Kongress- und Tagungsbeiträge

Verschiedene Studien konnten einen großen und frequenzspezifischen Einfluss anatomischer Strukturen des Kopfes und des Rumpfes auf die Schallübertragung zum Trommelfell nachweisen. Gerade der menschliche Gehörgang und dessen große geometrische Varianz, sowohl im Querschnitt als auch bei der Ausprägung der in der Literatur beschriebenen zwei Knicke im Gehörgangverlauf, beeinflussen den am Trommelfell auftreffenden Schalldruckpegel stark. Zur Beurteilung des Schalldruckpegels am Trommelfell in Abhängigkeit von der Gehörganggeometrie dienten eigene experimentelle Untersuchungen und Finite-Elemente-Simulationen, welche mit dem Simulationsprogramm COMSOL® Multiphysics durchgeführt wurden. Für die experimentellen Untersuchungen wurde ein Versuchsstand entworfen, welcher die Messung des Schalldrucks in der Trommelfellebene des jeweiligen individualisierten künstlichen Gehörgangs erlaubt. Die Versuchsobjekte wurden mit einem 3D-Druck-Verfahren gefertigt (Ultimaker 2, Ultimaker B.V). Die Schallerzeugung erfolgte orthogonal zur Ebene der Pinna über einen Frequenzbereich von 20 Hz bis 20 kHz. Der Schalldruckpegel in der Trommelfellebene zeigt eine deutliche Abhängigkeit von der jeweiligen Gehörganggeometrie. Anhand der durch unterschiedliche Geometrien hervorgerufenen räumlichen Maxima und Minima des frequenzabhängigen Schalldruckpegels sowie der Verschiebung dieser Extrema können Aussagen über die objektive äußere Lärmbelastung, hervorgerufen durch individuelle Eigenschaften der Signaltransmission, getroffen werden. Es erscheint dadurch möglich, anhand der Gehörganggeometrie zu Abschätzungen zur Vulnerabilität des Gehörs für verschiedene Frequenzen beizutragen. Diese Erkenntnisse sollten im Rahmen des Arbeitsschutzes - speziell der Lärmprävention genutzt werden.

For industrial environments esp. under conditions of "Industry 4.0" it is necessary to have a mobile and hands-free controlled interaction solution. Within this project a mobile robot system (for picking, lifting and transporting of small boxes) in logistic domains was created. It consists of a gesture detection and recognition system based on Microsoft Kinect™ and gesture detection algorithms. For implementing these algorithms several studies about the intuitive use, executing and understanding of mid-air-gestures were processed. The base of detection was to define, if a gesture is executed dynamically or statically and to derive a mathematical model for these different kinds of gestures. Fitting parameters to describe several gesture phases could be found and will be used for their robust recognition. A first prototype with an implementation of this technology also is shown in this paper.