Posture Estimation in Agriculture: Employing Inertial Measurement Units and Unscented Kalman Filtering for Trunk, Shoulder, and Elbow Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Farmworkers are often at risk of musculoskeletal health problems, with low back pain being the most common, accounting for approximately over half of the population worldwide. Moreover, these musculoskeletal disorders (MSD) are prevalent in other body regions including shoulders, elbows, wrists or hands. As these issues were found related to inappropriate working postures, it is beneficial to quantify these postures in order to prevent work-related MSD. The primary focus of this study was to improve the estimation of the postures and the exposure to non-neutral postures among agricultural workers. Three inertial measurement units (IMU) were attached to the upper back, upper arm, and forearm of nine workers while they were performing their regular work activities. A posture characterization algorithm was developed to rely on the data from only accelerometers and gyroscopes while excluding magnetometer readings due to high magnetic disturbance. Despite these challenges, a specialized unscented Kalman filter (UKF) was developed to achieve a more precise posture estimation. The UKF effectively expanded the range of pitch angles from ±90 degrees to ±180 degrees, resulting in a substantial improvement in the assessment of the back inclination as well as shoulder and elbow angles. The study was carried out among workers in a large-scale plant nursery, revealing instances of extreme postures in the back, upper arms, and elbows during their work activities. The quantitative findings highlighted the high exposure to ergonomic risks faced by the workers. This emphasized the urgent need for implementing appropriate measures to mitigate these risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».