Extending the Design Space of Assistive Flexible Smart Environment Applications

Assistenzsysteme finden sich in den unterschiedlichsten unserer Lebensbereiche wieder. In einigen ist es schwer diese wegzudenken. Wir kommen mit ihnen unweigerlich in Berührung wie z.B. beim Autofahren, bei der Selbstoptimierung mit Hilfe der Smartwatch oder in industriellen Sicherheitsanwendungen. Sie unterstützen uns, um Komfort und Sicherheit zu bieten, durch die Beobachtung und die Kontrolle über die Situation – ggf. um unerwünschte Situationen vorzubeugen. In Deutschland verbringen Erwachsene etwa zwei Drittel ihres Tages im Bett, im Bürostuhl und im Auto - die Zeit zu Hause auf der Couch nicht mit eingerechnet. Während dieser Aktivitäten genießen wir den Komfort, den uns diese Orte bieten, insbesondere durch die weichen, anpassbaren und flexiblen Oberflächen. Trotzdem rücken sie selten in den Fokus von Anwendungen in intelligenten Umgebungen - den Smart Environments.

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Herzlichen Glückwunsch, Dr.-Ing. Silvia Rus!

Mit dem Fortschritt der Anwendungen in den Smart Environments hat sich Silvia Rus, wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung »Smart Living and Biometric Technologies« im Zuge ihrer Promotion befasst und ihre Dissertation am 30. Juni 2021 erfolgreich verteidigt - herzlichen Glückwunsch!

Die öffentliche Verteidigung der Dissertation zum Thema »Extending the Design Space of Assistive Flexible Smart Environment Applications« fand am 30. Juni im Fraunhofer IGD in Darmstadt und online statt. Betreuer der Arbeit waren Prof. Dr. techn. Dieter W. Fellner (TU Darmstadt), Prof. Dr. Arjan Kuijper (TU Darmstadt) sowie Prof. Dr. Juan Carlos Augusto (Middlesex University London).

Abstract

Die Vorteile gekrümmter und flexibler Oberflächen finden sich in immer mehr Smarten Produkten und Anwendungen wieder, wie beispielsweise faltbare Handys, ausrollbare Fernseher oder navigierende Jacken und Rucksäcke. Diese prominenten Beispiele aus Googles Project Jacquard wie die Levi’s Jacke oder die smarten Rucksäcke von Saint Laurent und Samsonite demonstrieren, wie sich durch die zusätzliche Ausstattung von Textilien mit Sensoren, neue Möglichkeiten zur Interaktion und Bereicherung von Alltagsaktivitäten ergeben.

Die Ergonomie und Anpassbarkeit flexibler Oberflächen bieten uns maximalen Komfort und trotzdem rücken sie selten in den Fokus von Anwendungen in intelligenten Umgebungen - den Smart Environments. Einige Anwendungen nutzen die Vorteile flexibler Oberflächen, und manche statten feste Oberflächen aus, doch noch wenige nutzen die flexiblen Umgebungsoberflächen mit denen Menschen in Kontakt kommen, trotz der langen Zeit die wir uns damit umgeben. Dies rechtfertigt eine detailliertere Betrachtung und einen tieferen Einblick in den Prozess der Gestaltung von unauffälligen Assistenzanwendungen.

Diese Arbeit präsentiert Fortschritte in Bereich der flexiblen Smart Environments Anwendungen indem sie (1) durch neuartige Anwendungen das Spektrum der Assistenzanwendungen erweitert, (2) Entwicklern ein Tool zur Verfügung stellt um den Entwicklungsprozess auf der Ebene des Sensorlayouts zu unterstützen und (3) handlungsbefähigende Informationen bietet zur Integration von Sensoren mit den umgebenden Materialien.

Es gibt bislang sehr wenig Assistenzanwendungen, welche flexible Oberflächen zu intelligenten Umgebungen machen, also Flexible Smart Environments Anwendungen gestalten. Dementsprechend nutze ich dieses Potential und leiste durch folgende Beiträge eine deutliche Erweiterung des Anwendungsspektrums: (1) Dekubitus Prävention durch das Monitoring von Liegepositionen durch ein intelligentes Bettlaken, welches Liegepositionen erkennt, (2) Prävention von Rückenschmerzen durch die Erkennung von Sitzposen und Sportübungen durch einen intelligentenStuhl und letztlich (3) eine Sitzposen und Emotionen erkennende Couch. Diese Beiträge beschreibe ich hauptsächlich in Kapitel 3. Weitere Anwendungen ziehen sich auch durch Kapitel 4 und 5 um die Anwendung dort vorgestellter Beiträge zu verdeutlichen: eine Liegepositionen erkennende Bettdecke, sowie eine ihre Form erkennende Jacke.

Assistenzanwendungen, oder Anwendungen im Bereich Mensch-Maschine-Interaktion, folgen in ihrer Entwicklung dem iterativen Prozess der Hardware- und Softwareanpassung ihrer Komponenten, um schlussendlich die erwünschte Funktionalität und die erwünschten Eigenschaften sicher zu stellen. Dieser iterative Entwicklungsprozess verbraucht viele Ressourcen wie Zeit und Arbeitskraft. In der Robotik sind bereits Simulationstools im Einsatz, welche die Ressourcennutzung optimieren. Auf ähnliche Weise können bei der Entwicklung von flexiblen Smart Environment Anwendungen solche Werkzeuge zum Einsatz kommen um Entwicklungszyklen zu verkürzen, insbesondere die kostenintensive Entwicklung von prototypischer Hardware. Zudem möchte man wissen wie gut ein System funktioniert bevor man die Hardware vollständig aufbaut und die Software dazu programmiert. Im Kapitel 4 adressiere ich diese Hürden durch folgende Beiträge: (1) die Entwicklung eines Simulationstools, welches Hilfestellung leistet bei der Identifizierung der Anzahl von Sensoren und deren Platzierung um gezielte Entscheidungen zum Design der Anwendung zu treffen und (2) eine Untersuchung mit Hilfe des Simulationstools um herauszufinden inwiefern Expertise beim Entwicklungsprozess von flexiblen Smart Environment Anwendungen einen Vorteil bietet gegenüber der Anwendungsentwicklung mittels Intuition.

Durch die Weiterentwicklung von Materialien eröffnen sich neue Möglichkeiten in der Sensortechnologie. Durch die Verschmelzung mit den Umgebungsmaterialien sind e-textiles besonders gut geeignet in der Umgebung des Menschen genutzt zu werden, sowie auch um Daten und Informationen zu gewinnen. Zudem können sie als Elektrode eines kapazitiven Sensors genutzt, die Präsenz von Menschen berührungslos, auf Annäherung erkennen. Die Integration von e-Textilien als Elektroden kapazitiver Sensoren in Stoffen bietet viele Herstellungsmöglichkeiten. Die strukturierte Untersuchung des Einflusses der verschiedenen Eigenschaften wurde noch nicht durchgeführt. Meine Beiträge in Kapitel 5 untersuchen die Leistungsfähigkeit der Elektroden abhängig vom Material, der Größe, der Form, des Nahtmusters, der Musterdichte, der Elastizität und der Art des Stützstoffes. Die Ergebnisse statten Entwickler mit einer Entscheidungsbasis aus, um für ihre Anwendung das geeignete Elektrodendesign zu gestalten.