《Chinese Journal of Mechanical Engineering》：Development of a Real-Time Posture Feedback System with Integrated Human Motion Prediction for Proactive Intervention in Work-Related Musculoskeletal Disorders
编辑推荐：
本研究针对工业环境中工作相关肌肉骨骼疾病(WMSD)的预防难题，提出了一种融合人体数字孪生(HDT)与实时姿态反馈的主动干预框架。团队开发了集成视觉、听觉和触觉的多模态反馈系统，并结合创新的时空Transformer网络(S2Transformer)实现运动轨迹预测。实验表明，该系统能显著降低高风险姿势持续时间，预测准确率优于基线模型，为人本智造提供了有效的工效学保障方案。
在工业5.0时代，人本智造成为制造业转型升级的重要方向。然而，工作相关肌肉骨骼疾病(WMSD)仍然是困扰产业工人的突出健康问题。据统计，欧盟约三分之二的工人遭受WMSD困扰，这些疾病导致的工作能力永久性损伤比例超过60%，造成的经济损失高达2400亿欧元，约占欧盟GDP的2%。传统工效学干预主要依靠事后评估和离线指导，难以实现持续、自动化的精准姿态监测与矫正。
为解决这一难题，浙江大学团队在《Chinese Journal of Mechanical Engineering》发表了创新研究成果。该研究构建了人体数字孪生(HDT)驱动的实时姿态反馈框架，开发了集成多模态反馈的可穿戴系统，并引入了基于时空Transformer的运动预测算法，实现了从被动响应到主动干预的范式转变。
研究团队主要采用了四大关键技术方法：基于Kinect V2的动态姿态捕捉技术、时空Transformer神经网络架构(S2Transformer)、快速全身评估(REBA)算法以及多模态(视觉/听觉/触觉)反馈机制。实验数据来源于公开的InHARD数据集和自建的人机协作装配场景数据集。
4.1 系统架构设计
通过监控层、建模层、评估层和优化层的四层框架，实现了从数据采集到反馈决策的闭环系统。该系统能够持续监测工人姿态，通过HDT模型进行实时风险评估，并基于预设阈值触发多模态反馈。
4.2 运动预测算法创新
提出的S2Transformer算法采用图注意力网络(GAT)提取空间特征，结合自注意力机制捕获时间依赖性，在公开数据集上MAE指标达到0.1804，显著优于传统LSTM(0.4622)和Transformer(0.9120)等基线模型。
4.3 多模态反馈效果验证
在齿轮轴装配任务中，系统将颈部高风险姿势时间减少88.7%，右前臂偏离降低88.6%。与单纯离线培训相比，实时反馈能进一步优化连续不良姿势序列的持续时间。
4.4 预测性风险评估
通过REBA评分准确率(RSA)验证表明，基于预测数据的风险评估准确率达到94.55%，平均误差仅0.066，为提前0.2秒发出干预信号提供了技术基础。
该研究建立了HDT驱动的主动姿态干预新范式，通过融合实时多模态反馈与预测性运动建模，有效解决了传统方法滞后性的固有局限。创新性的S2Transformer算法不仅提升了预测精度，更关键的是实现了从"事后纠正"到"事前预防"的转变，这对降低制造业WMSD发生率具有重要意义。未来研究方向包括反馈模式组合优化、隐私保护传感技术开发以及算法泛化能力提升，为人本智造的可持续发展提供技术支撑。
