Modellierung und Vorhersage menschlichen Interaktionsverhaltens zur Analyse der Mensch-Produkt Interaktion Translated title: Modeling and predicting human interaction behavior for the analysis of human-product interaction

Abstract

Digitale Menschmodelle eröffnen die Möglichkeit einer virtuellen und prädiktiven Analyse physischer Mensch-Produkt Interaktionen am digitalen Produktmodell. Dadurch können menschzentrierte Produktanforderungen ‒ wie Ergonomie oder Gebrauchstauglichkeit ‒ im Sinne eines virtuellen Nutzertests, zeit- und kosteneffizient sowie frühzeitig und proaktiv im Produktentwicklungsprozess berücksichtigt werden. Eine Voraussetzung zur vielseitigen Anwendbarkeit eines solchen virtuellen Nutzertests ist eine Methodik zur möglichst universellen, zugänglichen und vertrauenswürdigen Modellierung und Vorhersage des zu analysierenden menschlichen Interaktionsverhaltens. Nach aktuellem Stand der Wissenschaft besteht im Kontext der Produktentwicklung ein Bedarf hinsichtlich einer solchen Methodik. Diese Dissertationsschrift trägt dazu bei, die beschriebene Forschungslücke zu schließen. Hierzu wird eine systematische Literaturrecherche beschrieben, welche den Stand der Technik wiedergibt und Handlungsempfehlungen zur Schließung der beschriebenen Lücke ableitet. Darauf aufbauend wird eine Methode zur Interaktionsmodellierung vorgestellt. Diese wurde mithilfe einer Taxonomie elementarer Affordanzen erforscht und als CAD-integrierte Modellierungsumgebung implementiert. Ferner wird eine Methode zur Vorhersage und Analyse von Körperhaltungen unter Zuhilfenahme muskuloskelettaler Menschmodelle präsentiert. Zusammen bilden diese Methoden ein prädiktives Interaktionsmodell, welches in zwei Evaluationsstudien hinsichtlich dessen Funktionalität und Anwendbarkeit überprüft wurde.

Translated abstract

Digital human models enable virtual and predictive analysis of physical human-machine interactions on digital product models. This allows for an early and proactive consideration of human-centred requirements such as product ergonomics and usability in the design process. A prerequisite of predictive analyses using digital human models however, is the prediction of human interaction behaviour. Existing predictive interaction models predominantly focus on occupational processes or the analysis of specific use cases. A versatile applicable predictive interaction model is not sufficiently researched in the context of product design according to the current state of the art. The aim of this thesis is to contribute to a closing of the described research gap. For this purpose, a predictive interaction model, consisting of a method for versatile and accessible task modelling and a method for human interaction behaviour prediction, is researched. The method development is supported by a systematic literature review and the classification of interaction possibilities by means of a taxonomy of elementary affordances. The implementation of the methods, in the terms of a CAD-integrated modelling environment and a body posture prediction and analysis using musculoskeletal human models, enables the evaluation of the developed methods. Two evaluation studies demonstrate the correct technical functionality of the methods and show indications of applicability and usefulness of the predictive interaction model in the context of product design.