Move-Human Sensors: Sistema portátil de captura de movimiento humano basado en sensores inerciales, para el análisis de Lesiones Musculoesqueléticas y utilizable en entornos reales.

ORP 2008
En esta ponencia se describe el sistema Move-Human Sensors, fruto de un desarrollo de más de dos años por parte del grupo de Investigación ID_ERGO de la Universidad de Zaragoza, que permite capturar el movimiento humano fuera del entorno de laboratorio, y está dirigido al análisis musculoesquelético de la actividad laboral en condiciones reales de trabajo. Tecnológicamente está basado en  sensores de movimiento inerciales, los cuales están incorporados en el interior de una chaqueta que se coloca el trabajador. El sistema incluye un software que nos permite visualizar el movimiento resultante de la captura sobre un modelo biomecánico de hombre o mujer y ajustar su antropometría según nos interese. Podremos realizar un análisis biomecánico y aplicar métodos de evaluación ergonómica para determinar si se pueden producir lesiones musculoesquéticas durante la ejecución de la tarea. El sistema puede ser igualmente utilizado para el análisis de la actividad deportiva o, por ejemplo, para aplicaciones de animación; especialmente cuando no sea posible o muy costosa la captura de movimiento en condiciones de laboratorio, y se prefiera realizarla en el entorno real donde se desarrolla la actividad.
Keywords: 
Ergonomía; Captura de Movimiento; Sensores inerciales de movimiento; Biomecánica; Evaluación Ergonómica
Main Author: 
Marino.  Dr. Filosofía.
Martínez Gamarra
Co-authors: 
Ricardo. Dr. Medicina y Cirugía.
Ros Mar

Marín Zurdo, José Javier. Dr. Ingeniero Industrial.

Grupo ID_ERGO Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A).Centro  Politécnico  Superior  de  Ingenieros.  Universidad  de  Zaragoza(UZ).

María de Luna, nº 3. 50.018 Zaragoza. Spain. Tfno: 976 761978. jjmarin@unizar.es

Ros Mar, Ricardo.  Dr. Medicina y Cirugía.Grupo ID_ERGO       Instituto  de  Investigación  en  Ingeniería  de  Aragón (I3A). Centro Politécnico Superior de Ingenieros. UZ. rros@unizar.esBoné Pina, Mª Jesús.  Lic. Medicina y Cirugía.Grupo ID_ERGO Instituto de Investigación en Ingeniería  de  Aragón (I3A). Centro Politécnico Superior de Ingenieros.  UZ. mjbone@unizar.esMartínez Gamarra, Marino.   Dr. Filosofía.Grupo ID_ERGO Instituto de Investigación en Ingeniería  de  Aragón (I3A). Centro Politécnico Superior de  Ingenieros.  UZ. marino@unizar.es

ABSTRACT:

ABSTRACT:

En esta ponencia se describe el sistema Move-Human Sensors, fruto de un desarrollo de más de dos años por parte del grupo de Investigación ID_ERGO de la Universidad de Zaragoza, que permite capturar el movimiento humano fuera del entorno de laboratorio, y está dirigido al análisis musculoesquelético de la actividad laboral en condiciones reales de trabajo. Tecnológicamente está basado en sensores de movimiento inerciales, los cuales están incorporados en el interior de una chaqueta que se coloca el trabajador.

El sistema incluye un software que nos permite visualizar el movimiento resultante de la captura sobre un modelo biomecánico de hombre o mujer y ajustar su antropometría según nos interese. Podremos realizar un análisis biomecánico y aplicar métodos de evaluación ergonómica para determinar si se pueden producir lesiones musculoesquéticas durante la ejecución de la tarea.

El sistema puede ser igualmente utilizado para el análisis de la actividad deportiva o, por ejemplo, para aplicaciones de animación; especialmente cuando no sea posible o muy costosa la captura de movimiento en condiciones de laboratorio, y se prefiera realizarla en el entorno real donde se desarrolla la actividad.

PALABRAS CLAVE:

PALABRAS CLAVE:

Ergonomía. Captura de Movimiento. Sensores inerciales de movimiento. Biomecánica. Evaluación Ergonómica. Lesión Musculoesquelética. Análisis de Movimiento. Simulación y animación 3D.

PROPÓSITO GENERAL DEL SISTEMA.

El objeto del Sistema MOVE HUMAN - Sensors (en adelante MH-Sensors) es la captura y análisis tridimensional del movimiento humano en puestos de trabajo basado en sensores inerciales de movimiento y simulación 3D con modelos biomecánicos.

MH-Sensors es un Sistema portátil que está compuesto por un conjunto de sensores de movimiento alojados en una chaqueta instrumentalizada que lleva el trabajador y un software para captura y análisis de movimiento. La información proporcionada por los sensores durante la captura en campo, en combinación con un software de animación 3D, permiten reproducir el movimiento del trabajador con un modelo biomecánico, posibilitando la evaluación ergonómica de su actividad productiva.

En la actualidad existen diferentes sistemas muy avanzados para la captura de movimiento [2]. No obstante, la mayoría son de uso restringido a condiciones de laboratorio, con un coste elevado y requieren una alta capacitación de los profesionales que los utilizan.

El sistema se ha diseñado para facilitar la captura de movimiento en los propios puestos de trabajo con una configuración muy portátil y fácil de utilizar en las tareas de campo. Se precisa únicamente la chaqueta que incorpora los sensores, una PDA donde se recoge la información suministrada por los sensores y una cámara de video que se podrá colocar sobre un trípode o llevar en mano por el técnico durante la filmación.

Fig 1. Componentes en campo del Sistema MH-Sensors.

En su versión más básica el sistema incluye una PDA y una cámara de vídeo, pero se puede optar por configuraciones más avanzadas donde podemos utilizar una cámara con lentes calibradas que nos permitiría por fotogrametría reconstruir en 3D el puesto de trabajo y conocer con precisión los aspectos dimensiones del puesto.

Posteriormente en oficina, la información recogida en campo es procesada con un software que nos permite visualizar el movimiento resultante sobre un modelo biomecánico de hombre o mujer, cuya antropometría podremos ajustar según nos interese. Asimismo podremos realizar un estudio tridimensional del movimiento y un análisis biomecánico o aplicar métodos de evaluación ergonómica incorporados en el software.

Consecuentemente el software nos permitirá precisar en qué momentos de la actividad del trabajador pueden producirse lesiones musculoesquéticas y sobre qué articulaciones en concreto. Ello nos facilitará realizar un rediseño de la operativa de trabajo evitando posibles situaciones de riesgo.

En resumen el Sistema MH-Sensors se ha diseñado con el propósito de permitir la captura de movimiento en el propio puesto de trabajo, y está dirigido a técnicos de prevención de riesgos laborales que realizan estudios de campo, facilitándoles realizar los análisis ergonómicos correspondientes, y la valoración de los posibles riesgos derivados.

El sistema se ha aplicado con éxito en el diseño y rediseño de puestos de trabajo y en general es útil en el diseño de nuevos productos de bienes de equipo o de consumo. También puede ser igualmente utilizado en otras aplicaciones, por ejemplo, para el análisis de la actividad deportiva, para propósitos de formación, animación 3D, y en general cuando no sea posible o muy costosa la captura de movimiento en condiciones de laboratorio.

CAPTURA DE MOVIMIENTO EN ENTORNOS REALES.

Los “Modelos virtuales" que parecen imitar los movimientos y los gestos de los seres humanos se han desarrollado gracias a una herramienta clave: la captura de movimiento "Motion Capture", que en adelante denominaremos MoCap [1].

En la actualidad los sistemas MoCap están siendo ampliamente utilizados por numerosas compañías en el ámbito del modelado 3D, animación virtual y aplicaciones cinematográficas. Las razones son obvias:

Los sistemas MoCap permiten obtener un modelo 3D computerizado del movimiento humano, en consecuencia es posible manipular dicho modelo de múltiples formas, girarlo, aumentar su tamaño, observar detalles desde cualquier ángulo, incorporarlo a otros escenarios 3D, etc. Todo ello proporciona múltiples campos de aplicación, pero no sólo en el ámbito de la animación virtual, sino también en campos como la medicina e ingeniería.

En Medicina, por ejemplo, en el campo de la rehabilitación para el tratamiento de lesiones del tren inferior. El estudio del modo de andar ha experimentado un gran desarrollo mediante esta técnica. Aplicaciones en ámbitos tan distintos como la neurociencia, ciencias deportivas, demuestran el amplio campo de actuación de estas técnicas.

En la Ingeniería el uso de MoCap es esencial en desarrollo de productos ergonómicos, garantizando su correcto uso y favoreciendo posibles cambios rápidos durante el desarrollo.

Nuestro propósito ha sido aplicar los Sistemas MoCap a la Ergonomía del Trabajo, con el fin de lograr, a través del análisis del movimiento de un sujeto en el puesto de trabajo, evaluar los posibles riesgos ergonómicos derivados de su actividad, y también facilitarnos el diseño y rediseño de su puesto de trabajo.

En la actualidad se disponen de distintas tecnologías y sistemas MoCap [2,3], pero quizás las más ampliamente utilizadas se basan en métodos ópticos, que utilizan marcadores esféricos reflexivos y cámaras con antorchas de luz infrarroja capaces de recoger la reflexión infrarroja de los marcadores (fig.2). Son sistemas muy avanzados que nos permiten incluso la captura de movimientos faciales.

El proceso de funcionamiento es relativamente sencillo. Primero se ubican marcadores sobre las articulaciones y los puntos principales de movimiento del actor. Las posiciones de los marcadores son tomadas por varias cámaras simultáneamente y son computadas por triangulación para obtener sus posiciones 3D reales fotograma a fotograma, generando así un conjunto de datos de movimiento. Esta información se transfiere a un personaje tridimensional, previamente modelado en el computador.

Fig 2. Sistema VICON. Colocación de Marcadores. Detalle de cámara.

Generalmente este tipo de sistemas necesitan un estudio o lugar adaptado a tal efecto, con las cámaras dispuestas convenientemente y los sistemas de calibración apropiados; el tiempo de captura suele ser alto y necesitan de operadores altamente preparados en su funcionamiento, especialmente para eliminar posibles errores derivados de oclusión de los marcadores durante la filmación.

El sistema MH-Sensors, basado en sensores inerciales de movimiento, ha logrado superar en gran medida las limitaciones de los sistemas basados en visión, proporcionando un Sistema muy portable y de fácil uso en los propios lugares de trabajos. En el siguiente punto se hace referencia a la tecnología de los sensores de movimiento.

TECNOLOGÍA DE LOS SENSORES INERCIALES DE MOVIMIENTO.

MH-Sensors es un sistema MoCap que utiliza sensores inerciales alojados en una chaqueta instrumentalizada que lleva el trabajador. Cada sensor se ubica en posiciones predefinidas del cuerpo para permitirnos conocer los ángulos de la parte del cuerpo a la cual están fijados y en cada instante de tiempo (fig.3).

Fig 3. Sensores inerciales y su posible colocación en el cuerpo.

Tecnológicamente este tipo de sensores están basado en los llamados sistemas MEMS (MicroElectromechanical System). Esta tecnología integra diversos dispositivos mecánicos, eléctricos y electrónicos, en pequeños empaquetados de un tamaño que varía típicamente entre un milímetro y un micrómetro. Se ha convertido en una de las áreas tecnológicas de más rápido crecimiento de la industria y su rango de aplicaciones crece constantemente.

Los sensoresinerciales tienen como principal dispositivo los giróscopos, capaces de detectar los cambios de ángulo en cada uno de sus ejes cuando cambian su orientación. Los sensores magnéticos utilizan magnetómetros, estos dispositivos miden la fuerza y la velocidad de los campos magnéticos, para calcular los giros se apoyan en las desviaciones frente a estos campos. La oferta existente de este tipo de sensores inerciales o magnéticos se puede consultar en webs especializadas [3].

En nuestro caso se han utilizado sensores de movimiento que integran sensores inerciales y magnéticos que dan como salida tres ángulos de rotación respecto a un sistema de coordenadas global, junto con las aceleraciones lineales en esos tres ejes y las correspondientes aceleraciones angulares.

Esto es posible debido a que cada sensor aloja en su interior, a su vez, tres tipos de sensores: tres acelerómetros, tres inclinómetros y tres sensores del campo magnético. Estas nueve señales son generadas por cada sensor a una frecuencia variable (25, 50, 100 datos por segundo) y computadas con algoritmos específicos que fusionan dichas señales para llegar a obtener los citados ángulos de rotación y aceleraciones a lo largo del tiempo.

Actualmente en el mercado podemos encontrar cierta oferta de este tipo de sensores aunque todavía algo reducida. Podemos citar los siguientes fabricantes: Xsens [4], Intersense [5], Ascension [6] y Polhemus [7], en estos enlaces se puede obtener toda la información sobre cada modelo de sensor.

Los sensores seleccionados se ajustan a nuestros requerimientos de portabilidad y básicamente dan 3 grados de libertad, en concreto las 3 rotaciones en el espacio, frente a otros sensores [7] que pueden llegar a dar los 6 grados de libertad (3 rotaciones + 3 desplazamientos). Pero éstos últimos requieren unidades de procesamiento del tamaño de un PC de sobremesa además de otros elementos como emisores o antenas que no lo hacían idóneo para nuestro uso.

La información generada en cada sensor, a una frecuencia de captura determinada, es enviada en nuestro caso a un concentrador o unidad de comunicación a la cual esta conectada por cable los distintos sensores. Dicho concentrador recoge los datos emitidos por los sensores y los envía de forma inalámbrica vía bluetooth a una PDA que los almacena en un fichero al término de la captura.(fig.4).

Fig 4. Detalle del concentrador que se comunica vía bluetooth con una PDA.

ANIMACIÓN ESQUELETAL

Hay que observar que el fin último de los sistemas MoCap es trasladar el movimiento capturado del actor o personaje real a un personaje virtual o modelo humano sintético. Pero para lograr esa traslación, esto es, que el actor virtual se mueva como el actor real es necesario lograr lo que se denomina animación esqueletal.

Esta técnica de animación utiliza un personaje sintético que esta representado por dos partes, una representación superficial usada para dibujar al personaje, llamada la piel, y una construcción jerárquica de huesos que es la base de la animación, llamada el esqueleto (fig.5).

Intuitivamente podemos pensar que la definición de un esqueleto de un personaje virtual es similar a nuestro propio esqueleto, donde la estructura jerárquica implica que cada hueso tiene uno o más huesos hijos y al mover un hueso padre se mueve los correspondientes huesos hijos. A su vez, cada hueso tiene una piel asociada que le rodea dándole un aspecto visual casi real.

Fig 5. Modelo esqueletal. Animación de un personaje sintético.

Cuando movemos un personaje, lo que movemos realmente son los huesos o segmentos corporales y la piel sigue el movimiento de cada parte asociada. Asimismo, la piel de la zona próxima a las articulaciones - pensemos en la rodilla o en un codo - se deforma siguiendo algoritmos específicos que incorporan los software de animación actuales, ofreciendo un visión del movimiento muy realista.

La animación esqueletal es casi la forma estándar de animar personajes y es la que también hemos utilizado en el sistema que nos ocupa. En nuestro caso la orientación en el espacio que nos proporciona cada sensor, nos permite orientar adecuadamente la parte del cuerpo a la que está vinculado cada sensor y a lo largo del tiempo de captura.

Podemos deducir que en nuestro sistema es importante asegurar que el sensor asociado a cada parte del cuerpo permanezca perfectamente solidario a esa parte del cuerpo y durante todo el tiempo de la captura, con el fin de obtener resultados satisfactorios. Asimismo es también clave ubicar cada sensor en aquella zona donde la influencia del movimiento propio de la musculatura durante el movimiento no influya muy nocivamente en la calidad del movimiento resultante. Todos estos aspectos se han tenido en cuenta en el diseño de la chaqueta y en la ubicación de los sensores en la misma, así como el modo de fijación de los sensores para adecuarse a la anatomía de cada persona.

SISTEMAS BASADOS EN SENSORES INERCIALES VERSUS BASADOS EN MARCADORES.

Como hemos visto en el punto anterior se pretende mover un personaje o actor virtual y que emule lo más fielmente posible el movimiento del individuo observado. Para ello, como se ha mencionado anteriormente, es necesario concentrarnos en mover lo más correctamente posible los correspondientes segmentos corporales o esqueleto. A su vez el movimiento del esqueleto depende de que orientemos correctamente cada segmento corporal respecto a su segmento “padre” y en cada instante de tiempo.

Si utilizamos sensores de movimiento, éstos ya nos dan directamente una orientación en el espacio, si bien en un sistema de coordenadas globales, pero realizando determinadas transformaciones matriciales podemos llegar a calcular los ángulos relativos de cada segmento respecto a su segmento padre.

En el caso de utilizar marcadores deberemos de ubicar al menos tres marcadores para poder orientar correctamente cada segmento corporal (se necesita conocer la posición XYZ de tres puntos para orientar un sólido rígido). Por ejemplo, pensemos en la cabeza, necesitaremos colocar una cinta con al menos tres marcadores esféricos, para tener orientada la cabeza correctamente en cada momento (normalmente se colocan 4 para facilitar que al menos veamos siempre 3 desde las distintas cámaras). Si optamos por utilizar un sensor de movimiento bastará colocar únicamente un solo sensor.

Desde un punto práctico parece más operativo utilizar sensores como los que se han descrito que marcadores, pero conviene matizar prudentemente esta idea teniendo en cuenta ciertas cuestiones importantes.

- Respecto al problemade oclusiones:

Es sin duda es un gran reto para los sistemas ópticos basados en marcadores y más si pensamos en aplicarlos en un entorno real como un puesto de trabajo donde los obstáculos van a ser inevitables. Este problema se puede amortiguar utilizando muchas cámaras, pero entonces aumentamos considerablemente las dificultades de colocación de las mismas y lógicamente el tiempo necesario para la captura sin contar el coste asociado. Si optamos por realizar la captura en el laboratorio con el despliegue de cámaras necesario, tenemos que pensar en reproducir las condiciones del puesto en el propio laboratorio lo que puede llegar a ser muy caro e incluso inviable en algún caso.

Si elegimos sensores como los de nuestro sistema este problema prácticamente desaparece porque la conexión inalámbrica vía bluetooth transmite sin problemas hasta 20-30 metros incluso con obstáculos que nos quiten la visibilidad del trabajador. En este punto esta tecnología tiene claras ventajas frente a los sistemas ópticos.

- Respecto alaprecisión:

En el caso de una situación particular donde no haya problemas de oclusiones con un número razonable de cámaras a ubicar en el puesto de trabajo, la precisión alcanzada con sistemas basados en marcadores es claramente superior a sistemas basados en sensores inerciales, especialmente en entornos industriales.

Este hecho lo hemos podido constatar en nuestro laboratorio de biomecánica del Instituto I3A, que cuenta con un sistema de captura VICON [2]. Allí hemos podido comparar ambos sistemas (fig.6) y se concluye que un sistema óptico como Vicon supera en precisión a un sistema basado en sensores de movimiento. Esto se aprecia más en la captura del movimiento de las extremidades inferiores donde variaciones pequeñas de 2-3 grados en un segmente corporal como el muslo tiene un impacto significativo, incluso visual, en el movimiento resultante.

Fig 6. Análisis simultáneo del Sistema VICON y MH-Sensors.

Pensemos además que los sensores inerciales tienen derivas en el cálculo de la orientación y se tienen que reorientar con el campo magnético terrestre, pero éste puede variar de un punto a otro del puesto de trabajo o incluso en el mismo punto a lo largo del tiempo, especialmente si hay perturbaciones magnéticas por proximidad de máquinas en funcionamiento.

Estas perturbaciones se han constatado en capturas realizadas en situaciones reales, por ejemplo, cuando el trabajador coge un atornillador eléctrico y lo pone en funcionamiento. Posteriormente ha sido necesario corregir manualmente los ángulos proporcionados por el sensor colocado en la mano, si bien las aceleraciones registradas eran correctas, que suponía una información relevante a efectos del análisis de aceleraciones o vibraciones provocadas por las herramientas.

Las correcciones manuales también son necesarias en sistemas ópticos e incluso, a nuestro juicio, más tediosas de realizar, además de requerir personal muy especializado para llevarlas a cabo. Pensemos que 2 o 3 segundos que de un grupo de marcadores se pierde su visibilidad, supone una pérdida importante de datos (100 – 500 posiciones XYZ por cada marcador y por segundo).

Las correcciones en nuestro sistema suponen hacer uso de las funciones de mover articulaciones que incluye el software de animación 3D utilizado, que son fáciles de utilizar por un usuario normal y basta definir posiciones claves porque las intermedias son calculadas por interpolación. Reconstruir el movimiento de una articulación durante 2-3 segundos normalmente supone corregir 1 o 2 posturas claves de esa articulación.

- Respecto a requerimientosdehardware:

En este punto también los sistemas basados en sensores de movimiento resultan claramente ventajosos. Nuestro sistema únicamente requiere una PDA y una cámara que se puede llevar en la mano durante la filmación, sin cables, que no es comparable con el hecho de tener que posicionar cuatro o más cámaras con sus correspondientes trípodes, un PC y la unidad de procesamiento (equivalente al tamaño de dos PCs se sobremesa) y lógicamente la conexión por cable entre todos los elementos, sin contar la disponibilidad de una fuente eléctrica. Tanto del punto de vista de portabilidad como facilidad de uso no tienen comparación un sistema frente al otro.

- Respecto ainteracciónconel trabajador:

En sistemas ópticos basados en marcadores necesitamos que el trabajador vista una ropa muy ceñida, preferiblemente una malla de color negro, con el fin de posicionar los marcadores muy próximos a la piel. Es fácil imaginar los problemas operativos para su aplicación en un entorno industrial y el tiempo requerido en los preparativos.

En nuestro caso, tal como hemos constatado en las capturas realizadas en campo, colocar al trabajador la chaqueta y explicarle la operativa de funcionamiento supone escasos minutos. La chaqueta se coloca sobre la ropa de trabajo y se puede adaptar fácilmente a distintas tallas de individuos. El tiempo total de una captura puede estar entorno a 10-15 minutos, contando los preparativos y recogida del material.

En resumen si buscamos un sistema muy preciso desde la perspectiva exclusivamente de captura de movimiento los sistemas ópticos como Vicon son claramente ventajosos. Incluso en ausencia de perturbaciones del campo magnético, hemos constatado que la precisión es superior en los sistemas ópticos.

Pero la gran precisión se desvanece si tenemos continuas oclusiones, que es lo habitual en situaciones reales como es el caso de entornos industriales donde el espacio es escaso y “repleto” de obstáculos inevitables.

Fruto de la experiencia de la aplicación del sistema en distintas situaciones reales de puestos de trabajo podemos concluir lo siguiente:

Los errores de precisión son algo superiores a las especificaciones técnicas del fabricante de los sensores (1-2 grados en dinámica) y pueden llegar a ser importantes en situaciones concretas (precisando ajustes manuales), pero el resultado final alcanzado es perfectamente compatible a nuestro juicio, con la precisión requerida a efectos de evaluación ergonómica y las ventajas en portabilidad y facilidad de uso son evidentes.

DESCRIPCIÓN DEL HARDWARE DEL SISTEMA.

El sistema MH-Sensors incluye los siguientes elementos:

- Kit sensores de movimiento inerciales. La configuración mínima es de 5 sensores, pero la recomendable es de 7 sensores y podemos llegar hasta 15 que cubriría el total de segmentos corporales (fig.7).

Fig 7. Configuración de ubicación de los sensores. Detalle de la unidad de comunicación.

- Un concentrador o unidad de comunicación a la cual se conectan los sensores por cable y transmite los datos vía bluetooth a la PDA (fig.7).

- Chaqueta instrumentalizada específicamente diseñada para albergar los sensores con ciertos elementos de fijación adicionales (fig.8).

Fig 8. Chaqueta instrumentalizada y elementos de fijación de los sensores.

- PDA que incluye un software que permite iniciar y parar la captura y, durante el proceso de captura, registra en un fichero la información suministrada por los sensores a través de la unidad de comunicación antes citada (fig.9).

Fig 9. PDA para registrar los datos en campo. Cámara y trípode (optativo).

- Cámara de vídeo para filmar la actividad del trabajador y que posteriormente se podrá sincronizar con la captura de movimiento (fig.9).

- Otros elementos necesarios para las tareas de campo, como trípode o bolsas para el transporte y baterías adicionales para la cámara de vídeo o la unidad de comunicación.

Para la evaluación de puestos de trabajo normalmente los sensores se ubican en las extremidades superiores haciendo uso de la chaqueta instrumentalizada, pero si en algún caso se desea analizar las extremidades inferiores se pueden suministrar ciertas fijaciones adicionales para su colocación en las piernas del trabajador.

Indicar que se puede optar por una configuración que incluya cámaras calibradas, 1 o 2 cámaras, que nos permitiría, haciendo uso de un software de fotogrametría específico, reconstruir con precisión los detalles dimensionales del puesto.

El resultado es un conjunto de elementos que configuran un sistema completo de captura de movimiento aplicable en entornos reales de puestos de trabajo (fig.10).

Fig 10. Sistema MH-Sensors operando en campo.

SOFTWARE MH-SENSORS.

El software MH-Sensors incluye un conjunto de funciones para la captura de movimiento que se han implementado sobre un software de animación 3D de propósito general Poser4 (fig.11) [8].

Fig 11. Componentes en campo del Sistema MH-Sensors.

Las funciones principales para realizar la caracterización del movimiento, es decir, trasladar a un modelo biomecánico la información de ángulos captada por los sensores durante la captura de movimiento en campo, se pueden sintetizar en las siguientes:

- Importar movimiento y aceleraciones de sensores. En este proceso podemos optar por diferentes modos de importar el movimiento de los sensores, que a su vez dependerá de la configuración de sensores utilizada:

- Si se dispone de 7 sensores o más será posible colocar sensores tanto en la extremidad superior como inferior. Por ejemplo, podemos fijar 4 sensores en las piernas, 1 en pelvis (este sensor siempre es necesario) y el resto en tronco, cabeza y/o brazos. En este caso tendremos que ejecutar importar “Brazos y Piernas”.

- Si se han colocado sensores sólo en la extremidad superior o sólo en la extremidad inferior, tendremos que elegir la opción correspondiente en cada caso.

- Si elegimos la importación en brazos, indicar que el software calculará de forma automática la posición de las piernas por cinemática inversa y aplicando ciertas reglas de movimiento que son parametrizables.

- Sincronizar el movimiento con el video. Una vez importado el movimiento y trasladado al modelo virtual, podremos sincronizar el movimiento con el vídeo que se visualiza de fondo. Para ello basta seguir un procedimiento muy sencillo donde nos fijaremos en la señal de sincronismo tomada en campo (movimiento de una parte del cuerpo).

- Para terminar podremos suavizar el movimiento resultante, eliminando ciertos picos de variación de ángulos entre partes del cuerpo contiguas “segmentos padre-hijo” (normalmente provocados por micro-aceleraciones de los sensores durante la captura). Para ello ejecutamos la función: “Smooth Motion”.

AJUSTAR ANTROPOMETRÍA DEL MODELO.

Una vez que el movimiento se ha traslado al actor virtual es necesario ajustar la antropometría del mismo para que corresponda con las medidas del trabajador observado. Esto es importante si deseamos que el software nos proporcione información de desplazamientos de segmentos corporales con medidas reales, especialmente sobre la posición de las manos.

Para ello, a partir de las anotaciones tomadas en campo, podemos introducir en el sistema la altura real del trabajador y el personaje virtual se retallará automáticamente a las medidas del personaje real.

También es posible modificar la antropometría del trabajador observado, que posibilitará analizar cómo realizarían la misma labor operarios con diferentes dimensiones corporales; cuestión que es relevante a efectos de evaluar ergonómicamente el puesto de trabajo para el conjunto de trabajadores que operan en el mismo, sin necesidad de repetir la captura con cada uno de ellos.

En concreto, podremos modificar el sexo y las dimensiones antropométricas del modelo virtual, seleccionando entre distintos percentiles de hombre o mujer. Al modificar las dimensiones del modelo las posturas serán idénticas al original respecto a las posiciones relativas (ángulos) entre los segmentos corporales, salvo la posición de las manos que se ajustan convenientemente tal como se puede observar en la fig. 12.

Fig 12. Ajuste de posición de las manos al cambiar el percentil a P5 y P95.

ANÁLISIS DEL MOVIMIENTO.

Una vez que el movimiento del trabajador a lo largo de la secuencia analizada está reconstruido y ajustada la antropometría del modelo virtual convenientemente, podremos acceder al módulo de análisis del movimiento, el cual permite determinar la cinemática del movimiento del sujeto: ángulos de los segmentos corporales en cada instante así como posiciones, velocidades y aceleraciones, tanto de translación como de rotación (fig.13).

De cada segmento corporal del modelo virtual se podrá visualizar gráficamente la variación de ciertos parámetros a lo largo de los distintos “frames”de la filmación realizada, así como obtener un informe impreso (fig.14). En concreto se podrá observar, dentro del rango de imágenes o “frames” que se desee, la variación de los siguientes parámetros:

- Ángulos de flexión-extensión en piernas, muslos, brazos, antebrazos o en cabeza y cuello. Ángulos de desviación lateral en columna, cabeza o manos; o de prono-supinación en antebrazos, y ángulos de rotación del segmento corporal deseado.

- Velocidades y aceleraciones angulares de los citados ángulos.

- Desplazamientos del centro de gravedad del cuerpo y de los extremos de brazos y piernas. Y las velocidades y aceleraciones de dichos desplazamientos.

Fig 13. Visualización gráfica de la variación de parámetros angulares e informe.

ANÁLISIS DE ACELERACIONES.

Si ajustamos la antropometría del modelo virtual a las dimensiones del trabajador observado entonces los desplazamientos que podemos medir corresponderán a valores reales y haciendo uso del módulo de análisis de movimiento podremos estimar las aceleraciones de ciertas partes del cuerpo como las manos o la cabeza.

No obstante, podemos tener una medida más precisa de las aceleraciones si utilizamos la información suministrada por los sensores, ya que éstos disponen de acelerómetros y la medida con precisión de las aceleraciones, junto con los inclinómetros, les permiten estimar la orientación del sensor en cada momento.

En concreto, los sensores proporcionan las aceleraciones lineales y angulares en cada instante (a 25-100Hz), si bien en coordenadas absolutas, pero durante el proceso de cálculo de la importación del movimiento ya expuesto, también se realiza las transformaciones matriciales precisas para disponer de esas magnitudes en un sistema de coordenadas más adecuado para su estudio.

Para el análisis de aceleraciones se han desarrollado un conjunto de funciones implementadas sobre una hoja de cálculo que nos permiten visualizar lasvariaciones de los distintos parámetros de aceleración sincronizados con el movimiento del actor virtual y el video filmado en campo (fig.15).

Fig 14. Análisis de las aceleraciones suministradas por los sensores.

EVALUACIÓN ERGONÓMICA. ANÁLISIS REBA Y NIOSH.

Una vez recreado el movimiento en 3D se dispone de toda la información relativa a alturas, alcances, posición de los diferentes segmentos corporales, etc. y, por tanto, introduciendo algunos parámetros como fuerza aplicada, pesos manejados, frecuencia de los movimientos, estaríamos en condiciones de aplicar diferentes métodos de evaluación ergonómica.

Podemos aplicar la ecuación de NIOSH [9,10] para la evaluación de tareas de manejo manual de cargas (fig.16), o el método REBA [11,12] el cual analiza los riesgos musculoesqueléticos derivados de la postura y carga (fig.17).

Fig 15. Aplicación del Método NIOSH. Parámetros angulares considerados.

El sistema proporciona la posibilidad de poder introducir cambios en el movimiento del Modelo y rápidamente obtener la nueva evaluación. De esta forma, se pueden proponer mejoras junto con la correspondiente evaluación ergonómica.

En formato MSword, se proporcionan una serie de plantillas con informes estándar de Manejo Manual de Cargas (ecuación NIOSH), Análisis Postural (método REBA) y Análisis Biomecánico. El usuario puede seleccionar las posturas y los datos (resultados obtenidos, gráficas, resumen estadístico, etc.) que desea trasladar a cada informe. Esto facilita la labor del técnico, ya que únicamente tiene que completar el informe estándar con las conclusiones y recomendaciones que estime oportunas, mientras que el resto de datos del estudio son cumplimentados por el Sistema.

Fig 16. Aplicación del Método REBA. Estadísticas resultantes.

ANÁLISIS MUSCULOESQUELÉTICO.

La utilización de un sistema de captura de movimiento como MH-Sensors nos ofrece la posibilidad de acceder a utilizar modelos biomecánicos mas complejos, capaces de considerar las características biomecánicas de los tejidos que participan en el movimiento, permitiéndonos adelantarnos a los sucesos que pueden ocurrir a nivel musculoesquelético cuando realizamos una actividad concreta [14,15]. Esto es especialmente útil a efectos de valorar los posibles riesgos derivados de una determinada actividad laboral.

Con esta idea de utilizar modelos biomecánicos avanzados, el grupo IDERGO ha desarrollado un sistema denominado LEMUS (Sistema predictivo de Lesión Musculoesquelética). Dicho sistema se fundamenta en un modelo musculoesquelético de cuerpo entero que incluye aquellos músculos más representativos de cada región articular, el cual se ha implementado en el software AnyBodyTM [13]. Este software permite calcular la actividad muscular - como porcentaje de la MVC (Contracción Voluntaria Máxima)- en los distintos grupos musculares, conocido el movimiento, las fuerzas que realiza y las características antropométricas del modelo biomecánico considerado (fig.18).

Fig 17. Análisis de la actividad muscular. Modelo musculoesquelético..

LEMUS se ha integrado con el sistema de captura de movimiento MH-Sensors. La dinámica de funcionamiento de ambos sistemas operando conjuntamente es la siguiente:

- MH-Sensors proporciona el movimiento y los traslada a un modelo biomecánico.

- Se ajusta la antropometría del modelo a las dimensiones corporales del sujeto observado (básicamente su altura) haciendo uso de las funciones ya descritas.

- En ciertos formularios implementados sobre una hoja Excel se pueden introducir (fig.19):

  • El peso del trabajador. Ello nos permitirá calcular su Indice de Masa Corporal (IMC), función de su altura y peso, que  será  un  dado necesario en el cálculo posterior, en concreto del parámetro MVC de cada músculo.
  • Si el trabajador realiza alguna fuerza, por ejemplo, con una o ambas manos, podremos introducir esa fuerza (Nw) y el sentido de la misma en un sistema de coordenadas globales. Si se trata de una fuerza de giro, podremos introducir los momentos correspondientes (Nw x mt). Dicha  información se debería haber anotado en campo y con el uso de dinamómetros.

- La información indicada (movimiento + IMC + fuerzas) es exportada alsoftware Anybody. En dicho software se procesa esta información y genera un informe con un formato predefinido por nosotros.

- Finalmente, el citado informe se puede leer desde la misma hoja Excel ya mencionada. En esa hoja se han implementado con conjunto de funciones que nos permitirán el análisis de la información resultante (fig.20).

Fig 18. Análisis de la actividad muscular. Modelo musculoesquelético..

Siguiendo el procedimiento descrito tendremos como resultado una representación tridimensional del movimiento junto con la actividad muscular de aquellas zonas corporales más representativas a efectos de Riesgo Ergonómico y a lo largo del tiempo analizado. Asimismo se dispone de distintos gráficos e informes para completar el análisis (fig.20).

En definitiva la utilización conjunta de LEMUS y MH-Sensors nos permitirá conocer en qué momentos de la tarea pueden provocarse lesiones musculoesquéticas en el trabajador y sobre qué articulaciones en concreto. Según el nivel de riesgo alcanzado se deberán adoptar las medidas preventivas oportunas para que dichos parámetros se mantengan dentro de los límites fisiológicos.

Fig 19. Ejemplos de informe resultante de la actividad muscular.

FOTOGRAMETRIA.

El Sistema MH-Sensors se puede complementar con un software de fotogrametría que nos permite realizar distintas funciones en este campo. Nos referimos al software PhotoModeler [16]. A continuación se explican dichas funciones que amplían las posibilidades del sistema, especialmente en lo relativo al rediseño de puestos de trabajo.

Fotogrametría de la Escena.

En este punto el software de fotogrametría nos permitirá realizar una reconstrucción 3D de la escena a partir de un conjunto de fotos tomadas del puesto de trabajo.

Para ello ha sido preciso desarrollar ciertas funciones específicas implementadas sobre el software de simulación para leer apropiadamente la información generada desde el software de fotogrametría, relativa a disposición física de los elementos de la escena con sus dimensiones y texturas y, especialmente, la posición y orientación de las cámaras desde donde se tomaron las distintas fotos. Esta última información será útil para visualizar correctamente la escena desde Poser4 y posicionar de forma adecuadamente el actor virtual dentro de la propia escena.

En este caso el proceso a seguir para realizar una fotogrametría de la escena y posteriormente poderla importar en Poser4 se puede resumir en los siguientes pasos:

- Hacemos las correspondientes fotos del puesto. Tendremos que tomarlas desde distintos ángulos; con 3-4 fotos es suficiente (fig.21). Podemos observar que se han colocado ciertas referencias para calibración de la escena. Reseñar que tendremos que utilizar una cámara con lentes calibradas.

Fig 20. Fotos del puesto tomadas desde distintos ángulos.

- Ya en oficina bastará descargar las fotos tomadas en campo y seguir un procedimiento muy simple:

- Se referencian ciertos puntos en cada una de las fotos. Especialmente los puntos que corresponden a las referencias esféricas colocadas en las reglas flexibles que nos permitirán orientar la escena (ejes XYZ) y escalarla (fig.22).

- Una vez que los puntos están referenciados en todas las fotos, se procesa el proyecto y ya tendremos calculadas las posiciones y orientación desde donde se tomaron cada una de las fotos.

- Ahora bastará definir el punto origen de coordenadas, orientar la escena y escalara y ya podremos definir fácilmente los contornos y las texturas de la escena (fig.23).

Fig 21. Puntos marcados y referenciados en todas las fotos.

Fig 22. Definición de contornos y superficies en PhotoModeler..

- Ahora podremos entrar en Poser4 y desde allí importar la escena 3D. En la figura (fig.24) se muestra el resultado con dos tipos de renderizado.

Fig 23. Escena importada en Poser4 con dos tipos de renderizado.

- Si ahora importamos la información de la posición y orientación desde donde se tomaron las fotos podremos ver la escena desde esos puntos de vista y superpuesta con la imagen real de fondo (fig.25) o de diferentes modos: Actor real y virtual superpuesto (fig.26) o Actor virtual dentro de la escena 3D y desde el punto de vista que deseemos (fig.27)

Fig 24. Visualización de la escena desde donde se tomaron las fotos.

Fig 25. Visualización de actor real y virtual superpuestos, variando el renderizado.

Fig 26. Visualización de la animación desde distintos puntos de vista seleccionables.

Fotogrametría de la Antropometría del trabajador.

Si utilizamos el módulo de fotogrametría tenemos la posibilidad de medir ciertas dimensiones antropométricas del trabajador. Para ello bastará realizar dos fotos al trabajador preferiblemente de posición en cruz (fig.28).

Posteriormente y siguiendo un procedimiento similar al descrito anteriormente aunque algo más simplificado, podremos medir con precisión ciertas referencias como las indicadas en la figura (fig.29). A partir de esas referencias se podrá establecer la altura del trabajador y la longitud de sus brazos. Se podrían definir más referencias pero estas serían las básicas.

Fig 27. Software de Fotogrametría. Plantilla con fotos del trabajador.

a

b c

Fig 28. Referencias antropométricas del trabajador.

Desde el software de simulación se dispone de una función para importar esas referencias y retallar el modelo biomecánico consecuentemente, a la vez de elegir el sexo del modelo.

Fig 29. Ajuste de la antropometría. Actor de 175 cm de altura, hombre o mujer.

Fotogrametría en Movimiento (Estéreo-Visión).

Tenemos la opción de filmar con dos cámaras calibradas. Esta configuración la denominamos estéreo-visión. Dicha configuración nos permite ampliar las posibilidades del sistema, permitiendo, desde el software de animación, tomar medias de objetos que se mueven durante la filmación.

En concreto, determinar las coordenadas 3D de cualquier punto visualizado en cualquier par de imágenes (estéreo-imágenes) resultantes de la filmación de laactividad. La localización de un punto en 3D se realiza por triangulación a partir de la identificación del punto sobre el par de imágenes estéreo. El punto identificado sobre el par de imágenes, puede corresponder a cualquier punto de la escena del puesto de trabajo (estático o en movimiento) o a cualquier punto de la superficie corporal del trabajador.

En nuestro caso esta funcionalidad nos va a ser útil en dos aspectos:

- Haciendo uso de funciones adicionales incluidas en MH-Sensors se podrá ubicar de forma prácticamente automática la posición 3D del cuerpo del actor virtual en la escena. Con una sólo cámara lo tendríamos que hacer manualmente.

- Realizar un análisis tridimensional del movimiento (desplazamientos y giros) de algún objeto que ha manipulado el trabajador durante su actividad, y que pueda ser de interés desde una perspectiva ergonómica.

Para hacer uso de las funciones de la fotogrametría en movimiento es necesario utilizar una configuración de cámaras como la se indica en la figura (fig.30), con el fin de realizar una filmación estéreo del puesto de trabajo.

Fig 30. Configuración de las cámaras en modo estéreo.

SIMULACIÓN DE PROPUESTAS DE MEJORA.

MH-Sensors es útil también para simular posibles propuestas de mejora. Para ello, el conjunto de funcionalidades anteriormente expuestas, se podrán utilizar y activar después de modificar cierta disposición de los elementos que integran el puesto de trabajo. Esa nueva configuración quizás requiera modificar ciertas posturas del modelo virtual para acomodarlo a esa nueva situación.

El análisis del movimiento resultante permitirá observar la bondad de las posibles propuestas de mejora. De esa forma se podrán analizar posibles modificaciones de las condiciones del puesto de trabajo previo a la implementación física de las mismas, y estudiar su impacto a efectos de evaluación ergonómica, rendimiento o productividad de la actividad del trabajador (fig.31).

Asimismo podremos generar películas de realidad aumentada donde se muestran elementos sintéticos, tales como el modelo biomecánico, o la escena 3D (la actual o la modificada) superpuestos sobre la película real filmada. Podremos observar el movimiento desde puntos de vista virtuales, con el fin de mostrar el movimiento del modelo desde una perspectiva más favorable para la visualización de los detalles.

En resumen, combinando los módulos de Análisis de Movimiento, Evaluación Ergonómica y Fotogrametría, se podrán simular y proponer mejoras del puesto de trabajo, acompañadas del correspondiente análisis de movimiento y de la nueva evaluación ergonómica resultante.

Fig 31. Simulación de la situación actual y propuestas de mejora.

APLICACIONES DEL SISTEMA.

Aunque el sistema descrito se ha diseñado especialmente para constituirse en una herramienta de apoyo a la evaluación ergonómica de puestos de trabajo y utilizable por los propios técnicos de prevención de riesgos laborales en sus estudios de campo, entendemos que también sería útil para otras aplicaciones y utilizable en otros entornos:

- En entornos fabriles: Diseño y rediseño de puestos de trabajo.

- En ingeniería de producto: Diseño y evaluación de productos. Análisis de usabilidad. Manuales de uso. Catálogos.

- En el área médica: Evaluación del daño corporal. Rehabilitación.

- En el área de la discapacidad: Diseño de Ayudas técnicas. Accesibilidad.

- Entrenamiento y formación en distintos ámbitos: Laboral, deportivo, médico, militar…

- En el campo del entretenimiento: Video juegos (también para formación).

Cinematografía.

CONCLUSIONES.

El sistema aquí presentado, MH-Sensors, se trata de un sistema de Captura de Movimiento que utiliza una chaqueta instrumentalizada con sensores inerciales de movimiento que, combinado con un conjunto de funcionalidades implementadas sobre un software de simulación y animación 3D, permite recrear sobre un modelo biomecánico el movimiento del sujeto observado.

Dadas sus características de portabilidad y facilidad de uso lo hacen especialmente apropiado para utilizarlo en entornos reales, habiendo sido probado con éxito en puestos de trabajo industriales.

En comparación con sistemas convencionales ópticos basados en marcadores con una tecnología muy consolidada, los resultados en términos de precisión son algo inferiores, especialmente cuando hay perturbaciones magnéticas importantes. Si bien, tal como se ha comentado, los sistemas ópticos tienen rendimientos excelentes en condiciones de laboratorio, pero en general no son apropiados en entornos reales, en particular en entornos industriales donde los problemas de oclusiones de los marcadores por obstáculos que no se pueden evitar, con frecuencia lo hacen inviables de utilizar; sin contar su dudosa portabilidad o los problemas inherentes a que el trabajador tenga que llevar una ropa especial muy ceñida al cuerpo.

Se ha tenido la oportunidad de trabajar con un sistema como VICON, que es un referente en sistemas MoCap ópticos, y simultáneamente con el sistema MH- Sensors. Los resultados arrojados, tanto en condiciones de laboratorio como en campo (en este último caso sin utilizar VICON), evidencian a nuestro juicio que las precisiones alcanzadas son perfectamente compatibles con el nivel de detalle que se requiere a efectos de evaluación ergonómica.

El sistema se ha diseñado pensando en todo momento en su facilidad de uso tanto en campo, cuidando especialmente los aspectos de portabilidad y operativa de funcionamiento, como en oficina a la hora de procesar la información capturada por los sensores y poder trasladar el movimiento a un actor virtual y de fondo el video filmado del trabajador real. El resultado es un sistema realmente portable y ágil a la hora de obtener resultados para el análisis.

Dado el conjunto de funcionalidades descritas entendemos que puede facilitar en gran medida la labor del técnico en prevención de riesgos laborales, ya que proporciona información relevante sobre las posturas y movimientos del sujeto, permite la aplicación de métodos de evaluación reconocidos (por ej. REBA y

NIOSH), analizar el puesto de trabajo simulando sujetos con diferentes dimensiones antropométricas, a la vez de poder comparar diferentes propuestas de mejora.

La integración con otras aplicaciones, como la fotogrametría que permite la reconstrucción 3D de la escena a partir de ciertas fotos del puesto de trabajo, o el software AnyBody que nos posibilita realizar un análisis musculoesquelético de la actividad que realiza el trabajador, potencia las propias funciones que incluye el software.

A vista de los resultados satisfactorios de su utilización, consideramos que puede ayudar a mejorar las condiciones de trabajo y en general la calidad de vida laboral y consecuentemente, lograr beneficios tangibles en términos de productividad para las empresas.

AGRADECIMIENTOS.

El grupo IDERGO viene colaborando desde su constitución en 2002 con diferentes empresas e instituciones locales y nacionales en el desarrollo de software y hardware dirigido a facilitar la evaluación de puestos de trabajo en las áreas de seguridad, higiene, ergonomía y psicosociología.

El sistema MH-Sensors ha sido la culminación de un conjunto de desarrollos que se han ido acoplando de forma natural y progresiva, e inspirados de alguna manera, en los proyectos llevados a cabo en el campo de la prevención y salud laboral con las citadas empresas e instituciones. Hacer constar nuestro agradecimiento expreso a las mismas, y especialmente por la confianza y apoyo que nos han brindado:

- Gobierno de Aragón. Dpto de Salud y Consumo, Servicio Aragonés de Salud.

- FPRL. Fundación para la Prevención de Riesgos laborales.

- AFCO. Asociación Española de Fabr. de Envases y Embalajes de Cartón Ondulado.

- FEIGRAF. Federación Española de Artes Gráficas.

- CCIZ. Cámara Oficial de Comercio e Industria de Zaragoza.

- PERGOS. Gabinete de Asesoramiento, Riesgos Laborales Pergos S.L.

- MAZ. Sociedad de Prevención de MAZ Seguridad Laboral S.L.

- PARDO. Hidraúlicas PARDO, S.A.

- BSH. Electrodomésticos España, S.A.

- CAF. Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles, S.A.

- PODOACTIVA. Centro de Podología y Biomecánica S.L.

- ARIBE. Proyectos ARIBE, S.L.

Y un agradecimiento especial a la colaboración en este proyecto de:

- INERMAP. Instituto de Ergonomía MAPFRE, S.A.

REFERENCIAS.