Designing the next smart chair based on a posture recognition and feedback literature review

Abstract

Sitting is considered unhealthy, and there is an ongoing trend towards more and longer time spent seated, with no foreseeable end to this development. Research indicates that we should take frequent breaks from sitting and not sit in the same posture for extended periods. Our smart gadgets can already suggest breaks, but for more nuanced feedback about how we sit, special hardware and software are needed, two topics on which much research has already been done. Our contribution to this research is two-fold: First, we conducted a literature review of hardware used to recognize sitting posture and of feedback to help the users be aware of how they sit and suggest ways to do so healthier. Second, we built a smart chair prototype that uses various sensors to measure how the user sits and then provides visual feedback about that. Our literature review shows that recognizing sitting behavior and giving feedback about it can be solved in different ways. Our aim was to give a broad overview of the research area while putting additional focus on pressure-sensing hardware and visual feedback. Based on this, we propose to consider the following factors when selecting techniques: the environment, cost, privacy concerns, portability, and accuracy. Furthermore, the user’s capabilities and preferences should be taken into account. We also found a need for additional and more comprehensive user studies that examine the effects of different types of visual feedback. Our smart chair prototype is equipped with four pressure sensors in the seat and three distance-measuring sensors in the backrest. We consider our prototype to be an initial starting point for further work that aims to extend our approach. One possible extension would be to add a sitting posture classification algorithm. Other feedback variants could also be added and evaluated through user studies to gain more knowledge about different methods and their effects on sitting behavior. Furthermore, we suggest future work to expand upon our literature review to get a broader understanding of sitting posture recognition and feedback.

Sitzen gilt als ungesund und es gibt einen anhaltenden Trend zu immer längerem Sitzen, ohne dass ein Ende dieser Entwicklung absehbar ist. Die Forschung legt nahe, dass wir häufige Sitzpausen einlegen und nicht über längere Zeiträume in derselben Haltung sitzen sollten. Pausen können bereits von unseren intelligenten Geräten vorgeschlagen werden, aber für ein differenzierteres Feedback darüber, wie wir sitzen, ist spezielle Hard- und Software erforderlich, zwei Themen zu denen bereits viel geforscht wurde. Diese Arbeit leistet folgende Beiträge zur aktuellen Forschung: Erstens wurde eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt. In dieser betrachten wir Hardware zur Erkennung der Sitzhaltung und Feedback, dass den Nutzern helfen soll, sich bewusst zu machen, wie sie sitzen und wie sie dies gesünder tun könnten. Darüber hinaus haben wir einen Prototyp eines intelligenten Stuhls gebaut, der das Sitzverhalten des Benutzers mit Sensoren erfasst und darauf basierend visuelles Feedback gibt. Unsere Literaturrecherche zeigt, dass das Erkennen von Sitzverhalten und das Bereitstellen von Feedback dazu auf unterschiedliche Weisen gelöst werden kann. Unser Ziel war es, einen Überblick über das Forschungsgebiet zu geben, wobei wir einen besonderen Schwerpunkt auf die Drucksensor-Hardware und auf visuelles Feedback gelegt haben. Basierend darauf schlagen wir vor, bei der Auswahl der Techniken folgende Faktoren in Betracht zu ziehen: die Umgebung, die Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre; sowie die Kosten, die Portabilität, und Genauigkeit der Hardware. Des Weiteren sollten die Fähigkeiten und die Vorlieben der Nutzer berücksichtigt werden. Wir stellten auch fest, dass ein Bedarf an weiteren und umfassenderen Nutzerstudien besteht, welche die Auswirkungen verschiedener Arten von visuellem Feedback untersuchen. Unser Prototyp eines intelligenten Stuhls ist mit vier Drucksensoren in der Sitzfläche und drei Sensoren zur Entfernungsmessung in der Rückenlehne ausgestattet. Wir halten unseren Prototyp für einen ersten Ausgangspunkt für weitere Arbeiten, die unseren Ansatz erweitern wollen. Eine mögliche Erweiterung wäre das Hinzufügen eines Algorithmus zur Klassifizierung der Sitzhaltung. Es könnten auch andere Feedback-Varianten hinzugefügt und durch Nutzerstudien evaluiert werden, um mehr Erkenntnisse über verschiedene Methoden und ihre Auswirkungen auf das Sitzverhalten zu gewinnen. Darüber hinaus schlagen wir vor, unsere Literaturrecherche zu erweitern, um ein breiteres Verständnis über das Erkennen von Sitzverhalten und das Bereitstellen von Feedback dazu zu erhalten.