工效虚拟人蹬踏动作的疲劳分析与评价方法研究

面向机器视觉的人体姿态识别技术研究一、引言随着机器视觉技术的快速发展和普及，人体姿态识别技术也逐渐成为了一项热门研究领域。

人体姿态识别技术能够通过使用计算机视觉算法，对人体各个部位的姿态进行分析与识别，并将结果转化为数字信号，为人体行为分析、动作控制、在线虚拟试衣等领域提供了坚实的基础。

本文将面向机器视觉的人体姿态识别技术研究进行深入探讨。

二、人体姿态识别技术概述人体姿态识别技术是通过使用图像处理和模式识别技术对人体各个部分在三维空间的姿态进行描述和识别。

主要从以下两个方面进行研究：1. 姿态估计：通过对人体姿态的建模和分析，预测所需要的关节角度、位置、速度等数量。

2. 动作识别：通过分析已知动作的轨迹和时序、关节区域的形状变化样式等，判定时序中对应的人体动作。

尽管人体姿态识别技术尚处于发展的初级阶段，但已经有许多使用场合和应用领域，例如体育训练、医学分析、人体机器交互等。

三、人体姿态识别技术的相关算法1. SfM（Structure from Motion）技术该技术是三维模型重建的一种经典算法，通过对成像物体与运动摄像机之间的特征进行连续跟踪，并通过计算运动相机的位姿，从而实现三维物体模型的重建，进而实现人体姿态识别。

2. 3D Pictorial Structure（PS）模型该模型将人体模型分解为几个部分，并考虑相邻部位之间的关联，刻画人体姿态的结构。

3. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）该算法采用类神经的方法进行计算，根据训练得到的模型，快速地对图像中所包含的各个部位进行姿态估计，并实现人体动作（手势）的识别。

以上算法在人体姿态识别技术中具有重要的地位和作用。

四、人体姿态识别技术的应用领域与未来发展1. 运动分析领域人体姿态识别技术在体育训练、运动评估和动作分析等领域中有着广泛的应用。

通过将运动员或患者的动态姿态捕捉和运动分析数据整合，可以为科学合理的运动技能培训、康复训练、运动负荷控制和个性化运动训练提供科学依据。

疲劳仿真方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：疲劳是一种常见的生理现象，长时间的工作、学习或运动会导致身体感到疲倦和虚弱。

在现代社会，疲劳已经成为一个普遍的问题，影响了许多人的生活质量和工作效率。

为了更好地理解和应对疲劳，研究人员开发了各种仿真方法来模拟和分析疲劳的产生和发展过程。

疲劳仿真方法是一种通过模拟和计算来预测和评估疲劳对人体或物体的影响的技术手段。

通过疲劳仿真方法，研究人员可以更好地理解疲劳的机制，找出疲劳的影响因素，并提出相应的应对措施。

在工程领域，疲劳仿真方法可以用来评估材料和结构的疲劳寿命，提高产品的可靠性和安全性。

在医学领域，疲劳仿真方法可以用来研究疾病导致的疲劳机制，制定相应的治疗方案。

目前，常用的疲劳仿真方法包括生理仿真法、心理仿真法和运动仿真法。

生理仿真法是通过模拟和计算身体各个器官的活动来评估人体的疲劳水平。

心理仿真法是通过模拟和计算人的心理活动来评估人的疲劳水平。

运动仿真法是通过模拟和计算人的运动活动来评估人的疲劳水平。

这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以更全面地评估和分析疲劳对人体或物体的影响。

第二篇示例：疲劳仿真方法是一种通过数值模拟和分析，预测工程材料或结构在长时间受载情况下疲劳破坏行为的技术。

疲劳是材料或结构在交变加载下逐渐发生的累积性损伤，会导致材料或结构的失效。

对于许多工程应用来说，疲劳分析非常重要，以确保产品的可靠性和安全性。

疲劳仿真方法通常通过建立合适的数学模型和进行复杂的有限元分析来实现。

这些方法可以帮助工程师更好地了解材料或结构在疲劳载荷作用下的行为，找出潜在的疲劳问题并提出改进方案。

以下将介绍几种常见的疲劳仿真方法。

1. 塑性疲劳分析方法塑性疲劳是在材料或结构经历高强度交变载荷作用下，同时发生疲劳和塑性变形的一种破坏模式。

对于塑性疲劳分析，通常采用循环本构模型和塑性应力应变理论来描述材料的变形行为，结合有限元分析来评估材料或结构的疲劳寿命。

基于Jack软件的装配线动作分析与仿真设计研究作者：王思淇高宇叶洪旭来源：《无线互联科技》2021年第14期摘要：为规范动作标准及改善生产线作业绩效的问题，文章以圣加伦公司汽车换挡器装配线为研究对象，研究零件装配工位中“人—机—环”工效学，通过测定流水线各工位的作业时间，运用动作与人因分析的研究方法对装配线各工序操作人员的动作过程进行分析，找出瓶颈工序，然后根据动作经济原则对其进行了优化，降低了作业时间，提高了生产效率，從而提升了企业效益。

关键词：动作分析;动作经济原则;软件仿真0 引言如今，精益生产在制造业中的应用已日益广泛，特别是在劳动力密集的手工装配线和对人的依赖程度很大的企业。

由于在生产中，操作者的体力是不能储存起来的[1]，为此应多加引进省力的机械化设备，减少操作中产生的浪费，同时要更加注重利用装配过程中的工效学对生产现场进行改善。

本文主要对圣加伦公司换挡器装配线上操作人员的作业活动进行观察，分析其中存在的问题，运用动作分析以及人因工程的相关理论对存在的问题进行优化并提出合理的解决方案，使装配线获取最大的产能。

1 公司装配线现状1.1 装配线总体布局该公司目前的装配线总共有19个工位，其中工位14与工位19为检测工位，工位4与工位18为装配线的瓶颈工序，装配线总体为直线型布局。

1.2 装配线动作与人因分析通过对该公司装配线上装配人员的动作观察发现以下几个问题：（1）操作台间距较大，导致装配人员从上道工序取货时作业跨度大使得手部作业的距离超出了正常作业范围。

（2）大部分操作台都需要按压或转动手柄控制设备进行装配加工，这些动作通常需要站立操作，易使人产生疲劳，且疲劳恢复期较长。

（3）有些工序零件需要人们经常一手持物另一只手对其进行精准装配，从而导致手部疲劳。

（4）大部分生产看板模糊不清。

通过实地考察发现装配线旁边或者各工序之间缺乏生产看板管理，还有生产标注的不规范，容易对操作员产生误导，尤其是新上岗的员工，容易造成工人操作不规范，严重影响工作的效率，进而对生产线产生影响。

Advances in Physical Sciences 体育科学进展, 2023, 11(2), 364-375 Published Online June 2023 in Hans. https:///journal/aps https:///10.12677/aps.2023.112055“元宇宙”概念下的虚拟VR 技术——结合武术散打格斗项目仿真实景教学的应用性研究于凯岩，吴金枫，谭茜琳，孙 健*武汉体育学院武术学院，湖北 武汉收稿日期：2023年5月19日；录用日期：2023年6月19日；发布日期：2023年6月27日摘 要“元宇宙”概念下的虚拟VR 技术(Virtual Reality ，简称VR)，是可以通过传感装置模拟出人体的真实感受，为体验者创造一种身临其境的感觉。

当前，该项技术也逐渐进入体育训练的领域，已经在跆拳道，拳击等项目中应用，因为该技术的沉浸感可以促使运动员对比赛情境进行建构，培养运动员实战意识，提升专项技术能力。

如果在散打格斗项目的传统教学中结合虚拟VR 技术，就可以利用虚拟VR 设备的趣味性和沉浸感，使运动员在虚拟仿真格斗赛事中与不同水平的对手进行虚拟实战对抗，从而提升学习者的专项技术和实战意识。

而为了验证这一假设，该实验采取了文献资料法、实验法、数理分析法以及问卷调查法，对“元宇宙”概念下的虚拟VR 技术——助力散打格斗体系仿真实景教学的助力效果进行研究与分析，最终得出以下结论：“元宇宙”概念下虚拟VR 技术的沉浸感对散打格斗项目运动员竞技子能力有一定的积极影响，在运动技能的专项技术和实战意识的应用培养方面尤为出色。

“元宇宙”概念下的虚拟VR 仿真实战对抗训练可以满足该项目学习者的生理负荷和该运动项目自身的运动强度。

在主观疲劳程度上，因为训练者将该种训练模式和训练任务区分开，可以减少学习者对训练任务的抵抗情绪，促使主观对疲劳感受的降低，“元宇宙”概念下虚拟VR 技术可以弥补竞技格斗项目因场地器材不足和对抗中易受伤的短板，可以使学习者在学习该项运动技能时更加便捷，对武术散打格斗项目的发展与普及和教育者在教学过程中的实际应用具有一定的积极影响。

适用于空间站环境的脑力疲劳检测方法的研究
徐慕华;周前祥;曹勇;张朋;胡伟
【期刊名称】《航天医学与医学工程》
【年(卷),期】2024(35)1
【摘要】目的针对航天员在轨期间可能出现的脑力疲劳问题,研究一种适用于空间站环境的脑力疲劳检测方法。

方法地基实验采用36h睡眠剥夺实验诱发脑力疲劳状态,采集45名受试者的脑电图(EEG)数据和问卷评分,计算与脑力疲劳相关的一系列EEG特征并运用随机森林分类器构建脑力疲劳检测方法,以区分脑力疲劳水平。

结果在地基实验和天基实验的数据中均取得85%以上的平均准确率,各项评价指标趋势一致。

结论基于EEG信号的脑力疲劳检测方法能够应对环境及任务的差异,在地基实验与天基实验中均展现出准确稳定的性能,未来在空间飞行环境中的应用具有一定可行性。

【总页数】6页(P15-19)
【作者】徐慕华;周前祥;曹勇;张朋;胡伟
【作者单位】北京航空航天大学生物与医学工程学院;中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室;首都师范大学心理学院
【正文语种】中文
【中图分类】R74
【相关文献】
1.适用于疲劳驾驶检测的人眼跟踪方法研究
2.VDT环境下事务性脑力劳动疲劳规律研究
3.基于EEG信号特征的脑力疲劳快速检测方法
4.基于EEG信号特征的脑力疲劳快速检测方法
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人工智能警觉对员工工作倦怠的影响研究目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与问题 (3)1.3 研究方法与数据来源 (4)1.4 论文结构安排 (5)二、文献综述 (6)2.1 工作倦怠的理论基础 (8)2.2 人工智能警觉的概念界定 (9)2.3 人工智能警觉与工作倦怠的相关研究 (10)2.4 文献评述与研究空间 (11)三、理论框架与研究假设 (13)3.1 理论框架构建 (14)3.2 研究假设提出 (16)3.3 研究假设的理论依据 (16)四、研究设计 (17)4.1 研究对象与样本选择 (18)4.2 数据收集与测量工具 (18)4.3 研究方法的选取与实施 (19)4.4 研究假设的检验步骤 (20)五、实证分析 (21)5.1 描述性统计分析 (23)5.2 影响因素分析 (24)5.3 模型拟合与评价 (25)5.4 结果讨论与解释 (26)六、结论与建议 (28)6.1 研究结论总结 (29)6.2 对企业的管理建议 (30)6.3 对研究的贡献与局限 (31)6.4 未来研究方向展望 (32)一、内容概括随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于员工管理工作中。

这种新型的警觉对员工工作倦怠的影响尚未得到充分的关注和研究。

本研究旨在探讨人工智能警觉对员工工作倦怠的影响，以期为企业管理者提供有针对性的管理策略，提高员工工作效率和满意度。

本研究将对人工智能警觉的概念进行界定和梳理，分析其在员工管理中的应用场景和优势。

通过对现有文献的综述，梳理人工智能警觉对员工工作倦怠影响的相关理论和研究成果。

在此基础上，本研究将采用实证研究方法，设计问卷调查和深度访谈等数据收集工具，对不同类型的企业进行实地调查，以获取关于人工智能警觉对员工工作倦怠影响的一手数据。

根据调查结果和相关理论分析，本研究将提出针对企业管理者的人工智能警觉管理策略建议，以降低员工工作倦怠水平，提高企业整体绩效。

基于JACK的某加农榴弹炮手轮人机工效分析易慎光;谈乐斌;潘孝斌【摘要】为了使某加农榴弹炮高低机和方向机手轮更加符合炮手的操作舒适度要求,应用JACK软件创建了P5、P50、P95我国成年男性人体模型,将某加农榴弹炮三维优化模型导入JACK软件中,利用JACK软件中的人因分析工具,对人体的可达域、工作姿势、人体受力及快速上肢进行了分析,对某加农榴弹炮高低机和方向机手轮进行了人机工效评估.讨论了高低机和方向机手轮的高度、转动频率对炮手操作的影响,给出了不同百分位数炮手操作高低机和方向机手轮的最佳高度.【期刊名称】《火炮发射与控制学报》【年(卷),期】2015(036)002【总页数】4页(P22-25)【关键词】人机工程;JACK软件;火炮;手轮【作者】易慎光;谈乐斌;潘孝斌【作者单位】南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094【正文语种】中文【中图分类】TB18;TP391.9在传统火炮方向机和高低机设计、装配和维护中，设计人员往往重点考虑的是产品功能和性能指标要求，而没有足够地考虑人机关系，忽视了人的生理、心理特点和工作能力极限，降低了炮手操作的舒适性和工作效率[1]。

某加农榴弹炮的方向机和高低机手轮为单人操作，在射击过程中炮手通过不断转动手轮，使火炮指向打击目标。

对于不同百分位的人体，其左手和右手需要承受不同的手轮力。

如果手轮轴线高度不变，会使得某些百分位的炮手肩部、手臂及手腕部容易出现疲劳和受损，炮手会感觉费力，影响其工作效率。

所以，对于不同身高的炮手给出相应合适的手轮高度，使人机关系更加合理，炮手操作时肘部、腕部及肩部等部位避免过度疲劳，从而提高工作效率。

笔者利用JACK软件对某加农榴弹炮的方向机和高低机手轮进行了工效评估。

火炮射击时，炮手需要同时转动高低机和方向机手轮，使炮口指向目标位置。

人形机器人的运动控制与仿真分析在当今科技飞速发展的时代，人形机器人已经成为了研究的热门领域之一。

人形机器人的运动控制是实现其高效、稳定和灵活运动的关键，而仿真分析则为优化运动控制策略提供了重要的手段。

人形机器人的运动控制面临着诸多挑战。

首先，人形机器人的结构复杂，具有多个自由度，需要精确地协调各个关节的运动才能实现预期的动作。

其次，在实际环境中，机器人需要应对各种不确定性和干扰，如地面的不平整度、外界的碰撞等。

此外，为了实现类人的运动效果，机器人的运动不仅要准确，还要具有自然流畅的特点。

为了实现有效的运动控制，研究者们采用了多种方法。

一种常见的方法是基于模型的控制。

通过建立机器人的动力学模型，可以预测机器人在不同输入下的运动状态，并据此设计控制策略。

例如，使用拉格朗日方程或牛顿欧拉方程来描述机器人的运动，然后利用反馈控制原理，如 PID 控制（比例积分微分控制），来调整关节的驱动力或扭矩，以实现期望的位置、速度或加速度。

另一种重要的方法是基于学习的控制。

这种方法利用机器学习算法，让机器人从大量的数据中学习到有效的运动模式和控制策略。

例如，深度强化学习可以通过机器人与环境的交互，不断试错并优化控制策略，从而逐渐提高机器人的运动性能。

在运动控制中，传感器的作用也不可忽视。

机器人通常配备了多种传感器，如关节编码器、力传感器、视觉传感器等，以获取自身的状态和周围环境的信息。

这些信息可以用于实时调整控制策略，提高机器人的适应性和鲁棒性。

仿真分析在人形机器人的运动控制研究中具有重要意义。

通过建立机器人的虚拟模型，并在计算机中模拟其运动，可以在实际制造和实验之前对控制策略进行评估和优化。

仿真可以帮助我们预测机器人在不同条件下的运动性能，发现潜在的问题和风险，从而节省时间和成本。

在仿真中，需要考虑机器人的机械结构、动力学特性、传感器模型以及环境因素等。

通过精确地建模和模拟，可以得到接近实际情况的结果。

例如，在模拟机器人行走时，需要考虑重力、地面摩擦力、关节的限制和弹性等因素。