We consider the computation of optimal alignments between sub-sequences of given motion clips based on dynamic programming. To avoid redundant computations in multiple alignment queries, we introduced the concept of a guideboard matrix. Using this data structure, the existence inquiry for an alignment is answered in O(1) time and the extraction of the alignment is done in O(n+m) time where n and m denote the numbers of frames in the considered motions.

We consider the computation of optimal alignments between sub-sequences of given motion clips based on dynamic programming. To avoid redundant computations in multiple alignment queries, we introduced the concept of a guideboard matrix. Using this data structure, the existence inquiry for an alignment is answered in O(1) time and the extraction of the alignment is done in O(n+m) time where n and m denote the numbers of frames in the considered motions.

Digitale Menschmodelle gelten als gut geeignete Werkzeuge zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, insbesondere zur präventiven Ergonomieabsicherung. Bislang ist jedoch der Funktionsumfang der Softwaretools unzureichend und der Bedienaufwand zu hoch. In der vorliegenden Arbeit wird daher die Entwicklung einer Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegungen für die Bewegungsgenerierung und semiautomatische Ergonomiebewertung beschrieben. Nach einer Diskussion des gegenwärtigen Wissensstandes folgt die Darstellung zweier empirischer Untersuchungen zur Bewegungserfassung und -auswertung. Anschließend wird die Implementierung eines mehrere Belastungsfaktoren umfassenden Kombinationsverfahrens zur Ergonomiebewertung erläutert. Die gewonnenen Erkenntnisse zur Bewegungsgenerierung und Ergonomiebewertung fließen in die Entwicklung einer Software zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, den Editor menschlicher Arbeit (ema), ein. Schließlich erfolgt eine Evaluation anhand realer Planungsszenarien. / Digital Human Models are said to be appropriate tools for planning and assessing human work; especially for preventive ergonomics risk assessment. Up to now, the functional range of established software tools is not sufficient and the operation is too complex and time consuming. Thus, in the present doctoral thesis, the development of a method for the preparation of digitally captured human motions for an algorithmic motion generation and automatic ergonomic risk assessment is described. On the summarization of the relevant current level of knowledge follows the description of two empirical studies for motion capturing and analysis. Afterwards the implementation of a method of the ergonomics risk assessment that combines several biomechanical risk factors is explained. The results of the preliminary studies flow into the development of a new software tool for planning and assessing human work – the editor for manual work activities (ema). Finally, the practical evaluation with the help of real planning scenarios is presented.

Digitale Menschmodelle gelten als gut geeignete Werkzeuge zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, insbesondere zur präventiven Ergonomieabsicherung. Bislang ist jedoch der Funktionsumfang der Softwaretools unzureichend und der Bedienaufwand zu hoch. In der vorliegenden Arbeit wird daher die Entwicklung einer Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegungen für die Bewegungsgenerierung und semiautomatische Ergonomiebewertung beschrieben. Nach einer Diskussion des gegenwärtigen Wissensstandes folgt die Darstellung zweier empirischer Untersuchungen zur Bewegungserfassung und -auswertung. Anschließend wird die Implementierung eines mehrere Belastungsfaktoren umfassenden Kombinationsverfahrens zur Ergonomiebewertung erläutert. Die gewonnenen Erkenntnisse zur Bewegungsgenerierung und Ergonomiebewertung fließen in die Entwicklung einer Software zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, den Editor menschlicher Arbeit (ema), ein. Schließlich erfolgt eine Evaluation anhand realer Planungsszenarien. / Digital Human Models are said to be appropriate tools for planning and assessing human work; especially for preventive ergonomics risk assessment. Up to now, the functional range of established software tools is not sufficient and the operation is too complex and time consuming. Thus, in the present doctoral thesis, the development of a method for the preparation of digitally captured human motions for an algorithmic motion generation and automatic ergonomic risk assessment is described. On the summarization of the relevant current level of knowledge follows the description of two empirical studies for motion capturing and analysis. Afterwards the implementation of a method of the ergonomics risk assessment that combines several biomechanical risk factors is explained. The results of the preliminary studies flow into the development of a new software tool for planning and assessing human work – the editor for manual work activities (ema). Finally, the practical evaluation with the help of real planning scenarios is presented.