen auf. Die Körpermaße der Probanden wurden sowohl mit einem Anthropometer als auch bildbasiert erfasst. Aus den anthropometrischen Merkmalen ergaben sich
individuelle Sitzeinstellungen. Die davon abhängigen Positionen des Sitzindexpunktes (SIP)
wurden bildbasiert bestimmt. Eine etappenweise Versuchsdurchführung ermöglichte die Be4
5
6
nicht gekauft
finanzieller Ausgleich zum teureren Mehrkamerasystem, bei der DFG angezeigt
nicht projektfinanziert
6
rücksichtigung erster Erfahrungen bei Test und Datenauswertung. Das führte zum Einbau
von „Fremdverkehr7“ in die Szenarien, um die Notwendigkeit von Kontrollblicken in den sichtkritischen Bereich hinter der Maschine zu erhöhen. Außerdem wurden individuelle Sitzeinstellungen in Bezug auf Komfortwinkelbereiche vorgegeben (Bild 4).
Bild 4:
Messwerkzeuge im Simulator
links: Eye-Tracking-System
EyeLink II
Mitte: Komfortwinkelbereiche
rechts: Bildbasierte Positionserfassung der Probanden
Wegen der enorm großen Datensätze und des Zusammenhangs unter den Merkmalen war
eine manuelle Auswertung nicht möglich. Ausnahmen bildeten Stichproben mit der Auswertesoftware der Messsysteme, um die Plausibilität zu kontrollieren. Der Weg der Datenauswertung wird in Phase 2 vorgestellt.
Phase 2 (Arbeitspakete 4-5): Virtuelle Sichtanalysen mit Menschmodellen
Auf Grundlage der im Simulator erfassten Daten wurden Sichtfelder mit digitalen Menschmodellen (Digital Human Models, DHM) virtuell bestimmt (AP4). Dabei waren anthropometrische Nutzermerkmale und die Dynamik von Mensch, Maschine und Umwelt einzubeziehen. Die im Einzelnen aufgezeichneten Daten konnten mit der Auswertesoftware der
Messsysteme separat analysiert werden (Bild 5). So ließen sich für spezielle Untersuchungsaspekte Gesetzmäßigkeiten erkennen. Der komplexe Systemzusammenhang ging
daraus nicht hervor.
Bild 5:
Auswertung von
Maschinen-, Blickund Körperbewegungen mit spezialisierter Software
Um die Sichteinflüsse ganzheitlich abzubilden, war eine multifaktorielle Darstellungsform
erforderlich. Dazu wurden alle erfassten Daten in einem Entwurfswerkzeug aus der Produktentwicklung zu einem virtuellen Abbild des Arbeitsprozesses von Mensch und
Maschine zusammengefügt. Als Plattform kam die Menschmodellsoftware CharAT Ergonomics basierend auf 3ds Max zum Einsatz. Diese verfügt über geeignete Auswertewerkzeuge
für weiterführende, rein virtuelle Experimente. Eine Überführung der Daten in CAD-Systeme
mit integrierten Menschmodellen ist genauso möglich.
Die Probanden wiesen individuelle Körpermaße und eine für die Sehaufgaben typische Körpermotorik auf. Die Anthropometrie- und Bewegungsdaten wurden auf die Struktur und
Kinematik der Menschmodelle übertragen. Dazu entwickelte das IFA eine Schnittstelle
zwischen der CUELA-Auswertesoftware WIDAAN und der Menschmodellsoftware CharAT
(Bild 6). Für alle relevanten Körpergelenke standen damit Informationen zu Gelenkwinkeln
als Key-basierte Transformationsmatrizen zur Verfügung. Körpermaße bestimmen gemeinsam mit den Oberkörper- und Kopfbewegungen die Augenpunktlagen und die Richtung des
Blickfeldvektors. Hand-Arm-Bewegungen haben dagegen keinen Einfluss darauf, weshalb
sie nicht mit erfasst wurden. Um über die kinematische Kette des DHMs exakt auf die Augenpunktlagen zu schließen, war eine manuelle Anpassung einzelner Körperteile nach indi7
interaktive Simulationsobjekte wie z.B. Auto / LKW als Weghindernis, virtueller Einweiser
7
viduellen Körpermaßen erforderlich. Die Positionierung des DHMs in der Kabine basierte auf
Lagedaten des Sitzindexpunktes (SIP) bei individueller Sitzeinstellung (Bild 7).
Bild 6:
CUELA-Auswertesoftware WIDAAN und
Transformations-Keys in 3DS Max
Bild 7:
Seitenansicht auf die Verteilung der Sitzindexpunkte der Probanden und positioniertes DHM
Anschließend wurden die Augenbewegungen (Okulomotorik) auf das DHM überführt.
Das erforderte eine skriptbasierte Vorverarbeitung der Rohdaten des Eye-Tracking-Systems
EyeLink II. Unterschiedliche zeitliche Auflösungen und Synchronisationsmerkmale der Messsysteme wurden dabei einbezogen. Im Ergebnis lagen framegenaue Koordinaten zur Bestimmung der Richtung der Sehstrahlvektoren vor, die von Sakkaden (Blicksprünge), BlinkEreignissen (Blinzeln) und Systemfehlern bereinigt waren. Auf dieser Basis wurde ein einfaches Ersatzmodell für die Sichtdynamik entwickelt. Zwei kugelförmige Objekte bilden die
Lage der Augen ab und bestimmen den Startpunkt der von ihnen ausgehenden Fixationsstrahlvektoren (Bild 8). Die Lage und Blickrichtung des Mittenauges lässt sich mittels parametrischer Verknüpfungsfunktionen berechnen und anschließend visualisieren. Damit wurden Ersatzmodelle für die Sichtdynamik erfolgreich umgesetzt und getestet. Allein sind sie
jedoch wenig aussagekräftig. Dafür bedarf es einer Interaktion mit den Modellen von Maschine und Umgebung.
Bild 8:
Sichtdynamik,
links: in virtueller Szene, rechts: extrahiertes Ersatzmodell
Bild 9: Virtueller Arbeitsprozess
Resultat der bis zu diesem Punkt vorgenommenen Datenverarbeitung waren Menschmodelle, die die jeweiligen Probanden einschließlich ihrer individuellen Sitzposition exakt repräsentierten und real ausgeführte Körper- und Blickbewegungen virtuell nachbildeten. Im Folgeschritt wurden dynamische Maschinen- und Umgebungsmodelle hinzugefügt. Die aufgezeichneten maschinellen Prozesse ließen sich zwar mit dem eigenen Simulationsframework für die interaktive Maschinensimulation SARTURIS abspielen. Um alle Prozessdaten
zusammenführen zu können, mussten die Maschinendaten aber für eine Animationsplattform
aufbereitet werden [3]. Dazu gehörte die Umwandlung generalisierter Koordinaten in kartesische Raumkoordinaten der Einzelkörper. Weitere Aufgaben der Datenvorverarbeitung waren
die Interpolation auf eine definierte Framerate, das Splitting in Prozessschritte und die Daten-Synchronisation. Dafür wurden Skripte entwickelt. Ergebnis des Datentransfers war eine
Keyframe-Animation von Maschine und Umgebung in der Software Blender (Open Source,
Modellierungswerkzeug für den Simulator). Blender bietet eine Exportfunktion für komplette
Animationen nach 3ds Max.
8
Im Ergebnis von Arbeitspaket 4 entstanden virtuelle Abbilder realer Arbeitsprozesse von
Mensch und Maschine, inklusive zugehöriger dynamischer Blickfelder (Bild 9). Damit wurden
Voraussetzungen für weiterführende, rein virtuelle Experimente mit anthropometrisch
determinierten DHM Nutzerkollektiven (AP5) geschaffen. In das Menschmodell CharAT
sind Anthropometriedaten verschiedener Datenbanken implementiert. Es sind Körpermaßdaten der Weltbevölkerung, europäische und auch deutsche Datensätze der DIN 33402-2 enthalten. Damit war es möglich, unterschiedliche DHM-Kollektive zu konfigurieren. Die bei den
Untersuchungen ermittelte Verteilung der Sitzindexpunkte (SIP) ermöglichte die Ableitung
einer Logik für die Sitzeinstellung in Abhängigkeit von den Körpermerkmalen, wie z.B. "Sitzzwerg", mittlere Körperhöhe und Körperproportion, kurze Beine. Durch die hierarchische
Verknüpfung aller verstellbaren virtuellen Sitzelemente war eine Anpassung an sich ändernde SIP-Lageanforderungen möglich. Die Forschungsstelle entwickelt selbst die Grundlagen
für verschiedene Ergotyping®-Tools [4]. Durch Nutzung der dort implementierten seriellen
Auge-Kopf-Körpermotorik-Funktionalität können Sehziele angesteuert werden (Bild 10). Dazu fehlen bisher jedoch gesicherte Informationen über repräsentative Körperbewegungssequenzen für definierte, konkrete Arbeitsszenarien und Nutzerkollektive. Für die verfolgte
Zielstellung einer Methodenentwicklung spielte die Kenntnis zu statistisch abgesicherten,
repräsentativen Merkmalen keine Rolle. Mit Abschluss des Vorhabens liegen geeignete Verfahren für Reihenuntersuchungen vor.
Bild 10:
Serielle Auge-Kopf-Körpermotorik zur DHMAnsteuerung bei Fixationszielvorgabe mit dem
®
Ergotyping -Tool Sichtanforderungen [5]
Phase 3 (Arbeitspaket 6): Bewertungsmethoden
Anliegen des Vorhabens war die Unterstützung der Entwicklungsarbeit für mobile Maschinen
in Hinblick auf die Sichtqualität. Dazu wurden Bewertungswerkzeuge (AP6) benötigt, die
konstruktive Entscheidungen objektivieren.
Um die Auswirkung real gemessener Augenpositionen auf das bestehende Verfahren zur
Sichtfeldanalyse nach der Norm ISO 5006:2006 zu ermitteln, wurde zunächst ein skriptbasiertes Tool für virtuelle Maschinenmodelle entwickelt [6]. Es verwendet eine dem in dieser
Norm empfohlenen Schattenriss-Verfahren ähnliche Methodik (Bild 11). Die gegenüber dieser Norm abweichenden Augenpunktlagen sowie Maschinenstellungen führen erwartungsgemäß zu Verdeckungsparametern, die von den normierten Grenzwerten für Maschinenart
und –klasse abweichen. Das virtuelle Werkzeug erweist sich daher als geeignete Experimentierumgebung für die Diskussion von Normvorgaben, macht jedoch auch deutlich, dass veränderte Eingangsgrößen (Nutzer- und Prozessmerkmale) andere Bewertungsverfahren erfordern.
Die übliche Vorgehensweise für die qualitative Beurteilung der Sicht ist die Generierung virtueller Kameras in der virtuellen Prozessumgebung. So wurde eine Kamera im Mittenauge
des DHMs positioniert und am Richtungsvektor des Blickfeldes orientiert. Damit konnten externe Betrachter die Sichtposition des DHMs im Arbeitsprozess einnehmen. Sie gewannen
somit einen Eindruck von anthropometrischen Sichteinflüssen. Eine andere Variante der
Kameraorientierung bestand in der Ausrichtung an gemessenen Sehstrahlen. Damit ließ sich
der Zweck von Augenbewegungen (Sehziele mittig im Kamerabild) zwar erahnen, die Dar9
stellung entsprach aber nicht der Wahrnehmung eines Menschen. Das erschwerte die Beurteilung durch externe Betrachter.
Bild 11: Werkzeug zur Auswertung
der
Sicht
nach
ISO
5006:2006 für reale Augpunktkoordinaten [6]
Bild 12: Ortskurve des Mittenauges mit eingezeichneten Blickrichtungen im Arbeitsverlauf
Das in AP4 entwickelte Ersatzmodell zur Sichtdynamik (Sehstrahlabbildung) ermöglicht eine
objektive Auswertung von Augenbewegungen. Schon die einfache Visualisierung der Blickrichtungen im Arbeitsverlauf liefert Hinweise zum Sichtverhalten z.B. bei Kurvenfahrten, Ampelanfahrt oder Ladeprozessen (Bild 12). Die Wichtung von Sehraumabschnitten im Einsatzkontext einer untersuchten Baumaschine gibt wertvolle Hinweise für den konstruktiven Entwurf. Dazu wertet ein skriptbasiertes Werkzeug die gekoppelte Animation von Mensch und
Maschine in 3ds Max aus (Bild 13). Zur Referenzierung des Sehraums wurde ein Zylinderobjekt um die Maschine eingeführt, das translatorisch und rotatorisch mit dem Kabinenmodell
verknüpft ist. Die Zylinderachse verläuft durch den SIP. Für die Auswahl der Sequenz eines
Arbeitsspiels können der zugehörige Start- und Endframe bestimmt werden. Nach der Überprüfung der Gültigkeit von Fixationsstrahlen wird ihre Durchdringung des Zylinders registriert
und markiert. Die verwendeten Marker unterscheiden sich anhand des Verlaufs der Fixationsstrahlen (keine Sichtbehinderung / keine Objektkollision oder Kollision mit Objekt(en) aus
sichtdurchlässigem Material, indirekte Sicht über Spiegel, Durchdringung eines sichtverdeckenden Objekts). Für die Einteilung der Sehraumabschnitte wird der Zylinder mit einem frei
wählbaren Raster strukturiert. Die Durchdringungen der einzelnen Rasterabschnitte werden
in Bezug auf die Markermerkmale ausgezählt (Bild 14). Die zuvor erwähnte Gültigkeitsprüfung von Fixationsstrahlen ermittelt, ob ein als sichtverdeckendes Hindernis erkanntes Objekt nicht doch bewusst anvisiert wurde. Auf Grund der Vergenzbewegungen der Augen
schneiden sich linker und rechter Sehstrahlvektor dabei im fixierten Sehobjekt in einem
quantifizierbaren Nahbereich. Wegen der zweidimensionalen Projektion im Simulator und der
nahezu parallelen Ausrichtung der Sehstrahlen bereits ab geringen Abständen (Fernsicht)
kann bisher nur zwischen Sehzielen innerhalb und außerhalb der Fahrerkabine unterschieden werden.
Bild 13: Softwareoberfläche zur Wichtung von
Sehraumabschnitten
Bild 14: Dokumentation quantifizierter Merkmalswerte zu
Sehraumabschnitten.
10
Das die Kollisionen registrierende Objekt muss nicht zwingend ein Zylinder sein. Es können
auch Konstruktionsobjekte der Maschine (Frontscheibe, Anbauwerkzeug) oder Umgebungsobjekte (fremde Maschinen und Arbeiter) hinsichtlich einer Fixationsverteilung überprüft und
bewertet werden (Bild 15). Für ausreichend kurze Abschnitte lassen sich zusätzlich Bewegungsbahnen erzeugen, mit denen sich zeitliche Fixationsverläufe visualisieren lassen.
Bild 15:
Visualisierung der Fixationsstrahldurchdringungen einer Frontscheibe und eines beliebigen Geometrieobjektes
Die experimentellen Untersuchungen zeigten, dass zu konkreten Arbeitsprozessen spezifische Sichtaufgaben (Sehziele) gehören. Beispiele hierfür sind der Spiegelblick beim Rückwärtsfahren oder die Beobachtung von Arbeitern im Fahrweg. Sehziele lassen sich auf markante Objektpunkte reduzieren, wie das Spiegelzentrum oder die Kopfposition eines beteiligten Arbeiters. Damit kann das Abbild der Objektbahn im Polardiagramm des Gesichtsfeldes
oder des Blickfelds Aussagen zu seiner Wahrnehmbarkeit oder Fixierbarkeit im Arbeitsverlauf liefern. Durch andere Objekte verdeckte Bahnabschnitte können dabei farbig markiert
werden. Auf diese Weise ist es möglich, die räumliche Bewegung von Mensch, Maschine
und Umweltobjekten auf eine zweidimensionale Darstellung zu reduzieren. Dazu muss der
Zustandsraum des Systems aus Mensch, Maschine und Umwelt geeignet beschrieben werden. Für ausgewählte Arbeitsspiele wurden Zustandsdiagramme beispielhaft ermittelt.
2.3 Ergebnisse und Diskussion in Hinblick auf den relevanten Forschungsstand
Im DFG-Projekt DYNASICHT wurde eine Methode zur prospektiven Analyse und Bewertung der Fahrersicht in mobilen Maschinen mit virtuellen Techniken entwickelt (DYNASICHT-Methode). Sie ist durch folgende Verfahrensschritte und Besonderheiten gekennzeichnet. Ausgewählte Merkmale zum Fahrer- und Maschinenverhalten werden in einem
interaktiven Maschinensimulator erfasst und im Einsatz mit realen Maschinen validiert. Dafür
werden ein Blick- und ein Bewegungserfassungssystem eingesetzt und dynamische Maschinendaten mitgeloggt. Auf dieser Datengrundlage wird ein virtuelles Abbild kompletter Arbeitsprozesse in einer Animationssoftware mit Menschmodell-Plugin erstellt. Real ausgeführte Körper- und Blickbewegungen von Menschen werden mit real ausgeführten Maschinenbewegungen und Umweltinteraktionen in einem Entwurfswerkzeug vereint. Resultat ist eine
virtuelle Umgebung für weiterführende rein virtuelle Experimente mit anthropometrischen
Nutzerkollektiven und Konstruktionsvarianten. Die Bewertung der Sicht(prozesse) erfolgt mit
prozessbezogenen Analyseverfahren, die auf quantifizierbaren Merkmalen beruhen. Damit
ist es möglich, sichtkritische Prozesszustände im Mensch-Maschine-Umwelt-System zu identifizieren und ihre Ursachen zu ermitteln. Die im DFG-Projekt entwickelte Methode hebt sich
durch die Einbeziehung der Prozessmerkmale sowohl von Mensch als auch Maschine
und ihren hohen Realitätsbezug von bekannten Verfahren zur Sichtanalyse ab [7, 8, 9,
10].
11
Die Methodenentwicklung erfolgte schrittweise, wobei Teilergebnisse überprüft und neue
Lösungsansätze abgeleitet wurden. Diese werden nachfolgend diskutiert.
Mit Unterstützung des IFAs wurden bei Feld- und Simulatorversuchen Körperhaltungsanalysen mit dem CUELA-System durchgeführt. Sie zeigten einen Zusammenhang zwischen
gemessenen Körperwinkeln und durchgeführten Arbeiten (Bild 16, Bild 18) sowie deren
Abhängigkeit von der Fahrpraxis der Probanden (Bild 17), trotz individueller Unterschiede
zwischen den einzelnen Fahrern (
Bild 19) [11]. Damit bestätigte sich die Abhängigkeit der Körperhaltungsanpassung der Maschinenführer vom Arbeitsprozess und dessen Einfluss auf die Sicht, was der Leitgedanke
des Projekts war [12].
Bild 16:
Zusammenhang von gemessenen Körperwinkeln
und Arbeitsaufgaben
Bild 17:
Zusammenhang von gemessenen Körperwinkeln und
Fahrpraxis der Probanden
Bild 18:
Verteilung Halstorsion bei Rondellfahrt, 1x entgegengesetzte Fahrtrichtung
Bild 19:
Interindividuelle Unterschiede bei
einem Arbeitsspiel "Durchfahren einer engen Fahrgasse"
Aus diesem Grund sind bei der Sichtbewertung neben Sehstrahlverläufen auch Körperhaltungen einzubeziehen, was im Projekt mit einzelnen Ergotyping-Tools (Sicht-, Körperhaltungsbewertung) geschah. Kompensationsbewegungen lassen auf ungünstige Sichtbedingungen schließen. Ein Hinweis dazu ergab sich z.B. aus der Rückentorsion bei verschiedenen Arbeitsszenarien eines Radladers (Bild 16). Beim Y-Spiel zeigten sich wegen des gesteigerten Rückfahranteils erhöhte Werte, sowohl bei direkter Rücksicht als auch indirekter
Sicht über den Seitenspiegel.
Felduntersuchungen zu Fahrer- und Prozessmerkmalen erfordern besondere Bedingungen, die in der Einrichtung zur Aus- und Weiterbildung von Maschinenführern gegeben waren (Spektrum an Maschinen, Szenarien, Probanden; fachliche und organisatorische Hilfe).
Das Probandenkollektiv für die ersten Feldversuche bestand aus einer anthropometrisch
nahezu normalverteilten Gruppe von Lehrlingen (Durchschnittsalter 19,3 Jahre). Weibliche
Lehrlinge und ältere erfahrene Maschinenführer nahmen ebenfalls teil. Das eingesetzte
Mehrkamerasystem erwies sich als sehr robust. Die Feldversuche führten zu folgenden Erkenntnissen:
- Augenpunktlagen variieren abhängig von Anthropometrie und Körperbewegungen individuell und ändern sich dynamisch mit dem Prozessbezug.
- Die entspannte Körperhaltung der Maschinenführer auf dem Sitz führte im Vergleich zum
aufrechten Sitzen nach DIN EN ISO 33402 zu einer 10-18 cm niedrigeren Augenposition
[13].
12
- Die Körper- und Blickdynamik ist in Einsatzszenarien von Ladern höher als von Baggern.
- Die Körper- und Blickdynamik ist bei größeren Baumaschinen ausgeprägter als in kleinen.
- Prozesskritische Sehobjekte liegen häufig außerhalb des optimalen Blickfeldes von 30°.
Sie werden mit stärkerer Augenzuwendung fixiert.
Die Beobachtungen waren für die virtuelle Umsetzung eines 23t-Radladers im interaktiven
Simulator ausschlaggebend. Bei Fahrern von Baumaschinen bestätigte sich die größere
Körperdynamik im Vergleich zu Kraftfahrzeugführern, was eine Prozessanalyse notwendig
macht. Blickbewegungen waren ähnlich wie im Fahrzeugbereich mit Hilfe von Eye-Tracking
zu untersuchen [14, 15].
Für Untersuchungen zur Mensch-Maschine-Interaktion haben sich besonders in der
Fahrzeugentwicklung interaktive Simulatoren bewährt [16, 17, 18]. Im Baumaschinenbereich ist der Forschungssimulator der TU Dresden einzigartig in Deutschland [19]. Ausbildungssimulatoren erlauben keine Erstellung individueller Experimentierumgebungen. Wegen
des eigenen Softwareframeworks SARTURIS besteht beim Dresdner Simulator voller Zugriff
auf die Soft- und Hardware. Zudem unterscheidet sich der Maschinensimulator von Fahrsimulatoren durch eine aktive Veränderung der virtuellen Umgebung mit Rückwirkung auf die
Maschine [19, 20, 21, 22]. Über visuelle, akustische, taktile und vestibuläre Reize wird im
Dresdner Simulator ein hoher Immersionsgrad erzielt, was die Probanden bestätigten. Bei
ca. 15% von ihnen trat die bekannte Simulatorkrankheit (Simulator Sickness) auf [23, 24].
Die Übelkeit, die durch Täuschung oder Irritation der Sinnesorgane zustande kommt, betraf
auf Nachfrage durchgängig sehr empfindliche Personen (anfällig für Kinetosen).
Die Sichtuntersuchungen im Simulator waren von den Rahmenbedingungen abhängig, die
das vorhandene Führerhaus und das Projektionssystem für das Umgebungsmodell boten.
Für die Radladerversuche wurden Projektionsflächen (Nah- und Rücksicht) und Szenarien
erweitert. Nach der ersten Versuchsreihe mussten alle Grafikkarten durch leistungsfähigere
ausgetauscht werden. Ein minimal verzögerter Bildaufbau durch komplexere Szenarien galt
als mitverantwortlich für das gelegentliche Auftreten der Simulatorkrankheit. Außerdem wurde die bisherige empirische Entzerrung der Darstellungen auf der Projektionsfläche durch ein
photogrammetrisches Verfahren abgelöst [25]. Auf Grund der festen Sichtbedingungen konnte die Gegenüberstellung virtueller Untersuchungen mit realen Einsatzbedingungen nur anhand von körperdynamischen Merkmalen der Probanden erfolgen. Deshalb wurden Körperhaltungen in gleichen Einsatzszenarien wie bei den Feldversuchen erfasst. Es bestand eine
hohe Übereinstimmung von Bewegungsabläufen im Simulator mit denen im realen Einsatz,
wie z.B. bei Körperbewegungen für bestimmte Sehaufgaben. Somit können die im Simulator
gewonnenen Bewegungsdaten für weiterführende, virtuelle Untersuchungsmethoden als
valide Eingangsgrößen zugrunde gelegt werden. Einige Probanden hatten trotz Schattenprojektionen in der virtuellen Welt Probleme, beim Laden die Entfernung zum LKW einzuschätzen. Erste Vermutungen betrafen die 2D-Projektion. Expertenaussagen zufolge ist aber eine
unzureichende Maschinenerfahrung wahrscheinlich. Die durchschnittliche Fahrpraxis auf
Radladern betrug bei dieser Probandengruppe nur etwa sieben Monate.
Im Vorfeld der Blickerfassung wurden den Probanden im Simulator Testobjekte dargeboten,
die anzuvisieren waren. Dabei kam es zu einer systematischen Drift. Besonderes Augenmerk wurde deshalb auf die Tiefenkalibrierung bezüglich der Projektionsfläche gelegt. Das
von der Kopfkamera erzeugte Szenenvideo mit den markierten Sehzielen (Overlay-Video)
führte zu logischen Aussagen (z.B. Spiegelblick bei Rückwärtsfahrt). Die Fixationsentfernung
stellte sich erwartungsgemäß nach einiger Zeit auf den Abstand zur Projektionsfläche ein.
13
Das Logging der Maschinendaten und Versenden von Netzwerknachrichten an Messsysteme funktionierte problemlos. Bei der Übertragung elektrischer Signale zur Synchronisation
traten in einigen Fällen Störungen auf, weshalb dort auf das bildbasierte Verfahren zurückgegriffen wurde. Um das Verhalten der Probanden nicht zu beeinflussen, reduzierte sich die
Gesprächsführung des Operators mit ihnen auf verbale Arbeitsanweisungen und gelegentliche Kontrollen des Befindens.
Die im Simulator erfassten Mess- und Loggdaten wurden für ein Entwurfswerkzeug aus
der Produktentwicklung aufbereitet, um dessen Vorzüge aktiv zu nutzen:
-
Prozesszusammenhänge im System Mensch-Maschine-Umwelt analytisch fassbar
Einflussparameter variierbar und exakt einstellbar
Ausweitung der Untersuchungsbedingungen durch virtuelle Experimente
Werkzeuge des Entwurfssystems für Bewertung nutzbar
Produktentwicklung an Quelle beeinflussbar
Unmittelbare Ergebnisverwertung durch Werkzeugentwicklung im Entwurfssystem.
Für die Aufbereitung und den Transfer der Daten in das Entwurfssystem wurden zu Forschungszwecken Skripte entwickelt. Ihre Nutzung im Tagesgeschäft bedarf der Optimierung
und Ergänzung von Benutzersoberflächen.
Bei der Nachbildung maschineller Prozesse wurde eine sehr hohe Genauigkeit erzielt. Das
Logging erfolgte mit doppelter Frequenz. Einzelne durch Netzwerklast nicht übertragene Datensätze ließen sich gut interpolieren. Ein Transfer der Maschinenbewegungen in die Animationsplattform war möglich. Mit zugeschnittenen Menschmodellen (DHM) wurden real ausgeführte Körperbewegungen nachgebildet. Zur Überprüfung wurden die DHMs den realen Probanden gegenübergestellt. Sogar kleinste Körperbewegungen, z.B. durch Querbeschleunigungen aufgrund unebener Terrains, waren hinreichend genau übertragen worden (Bild 20).
Bild 20:
Gegenüberstellung realer
und virtueller Körperbewegungen
Die Ausrichtung der Sehstrahlen wurde mit Hilfe der Rohdaten des Eye-Tracking-Systems
berechnet. Daraufhin konnten reale Blickbewegungen auf das bewegte Menschmodell in der
animierten Maschinenumgebung übertragen werden. Im Ergebnis dessen wurde festgestellt,
dass die Kollisionsorte der Sehstrahlen mit Maschinen- und Umgebungsmodellen nicht genau mit den Orten übereinstimmen, die in den Overley-Videos der Blickerfassung markiert
sind. Diese Ungenauigkeiten haben keinen Einfluss auf Bewertungsverfahren, die auf der
Häufigkeitsverteilung von Sehstrahlen in gerasterten Bereichen beruhen (z.B. Sehraumabschnitte). Eine explizite Objektidentifikation ist mit einzelnen Messwerten (exakte Fixationen)
jedoch nicht möglich. Die Ursache liegt im Summenfehler der Datenkette. Das betrifft die
Erstellung der Menschmodellanimation mit Blickverhalten, ihrer Verknüpfung mit der Maschinenanimation und die im Szenevideo abgebildete Projektion der virtuellen Umgebung. Da
sich Fehler zwar reduzieren aber nicht vollständig vermeiden lassen, muss die Fehlerkette
unterbrochen werden. Dazu kann das Blickerfassungssystem mit einem optischen KopfTracking (Head Tracking) verknüpft werden [26, 27]. Das ermöglicht die Korrektur in der kinematischen Kette des Menschmodells. Die Kollisionsorte der Sehstrahlen in der virtuellen
Welt, die das Ende der Datenkette darstellen, lassen sich auch direkt aus den Eye-TrackingVideos bestimmen. Mit photogrammetrischen und computergrafischen Verfahren kann auf
14
die Kameraorientierung (Blickrichtung) und den Fixationsort in der virtuellen Welt geschlossen werden. Über die Auge-Kopf-Körpermotorik eines Ergotyping®-Tools lässt sich dann der
Blick des Menschmodells auf den realen Fixationsort ausrichten. Die genannten Verfahren
bedürfen jedoch Entwicklungsarbeit. Die Aussagen treffen nicht auf Assistenzsysteme zu. Da
sie real in die Fahrerkabine eingebaut werden, ist ihre Identifikation im Eye-Tracking-Video
über codierte Marken möglich [28]. Für die Synchronisation von Eye-Tracking und Motion
Capturing sowie der darauf basierenden Verknüpfung von Haltungsmodell und Blickvektor
sind weitere Techniken bekannt [29]. Wegen des geringen Platzbedarfs in Fahrerkabinen
waren diese jedoch ungeeignet.
Die im Vorhaben entwickelten Bewertungsverfahren liefern quantifizierte Aussagen zu Sichtprozessen bei mobilen Arbeitsmaschinen und setzen daher keine eindeutige Objektidentifkation voraus. Zu den Verfahren gehören Werkzeuge für die Auswertung nach ISO 5006:2006,
die Darstellung der Blickrichtungen im Arbeitsverlauf sowie die Wichtung von Sehraumabschnitten. Hierin sind auch Anregungen aus den Bereichen Automobil und Fördertechnik
eingeflossen [9, 30]. Eine völlig neue Form stellen Zustandsdiagramme z.B. von Sehzielen
im Blickfeld dar. Sie vereinen alle Bewegungen in einem 2D-Diagramm.
Bei der Auswertung gemessener Augenpositionen bezüglich der Normvorgaben der ISO
5006:2006 wurde festgestellt, dass die Augenpunkte von Probanden über die normativen
Bereichsgrenzen hinaus streuen (Bild 21). Der gelbe und der rote Kreis in Bild 20 symbolisieren die genormten Bereiche möglicher Augenpositionen innerhalb eines Kreises von 205 mm
bzw. 405 mm Durchmesser, wobei der größere Kreis nur für Sichtüberprüfungen für einen
Sektor hinter der Maschine zugelassen ist. Die Positionsabweichungen realer Augenpunkte
resultieren nicht nur aus anthropometrischen Faktoren, sondern auch aus der beim Fahren
auftretenden Körperdynamik.
Bild 21:
Vergleich des nach Norm angenommenen Bereichs für Augenpunkte (links: rote Linie,
rechts:rot-gelber Kreis) mit Bewegungsbahnen
für ausgewählte reale Augenpositionen von
Männern (grün 95. Perzentil, blau 50. Perzentil)
Im Forschungsvorhaben konnte der Einfluss ausgewählter Prozessparameter auf die Körperhaltung von Maschinenführern bestätigt werden. Ausgewählte repräsentative Haltungen
mit zugehörigen Augenpunktlagen waren damit als statische Momentaufnahmen ableitbar.
Die dynamische Bewertung ist künftig mit Ergotyping®-Funktionen möglich. Damit konnte die
Grundlage geschaffen werden, um mit weiteren Feld- bzw. Reihenuntersuchungen über statistisch abgesicherte, dynamische Haltungs- und Blicksequenzen verallgemeinerbare Aussagen für Entwurfsprozesse ableiten zu können. Die Methode eignet sich nicht nur für Sichtuntersuchungen bei schweren Radladern, sondern kann zukünftig auf weitere Maschinenarten
und -klassen, auch branchenübergreifend, angewendet werden. Damit wird ein Forschungsbeitrag zur ergonomischen Gestaltung von Fahrerplätzen mit Hilfe von Menschmodellen geleistet, die insbesondere im Bereich der Kraftfahrzeuge eine Tradition hat [31, 32].
2.4 Ergebnisverwertung
Angeregt durch das Vorhaben entstanden neue Softwaremodule, die im Projekt selbst für
Untersuchungen genutzt wurden. Dazu gehört eine Steuerung in den Ergotyping®-Tools, die
einen Sehstrahl über sequentielle Bewegung von Augen, Kopf und Rumpf auf ein Sehobjekt
15
ausrichten kann (Seite 9). Gleichzeitig ist die Bewertung der Körperhaltung nach Ampelverfahren möglich. Ein Modul in 3ds Max erlaubt die Sichtfeldauswertung in Anlehnung an die
Norm ISO 5006:2006 für beliebige Augenpunktlagen eines Nutzerkollektivs (Seite 9).
Industrielle Anwender zeigen großes Interesse an den im Vorhaben gewonnenen Erkenntnissen und der entwickelten Methode. Deshalb fand im November 2011 ein SichtanalyseWorkshop an der TU Dresden statt. Maschinenhersteller haben bereits konkrete Prozessanalysen angefragt.
Die Ergebnisse des vorliegenden Projektes werden auch in der aktuellen Forschung verwertet. So konnte in Folge von DYNASICHT bereits ein neues Vorhaben gestartet werden. AWIMAS beschäftigt sich mit der Aus- und Weiterbildung von Maschinenführern in virtuellen
Umgebungen (BMBF, ESF gefördert, Start 05/2012). Ein Projektpartner ist das Überbetriebliche Ausbildungszentrum Glauchau, das im Projekt die Feldversuche ermöglichte und Probanden für den Simulator stellte. AWIMAS basiert auf Erfahrungen, Verfahren und Daten des
DFG-Projekts. Daraus ergeben sich Synergien für die Weiterentwicklung des Simulators als
Experimentierumgebung. Dazu gehören Werkzeuge für die Szenarienerstellung (Objektbibliotheken, Editoren usw.) und Werkzeuge für die Bewertung des Fahr- und Arbeitsverhaltens
(Gleichzeitigkeitsgrad, Lenkkorrekturen, Produktivitätsbewertung usw.).
Aus dem Vorhaben liegen umfangreiche Datensätze vor, die in der Forschung nachgenutzt
werden. So sollen dynamische Maschinendaten nach detaillierten Gesichtspunkten zum
Fahrverhalten ausgewertet werden. Die Erkenntnisse fließen in die Entwicklung von Fahrermodellen ein. Sie ermöglichen, bei der Simulation von Arbeitsmaschinen über Steuerungsparameter individuelles Bedienerverhalten zu berücksichtigen. Damit sind bereits in frühen
Entwicklungsphasen Prognosen zu fahrerspezifischen Einflüssen auf die Prozessleistung
und Energiebilanz möglich. Das Gleiche gilt für Datensätze zu prozesstypischen Maschinenstellungen / Körperhaltungen / Blickrichtungen, die für die Nachnutzung im konstruktiven
Entwurf aufbereitet werden.
Für den Ausbau der DYNASICHT-Methode werden weitere Forschungsprojekte vorbereitet.
Dazu gehört ein automatisiertes Verfahren für die Sichtprüfung unter Vorgabe von Fixationszielen, wobei Sichthindernisse zu definierten Kompensationsbewegungen des Menschmodells führen. Damit ist die prospektive Analyse mit virtuellen Nutzerkollektiven ganzheitlich
umsetzbar. In einem interdisziplinären Folgeprojekt soll die DYNASICHT-Methode auf Erfordernisse der Assistenzsysteme im Bereich mobiler Maschinen ausgedehnt werden. Dazu
sind ergonomische Gestaltungsanforderungen um Aspekte der Prozessunterstützung zu
erweitern.
Mit den Erkenntnissen aus dem Vorhaben und der Folgeforschung wollen sich die Projektbearbeiter an der kürzlich von der Kommission für Arbeitsschutz und Normung (KAN) angestoßenen Diskussion zur Überarbeitung der Normen ISO 5006:2006 bzw. EN 474-1 zu Sichtfelduntersuchungen beteiligen. Die KAN bespricht u. a. Möglichkeiten der Sichtbewertung bei
prozessbezogenen Maschinenstellungen und bei der Integration von Assistenzsystemen
einschließlich ihrer ergonomischen Anordnung.
Seit geraumer Zeit zeichnet sich ein Trend zur Verlagerung realer ergonomischer Absicherungsverfahren hin zu simulationsbasierten virtuellen Methoden ab. Dabei werden Erfüllungsgrade ergonomischer Kriterien bereits bei der Konzeptentwicklung anhand prototypischer 3D-CAD-Modelle analysiert. Hierin ordnet sich auch die DYNASICHT-Methode ein. Die
Tendenz betrifft aber auch die klassischen empirischen Felduntersuchungen, aus denen
Bewertungsgrundlagen abgeleitet werden. Immer häufiger werden dazu interaktive Simulati16
onsverfahren in Kombination mit Techniken des Motion Capturing (Bewegungserfassung)
eingesetzt. Mit den Erfahrungen aus dem DYNASICHT-Projekt soll eine entsprechende Entwicklungsrichtung an der Forschungsstelle begründet werden.
2.5 Kooperationspartner und Projektmitarbeiter
Zum Erfolg des DFG-Projekts haben Kollegen aus verschiedenen Fachbereichen beigetragen. Dafür bedanken wir uns herzlich.
Einrichtung, Mitarbeiter
Arbeitsschwerpunkte
Institut für Arbeitsschutz der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (IFA ehemals
BGIA)
Entwicklung und Anpassung CUELA-System
/ Schnittstelle zwischen CUELA-Software
WIDAAN und Menschmodell CharAT Ergonomics für Bewegungsdaten / Anwendung
von CUELA bei Feld- und Laborversuchen
Dr. rer.nat. Rolf Ellegast, Dipl.-Biol. Mark Brütting,
Dipl.-Ing. Christian Böser
Berufsförderungswerk Bau Sachsen e. V.,
Überbetriebliches Ausbildungszentrum
Glauchau e.V.
Dipl.-Ing.-Päd. Bertram Lenk, Dipl.-Ing. Andre Kühnel,
Erhard Müller
Hochschule für Technik und Wirtschaft
Dresden, Professur Computergrafik
Bereitstellung von Probandengruppen, Maschinen und Testgelände für Feld- und Simulatorversuche / Unterstützung der Versuchsdurchführung
Erstellung virtueller Maschinenumgebungen
(Modelle, Rendering, Animationen usw.)
Prof. Dr. Markus Wacker, Dipl.-Inf. Martin Großer
Technische Universität Dresden,
Professur Ingenieurpsychologie und Kognitive Ergonomie
Schulung zum Blickerfassungssystem und
dessen Bedienung bei Experimenten / Unterstützung bei der Datenauswertung
Prof.Dr. Dr. Psych. habil. Boris Velichkowsky, Dr.
Psych. Sven Graupner, Dipl.-Psych. Martin Cölln
Technische Universität Dresden, Professur
Photogrammetrie
Prof. Dr. habil. Hans-Gerd Maas, Dr.-Ing. Danilo
Schneider, Dipl.-Ing. Frank Liebold
Virtual Human Engineering GmbH
Dipl.-Des. Dipl.-Inf. László Ördögh
Technische Universität Dresden,
Prof. Dr.-Ing. Martin Schmauder, Dr.-Ing. Christiane
Kamusella, Dipl.-Ing. Kai Bürkle
Entwicklung eines Verfahrens zur Verzerrungskorrektur bei Projektionen auf doppelt
gekrümmte Flächen / Durchführung der
Beamerkalibrierung im Simulator
Funktionserweiterung der Menschmodellsoftware CharAT Ergonomics und des Ergotyping-Tools für Sichtauswertungen in gemeinsamer Entwicklungsarbeit mit der TU
Dresden
Anthropometrische Messung der Probandengruppen / Entwicklung Mehrkamerasystem
und Kabinenbeleuchtung / Feld- und Simulatorversuche / Schnittstelle zwischen Blickerfassungssystem und Menschmodell für
Blickdaten / Synchronisation von Maschinen-,
Körper- und Blickbewegung im Entwurfswerkzeug / Entwicklung MenschmodellPlugins / skriptbasierte Analyse prozessspezifischer Blickorte
17
Technische Universität Dresden, Professur
für Baumaschinen und Fördertechnik
Prof. Dr.-Ing. habil. Günter Kunze, Dr.-Ing. Ines
Gubsch, Dr.-Ing. Miguel Mothes, Dipl.-Ing. Jens Frenkel, Dipl.-Ing. Petra Hoske
Einbau von Radladerkabine, elektrischen
Bedienelementen, Nah- und Rücksicht, EyeTracking im Simulator / Erstellung von Simulationsmodellen für Maschinen / Entwurf und
Implementierung von Szenarien und Operatoroberfläche / Synchronisationstechniken /
Feld- und Simulatorversuche / Schnittstelle
zwischen Simulationssoftware und Entwurfswerkzeug für Maschinenprozessdaten / Import Blickdaten / Zustandsdiagramm
2.6 Qualifikation des wissenschaftlichen Nachwuchses
Nachfolgende Tabelle enthält eine Auswahl abgeschlossener Arbeiten zur Qualifizierung des
wissenschaftlichen Nachwuchses, die wesentlich zum Projektergebnis beitrugen.
Name
Inhalt
Böhm, Thomas
Planung und Durchführung von Feldversuchen
Strudel, Christian
Durchführung und Vergleich realer und virtueller Versuche
Müller, Eike-Benjamin
Aufbereitung und Auswertung Versuchsdaten
Scherstjanoi, Edgar
Auswertung Sichtverdeckungen nach ISO 5006
Brandstädt, Felix
Vergleich Sichtdynamik realer u. virtueller Maschinenführer
Götze, Michael
Partitionierung domänenübergreifendes Maschinenmodell
Lenke, Christian
Grafische Eingabeschicht für PyMbs
Griesbach, Michael
Ganzheitliche Modellbildung Radlader
Schulze, Roberto
Optimierung Radladermodell für interaktive Simulation
Liebold, Frank
Verzerrungskorrektur bei Projektion auf doppelt gekr. Fläche
Böhm, Thomas
Beleuchtungskonzept für VR-Einrichtung
Zorn, Sophi
Untersuchung Übertragungsverhalten Fahrsimulator
Watta, Philipp
Kenngrößen und Methoden zur Bewertung Fahrverhalten
Bürkle, Kai
Promotion zum Thema "Methode zur nutzergruppenabhängigen,
dynamischen Sichtuntersuchung bei mobilen Arbeitsmaschinen
anhand virtueller Prototypen" (angemeldet an der TU Dresden,
Fakultät Maschinenwesen)
18
3
Zusammenfassung
3.1 Wichtige wissenschaftliche Fortschritte und ihre Anwendungsaspekte
Im Forschungsvorhaben DYNASICHT wurde eine Methode zur prospektiven Analyse und
Bewertung der Fahrersicht in mobilen Maschinen mit virtuellen Techniken entwickelt
(DYNASICHT-Methode). Kern der Methode ist das virtuelle Abbild kompletter Arbeitsprozesse von Mensch und Maschine in einem Entwurfswerkzeug der Produktentwicklung. Dazu
werden in einem interaktiven Maschinensimulator ausgewählte Merkmale zum Fahrer- und
Maschinenverhalten erfasst und im realen Maschineneinsatz validiert. Die Datenaufnahme
basiert auf einem Blick- und Bewegungserfassungssystem sowie dem Logging dynamischer
Maschinendaten. Auf dieser Grundlage werden real ausgeführte Körper- und Blickbewegungen von Menschen mit real ausgeführten Maschinenbewegungen und Umweltinteraktionen
in einer Animationssoftware mit Menschmodell-Plugin vereint. Resultat ist eine virtuelle Umgebung für weiterführende, rein virtuelle Experimente mit anthropometrischen Nutzerkollektiven und Konstruktionsvarianten. Die Bewertung der Sicht erfolgt mit prozessbezogenen
Analyseverfahren, die auf quantifizierbaren Merkmalen beruhen. Damit lassen sich sichtkritische Prozesszustände im Mensch-Maschine-Umwelt-System identifizieren und ihre Ursachen ermitteln. Die im Vorhaben entwickelte Methode hebt sich durch die Einbeziehung der
Prozessmerkmale sowohl von Mensch als auch Maschine und ihren hohen Realitätsbezug von bekannten Verfahren zur Sichtanalyse ab.
Die Methode bzw. einzelne Verfahrensschritte sollen sowohl im Produktentwicklungsprozess
als auch bei der Normungsarbeit zur Maschinensicherheit eingesetzt werden. Die Auswerteverfahren beziehen sich zwar auf die Fahrersicht, in der virtuellen Experimentierumgebung
lassen sich auch andere Aspekte der Mensch-Maschine-Interaktion bewerten. Dazu zählen
Körperhaltungsanalysen oder die Bewertung des Fahrverhaltens der Maschine.
3.2 „Überraschungen“ im Projektverlauf und bei den Ergebnissen
In Feldversuchen lagen prozesskritische Sehobjekte häufig außerhalb des optimalen Blickfeldes von 30°. Deshalb wurde bei den Untersuchungen im interaktiven Maschinensimulator
zusätzlich zum Bewegungserfassungs- auch ein Blickerfassungssystem eingesetzt. Im Ergebnis der Feldversuche sind im Simulator ein 23t-Radlader und Szenarien mit hohem Rückfahranteil umgesetzt worden. Das Fahren kompletter Arbeitsspiele erforderte den zusätzlichen Ausbau der Direktsicht im Simulator (Nahsicht, Rücksicht). Im Ergebnis der Datenaufbereitung ist ein virtuelles Abbild kompletter Arbeitsprozesse von Mensch und Maschine in
einem Entwurfswerkzeug erstellt worden. Dabei wurde festgestellt, dass die Kollisionsorte
der Sehstrahlen mit Maschinen- und Umgebungsmodellen nicht genau mit den Orten übereinstimmen, die in den Videos der Blickerfassung als Sehziele markiert waren. Die Ursache
lag im Summenfehler der Datenkette. Um diese zu durchbrechen, kann ein zusätzliches
Kopf-Tracking oder die direkte Bestimmung der Fixationsorte aus den Eye-Tracking-Videos
mit photogrammetrischen und computergrafischen Verfahren helfen. Das erfordert weitere
Forschungsarbeiten. Die im Vorhaben entwickelten Bewertungsverfahren liefern quantifizierte Aussagen zu Sichtprozessen bei mobilen Arbeitsmaschinen und setzen daher keine eindeutige Objektidentifikation voraus. Damit wurde die prozessbezogene Körper- und Blickdynamik von Maschinenführern bestätigt.
19
3.3 Hinweise auf mögliche Erfolgsberichte in den Publikationsmedien
[1]
Speck, J.: Beitrag zum Arbeits- und Gesundheitsschutz in sozio-technischen Systemen, dargestellt am Beispiel von Erdbaumaschinen, Dissertation, 2001
[2]
Böhm, T.: Auswertung von Arbeitsunfällen aus Unfallberichten mit Unterstützung der
Dresdner Dienststelle der ehemaligen StBG, bundesweites Zahlenmaterial. In: Planung
und Durchführung von Feldversuchen zur dynamischen Sichtfeldanalyse bei mobilen
Baumaschinen; Belegarbeit; 2010; unveröffentlicht.
[3]
Hoske, P.; Kunze, G.; Bürkle, K.; Schmauder, M.; Brütting, M.; Böser, Ch.: Interaktiver
Simulator für mobile Arbeitsmaschinen - Virtuelle Prototypen im Einsatzkontext erleben. In: Tagungsband zur Konferenz „Entwerfen - Entwickeln - Erleben“, Methoden und
Werkzeuge in Produktentwicklung und Design. Dresden 14.-15.06.2012.
[4]
Kamusella, Chr.; Schmauder, M.: Ergotyping im rechnerunterstützten Entwicklungsund Gestaltungsprozess. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Ausg. 03/2009. Hrsg.
Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e. V. ISSN 0340-2444, Ergonomia Verlag Stuttgart
[5]
Kamusella, Chr.; Schmauder, M.: Ergotyping-Tool „Sichtbewertung“. Dokumentation
des 56. Arbeitswissenschaftlichen Kongresses der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft
in Darmstadt, 24.-26.03.2010, GfA-Press Dortmund 2010, S. 135-138.
[6]
Scherstjanoi, Edgar; Kamusella, Christiane 2012: "Computergestützte Sichtüberprüfung von Erdbaumaschinen nach ISO 5006". Maxscript-Tool, TU Dresden, Professur
für Arbeitswissenschaft, unveröffentlicht
[7]
ISO 5006:2006: Earth-moving machinery – Operator’s field of view – Test method and
performance criteria (Erdbaumaschinen-Sichtfeld-Testverfahren und Anforderungskriterien)
[8]
Bandmann, M.: 15 Jahre Maschinenrichtlinie 98/37/EG – Die neue Maschinenrichtlinie
2006/42/EG, Wissensportal www.baumaschine.de, Jahrgang 9 (2010), Ausgabe 2.
[9]
Hudelmaier, J.: Sichtanalyse im Pkw unter Berücksichtigung von Bewegung und individuellen Körpercharakteristika. Dissertation TU München, 2003.
[10] SAE 941 B 2010-03-16: Motor Vehicle Drivers‘ Eye Locations
[11] Böser, Ch.; Brütting, M.; Ellegast, R. 2011: Einsatz von VR zur Sichtfeldgestaltung von
Baumaschinenführern. In IFA-Report 6/2011 – 4. Fachgespräche Ergonomie 2010, S.
19 - 24. Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung e.V., Berlin. ISBN 978-3-86423-0097
[12] Kunze, G.; Schmauder, M. 2008: Methode zur dynamischen Sichtfelderfassung und –
bewertung für mobile Arbeitsmaschinen unter Einbeziehung der Prozess- und Nutzercharakteristik, Antragsunterlagen zum Projekt der Deutschen Forschungsgemeinschaft 2009-2012, unveröffentlicht
[13] DIN 33402-2:2005-12: Ergonomie - Körpermaße des Menschen - Teil2: Werte.
20
[14] Bergholz, J.; Henze, R.; Kücükay, F.; Pawellek, T.: Was kann der Fahrer leisten?. In:
Tagungsunterlagen zum Braunschweiger Symposium Automatisierungs-, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme für Transportmittel (AAET). Braunschweig
11.12.02.2009.
[15] Palinko, O; Kun, A.L.; Shyrokov, A., Heeman, P.: Estimating Cognitive Load Using
Remote Eye Tracking in a Driving Simulator. In: Proceedings of the 2010 Symposium
on Eye-Tracking Research & Applications ETRA’10. New York 2010, NY, USA.
[16] Möllmann, J.: Fahrsimulator als Versuchsträger für PKW-Antriebe. Dissertation TU
Braunschweig 2011
[17] Theimert, C.: Untersuchung der Fahrer-Fahrerhaus-Kommunikation mit dem Werkzeug
Lkw-Fahrsimulator - Dissertation – Technische Universität München, 2007.
[18] Wang, Y.; Zhang, W.; Wu, S.; Guo Y.: Simulators for Driving Safety Study - A Literature
Review. Virtual Reality, HCII 2007, LNCS 4563, pp. 584{593, 2007.
[19] Penndorf, T.: Software-Architektur für die interaktive Simulation mobiler Arbeitsmaschinen in virtuellen Umgebungen. Dissertation eingereicht, Fakultät Maschinenwesen der
TU Dresden, Juni 2012.
[20] Kunze, G.; Frenkel, J.; Schubert, C.; Jankov, K.: Using Modelica for Interactive Simulations of Technical Systems in a Virtual Reality Environment. In: Proceedings of the
7th International Modelica Conference, Como (Italy) 2009. Linköping University Electronic Press, 2009. ISBN 978-91-7393-513-5
[21] Kunze, G., Gruening, T., Katterfeld, A.: Simulating the working process of construction
machines. In: Bulk Solids Europe 2010 Proceedings, Glasgow 2010. Vogel Business
Media, Würzburg
[22] Kunze G., Mieth, S.; Voigt, S.: Bedienereinfluss auf Leistungszyklen Mobiler Arbeitsmaschinen. In: ATZ offhighway, Heft 04/2011. Springer Automotive Media / Springer
Fachmedien, Wiesbaden. ISSN 2191-1843 04/2011
[23] Husemann, B., Löffler, K.-I., Mentel, A., Letzel, S.: Bedeutung der Simulatorkrankheit
bei Anwendung einer Fahrsimulation. Arbeitsmed. Sozialmed. Umweltmed., 43(2008)3.
[24] Schlender, D.: Simulatorkrankheit in Fahrsimulatoren. In: Zeitschrift für Verkehrssicherheit 54(2008)2.
[25] Liebold, F.: Entwicklung einer Methode zur Bestimmung und Korrektur der Verzerrungen bei der Projektion auf eine doppelt gekrümmte Fläche. Diplomarbeit an der Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften der TU Dresden, Dresden 09.06.2011
[26] Pfeiffer, Th.: Towards Gaze Interaction in Immersive Virtual Reality: Evaluation of a
Monocular Eye Tracking Set-Up. In Virtuelle und Erweiterte Realität - Fünfter Workshop der GI-Fachgruppe VR/AR 2008, 81-92. Aachen: Shaker Verlag GmbH.
[27] Päivi Majaranta et. al.: Gaze Interaction and Applications of Eye Tracking: Advances in
Assistive Technologies. Medical Information Science Reference 2011
[28] Breuninger, J.; Lange, Ch.; Bengler, K.: Implementing Gaze Control For Peripheral
Devices. In: Proceedings Of The 1st International Workshop On Pervasive Eye Tracking & Mobile Eye-Based Interaction. New York 2011, NY, USA: ACM (PETMEI ’11).
21
[29] Engoneers
GmbH:
Synchronous
Eye-Tracking
Auf: http://www.ergoneers.de/goto/2011-5_2/index.html
and
Motion
Capturing.
[30] Choi, Ch.-B.; Park, P.; Kim, Y.-H.; Hallbeck, S. M.; Jung, M.-Ch.: Comparison of Visibility Measurement Techniques for Forklift Truck Design Factors. Applied Ergonomics 40
(2009).
[31] Lorenz, D.; Rigel, S.; Meurle, J.; Bengler, K.; Bub, H.: Validierung des variablen und
virtuellen Fahrerplatzmodells zur Beurteilung von Sitzpositionen - Potentiate einer simulierten Fahrerplatzumgebung hinsichtlich ergonomischer Auslegungsmethoden. In:
VDI-Berichte 2106 zur 15. VDI-Tagung, Erprobung und Simulation in der Fahrzeugentwicklung - Mess- und Versuchstechnik, Baden-Baden 16.-17.11.2010.
[32] Lorenz, D.; Bengler, K.; Bubb, H.: Sichtauslegung des Fahrzeugs mit „Ramsis
kognitiv". Tagungsunterlagen zum 3. HMID Symposium, Human Machine Interaction
Design - Von der nutzergerechten bis zur energieeffizienten Gestaltung. Stuttgart
18.03.2011.
22

bewertung für mobile Arbeitsmaschinen unter

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