Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-9424
Authors: Alkis, Onur
Title: Die Körperhaltung als implizite Eingabe für Sport- und Rehabilitationsaktivitäten
Other Titles: The user's posture as implicit input for sports and rehabilitation activity
Issue Date: 2015
metadata.ubs.publikation.typ: Abschlussarbeit (Diplom)
metadata.ubs.publikation.seiten: 64
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/9441
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-94415
http://dx.doi.org/10.18419/opus-9424
Abstract: Durch ständig kleiner und portabler werdender elektronischer Geräte findet man eine immer größere Verbreitung tragbarer Computer, die heutzutage sogar in Kleidung integriert werden können. Insbesondere Fitnesstracker sind in letzter Zeit immer häufiger im Alltag anzutreffen. Diese werden meist zur Aufzeichnung der Wiederholung bestimmter Aktivitäten und die dafür benötigte Zeit verwendet. Somit kann man eine eventuelle Leistungssteigerung feststellen. Die an den Benutzer kommunizierten Informationen betreffen meist jedoch nur die Aktivität an sich und nicht die Art und Weise wie die Aktivität ausgeführt wurde. Rückschlüsse über die Körperhaltung und die Korrektheit der ausgeführten Bewegungen werden nicht an den Benutzer kommuniziert. Dies liegt zum einen an den fehlenden Sensordaten und zum anderen an den fehlenden Ausgabekanälen. In dieser Diplomarbeit wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, die Körperhaltung von Menschen bei Sport- oder Rehabilitationsübungen mit Hilfe resistiver Sensoren in Kleidungsstücken zu erkennen. Dafür wurde ein Prototyp entwickelt, der die von den Sensoren übermittelten Daten auswertet und dem Benutzer die Haltung des entsprechenden Gelenks und die Gewichtsverteilung des aufliegenden Körperteils in Echtzeit anzeigt. Um die Funktionsfähigkeit des Prototyps zu testen, wurde im Rahmen dieser Diplomarbeit eine Studie mit zwei Szenarien durchgeführt, wobei die Sensordaten der Teilnehmer während der Studie aufgezeichnet wurden, um detaillierte Rückschlüsse auf den Trainingsverlauf zu ermöglichen.
Computers have become smaller and smaller and more popular for years. Some portable computers are small enough to be integrated into clothes to be worn daily. Especially, fitness tracking devices are used by a lot of people. Tracking devices are used to record the repetition of activities and their time taken. A possible performace improvement can be measured in this way. Usually, the supplied information by these tracking devices only allow to measure the activity itself but not the way an activity is executed. Posture and correctness of an activity are not shown to the user of such a device. The reasons are simply missing sensors and output channels. In this diploma thesis a method is introduced to recognize the posture of people for sports and rehabilitation activity with the help of resistive textile based sensors. In addition a prototypical application was developled to interpret the data from the sensors in real-time, and to show the users’ position of their joints and the weight distributions of their bodies. To test the efficiency of this prototype an evaluation using two scenarios was conducted. In addition, the sensor data in these scenarios were recorded to allow drawing detailed conclusions from the training process.
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