Bachelor Theses

Bewegungsmangel ist ein weit verbreitetes Problem in der modernen Gesellschaft. Um dem entgegenzuwirken, wird bei dem Projekt VR-EMS versucht, eine effektive Trainingsmethode zu schaffen, welche durch das Einbringen von Gamificationelementen die Motivation zum Sport steigert. Damit sich die jeweilige Sportübung für den Betroffenen nach einem Spiel anfühlt, sind Erkenntnisse über Gamificationelemente notwendig, um diese effektiv gestalten zu können. In dieser Arbeit wurde sich zuerst systematisch mit den Grundlagen zu Elektromyostimulation, virtuelle Realität, Evaluationen und Gamification auseinandergesetzt. Da sich in dieser Evaluation für einen Fragebogen entschieden wurde, liegt der Fokus im Grundlagenteil auf der Erstellung eines Fragebogens, insbesondere auf der Formulierung der Fragen und das Vermeiden möglicher negativ auswirkender Antworttendenzen. Es wurden insgesamt 12 Probanden rekrutiert. Die gesammelten Daten wurden zusammengefasst, teils visualisiert und ausgewertet. Aufgrund des kleinen Stichprobenumfangs gelten die Ergebnisse nur innerhalb der Stichprobe und lassen sich nur bedingt auf die Grundgesamtheit übertragen. Dennoch liefert diese Arbeit einen Beitrag an der Erforschung der Elemente und widmet sich sowohl der Effektivität als auch der Gestaltung der einzelnen Elemente. Die Probanden bewerteten Abzeichen gefolgt von Herausforderungen am besten. Dabei sollten Abzeichen jedoch präzise und transparent formuliert sein. Weiterhin konnte festgestellt werden, dass Avatare besser bewertet wurden von Probanden, welche mehrmals die Woche Sport machen. Aufgrund der Probandenanzahl konnten nicht derart viele Typen von Spieler und Sportler untersucht werden wie angedacht. Dahingehend lässt diese Arbeit noch Raum für weitere Evaluationen.

Elektromyostimulation (EMS) stellt eine effektive und zeitsparende Methode des Krafttrainings dar. Oftmals ist es aber mit unangenehmen Empfindungen verbunden oder Nutzern fehlt die Motivation zum Trainieren. Aus diesem Grund soll das EMS-Training in eine virtuelle Realität (VR) eingebunden und durch Elemente der Gamifizierung spielerischer gestaltet werden, sodass es sich auch für eine Heimanwendung eignet. Ziel der Arbeit war der Entwurf eines Konzeptes für die Rahmenbedingungen der EMS, die Einbindung in eine VR und die Gamifizierung des Trainings. Eine Literaturrecherche wurde durchgeführt, um die wichtigsten Grundlagen der verwendeten Technologien und Methoden zu erarbeiten. Insbesondere geeignete Trainingsübungen, die Bedingungen für Immersion in einer VR-EMS-Kombination und Elemente der Gamifizierung standen dabei im Fokus. Auf Basis dieser Informationen wurde ein sechswöchiges Trainingskonzept erstellt und gamifiziert. Insgesamt wurden zwölf Trainingseinheiten konzipiert, die für die Stimulation jeweils nur 10˜min bis 15˜min in Anspruch nehmen. Inhalt des Trainings ist das Aufheben von virtuellen Objekten in der VR, deren Masse durch gezielte EMS simuliert wird, wodurch zugleich ein Trainingseffekt für die Muskulatur erzeugt wird. Die Intensität soll über die Anwendungen hinweg stetig steigen, der Nutzer kann sie jedoch bis zu einem gewissen Grad individualisieren. Die Sicherheit und der Komfort des Nutzers haben dabei höchste Priorität. Der Trainingsablauf wurde durch Gamifizierungselemente wie Punkte, Level oder Herausforderungen spielerisch gestaltet. Das erstellte Konzept soll als Grundlage für weitere Forschungen und empirische Untersuchungen dienen. Eine Ergänzung des Konzepts um weitere Bewegungsabläufe und dazu passende Stimulationsmuster ist für eine kommerzielle Verwendung notwendig. Ebenso sollten einige Parameter der Gamifizierung präzisiert werden.

Inertiale Messeinheiten (engl.: Inertial measurement units, kurz: IMUs) kombinieren verschiedene Sensoren (z.B. 3 Gyroskope und 3 Beschleunigungssensoren) in einem Messsystem auf kleinstem Raum. Bei einer Bewegung lassen sich über die Änderung der Orientierung und der Beschleunigung Informationen über die neue Position ableiten. Eine IMU besitzt also die Fähigkeit ihre Position und Orientierung, in Bezug auf die Ausgangsposition, ohne Hilfe von äußeren Signalen zu bestimmen. Mit den kleinen Abmessungen der MEMS-Sensoren im Mikrometerbereich sind viele neue Anwendungsbereiche für die Sensoren dazugekommen, welche immer höhere Präzision erfordern. In der vorliegenden Arbeit werden, unter Verwendung der Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme (VDI 2206), unterschiedliche Konzepte zur technischen Umsetzung eines Prüfstandes für die Qualifizierung inertialer Messeinheiten vorgestellt und bewertet. Daraufhin wurde ein Pendelprüfstand konzipiert und umgesetzt, welcher die Genauigkeit von IMUs bewerten kann. Abschließend erfolgte eine Validierung des Versuchsaufbaus durch praktische Versuchsdurchführungen.

Eine Zielstellung der Arbeitswissenschaft und Arbeitsmedizin ist die Vermeidung von Gesundheitsschäden bei berufsbedingten Tätigkeiten. Laut der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin gehören die Muskel-Skelett-Erkrankungen zu den häufigsten Gründen eines Arbeitsausfalls in Deutschland. Physische Belastungen sind Ursache, Mitursache oder auch Moderator solcher Beschwerden. Die Folgen von Überbelastungen können Arbeitsunfähigkeit sowie Frühverrentung sein, welche wiederum mit hohen betrieblichen als auch volkswirtschaftlichen Kosten verbunden sind. Zur Gefährdungsbeurteilung von Arbeitsplätzen können die von der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin und der deutschen gesetzlichen Unfallversicherung entwickelten und modifizierten Leitmerkmalmethoden der sechs Belastungsarten dienen. Die Leitmerkmalmethoden gehören zu den speziellen Screening-Methoden. In dieser Bachelorarbeit werden die Unterschiede der zwei Versionen der Leitmerkmalmethode zu den Belastungsarten Heben, Halten und Tragen aus dem Jahr 2001 und 2019 aufgezeigt und verglichen. Dies erfolgt anhand eines ausgewählten realen Arbeitsplatzes. Die Tätigkeit mit ihren einzelnen Arbeitsphasen wird anhand von zwei fiktiven Beispielfällen unter Annahme eines minimalen und eines maximalen Laufwegs beim Bedienen beschrieben. Der Vergleich beider Versionen der Leitmerkmalmethoden zeigt eine effizientere Beurteilung mittels der modifizierten Version aus dem Jahr 2019. Diese ist weniger aufwendig, schneller und einfacher in der Anwendung. Die Ergebnisse ergeben eine gleiche oder höhere Gefährdungsbeurteilung der beruflichen Tätigkeiten mittels der Leitmerkmalmethode aus dem Jahr 2019. Dadurch ist eine sicherere Identifizierung des höchstmöglichen Gefährdungspotenzials gegeben. Zusätzlich werden weitere Verfahren vorgestellt, mit deren Hilfe die Anwendung der Leitmerkmalmethoden unterstützt werden können.

Oberflächen-Elektromyografie-Daten können dazu genutzt werden, Bewegungen unter Einbeziehung der beteiligten Muskeln zu beschreiben. Dieses Wissen kann möglicherweise genutzt werden, um die Bewegungsintention eines Nutzers zu prädizieren. In dieser Arbeit wird ein Messaufbau konzipiert, mit dem diese These für die Flexion und Extension im Ellenbogengelenk untersucht wird. Als Muskeln werden der Musculus brachioradialis, der Musculus biceps brachii und der Musculus triceps brachii für die Prädiktion untersucht. Ziel der Prädiktion ist die Gelenkwinkeländerung. Um die Gesamtkosten im Hinblick auf eine spätere Finanzierbarkeit für kleine und mittelständische Unternehmen sicherzustellen, wird das gesamte Messsetup mit Open-Source-Hardware realisiert. Die Messungen an drei Proband*innen mit verschiedenen Geschwindigkeiten und Lasten zeigen, dass der Musculus biceps brachii und der M. triceps brachii in einem adaptiven Berechnungsmodell ausreichen, um gute Prädiktionsergebnisse zu erzielen. Besonders, wenn die Elektromyografie-Signale mit höheren Lasten stärker werden, ist die Prädiktion sehr zuverlässig und nah an den wahren gemessenen Werten. Das Bestimmtheitsmaß liegt über alle Messungen im Mittel bei einem Wert von R2 = 0.8052. Wenn die Messungen ohne Last ausgeschlossen werden, steigt das Bestimmtheitsmaß auf R2 = 0.8940. Sowohl das Messsetup als auch die Berechnungsalgorithmen können noch weiter optimiert werden. Dennoch zeigen schon die Ergebnisse dieser Arbeit, dass die Prädiktion der Gelenkwinkeländerung mit günstiger Open-Source-Technik und nur zwei gemessenen Muskeln erfolgreich sein kann.