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Generazione di posture umane tramite deep reinforcement learning per la simulazione ergonomica di postazioni di lavoro industriali. = Human posture generation via deep reinforcement learning for ergonomic simulation of industrial workstations.

Gian Marco Lelli

Generazione di posture umane tramite deep reinforcement learning per la simulazione ergonomica di postazioni di lavoro industriali. = Human posture generation via deep reinforcement learning for ergonomic simulation of industrial workstations.

Rel. Andrea Sanna, Federico Manuri, Sebastiano Lamacchia. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione, 2025

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Abstract:

La progettazione delle postazioni di lavoro in Italia deve seguire rigorosamente le normative stabilite dal D.Lgs. 81/2008 e successive integrazioni, con particolare attenzione all’ergonomia, alla sicurezza e al comfort ambientale. Questi requisiti non solo sono fondamentali per tutelare la salute dei lavoratori ma permettono anche di aumentare l’efficienza operativa nelle industrie. Pertanto, migliorare il design ergonomico delle postazioni di lavoro rappresenta una priorità in ambito industriale. Le figure professionali coinvolte sono molteplici. Designer ed ergonomi collaborano per definire stazioni lavorative che siano funzionali e sicure. Tuttavia, la comunicazione tra questi profili non sempre risulta essere chiara ed efficace. Questo comporta un disallineamento in fase di progettazione che si riflette in La progettazione delle postazioni di lavoro in Italia deve seguire rigorosamente le normative stabilite dal D.Lgs. 81/2008 e successive integrazioni, con particolare attenzione all’ergonomia, alla sicurezza e al comfort ambientale. Questi requisiti non solo sono fondamentali per tutelare la salute dei lavoratori ma permettono anche di aumentare l’efficienza operativa nelle industrie. Pertanto, migliorare il design ergonomico delle postazioni di lavoro rappresenta una priorità in ambito industriale. Le figure professionali coinvolte sono molteplici. Designer ed ergonomi collaborano per definire stazioni lavorative che siano funzionali e sicure. Tuttavia, la comunicazione tra questi profili non sempre risulta essere chiara ed efficace. Questo comporta un disallineamento in fase di progettazione che si riflette in un aumento di costi durante la produzione. Per evitare che postazioni di lavoro problematiche vengano messe in produzione, si sfruttano tecnologie avanzate che consentono una valutazione progettuale ed ergonomica più accurata. Grazie alla VR (realtà virtuale), è possibile simulare l’efficacia delle postazioni di lavoro prima della loro implementazione. Inoltre, mediante modelli di AI (intelligenza artificiale), è possibile riprodurre i movimenti umani, permettendo di studiare l’impatto ergonomico e migliorare le condizioni di lavoro. Questi strumenti oltre che a ridurre il rischio di errori durante la progettazione, abilitano modalità di collaborazione più efficaci attraverso un linguaggio visivo comune. Alla luce di quanto appena esposto, il presente progetto si propone di sviluppare un software che utilizza modelli di intelligenza artificiale, per generare movimenti umani realistici all’interno di workstation virtuali. L’obiettivo è quello di realizzare un sistema in grado di prevedere posture umane realistiche a partire da input come l’altezza del manichino, la posizione del baricentro e il punto di applicazione. Il manichino utilizzato è un modello biomeccanico con lunghezze segmentali note e vincoli articolari, che garantiranno posture credibili e realistiche. Attraverso questo approccio, si punta a migliorare la progettazione delle postazioni di lavoro, riducendo i rischi di infortuni e ottimizzando i processi produttivi, con benefici sia per le aziende che per i lavoratori.

Relatori: Andrea Sanna, Federico Manuri, Sebastiano Lamacchia
Anno accademico: 2024/25
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 95
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: COMPETENCE INDUSTRY MANUFACTURING 4.0 S.C.A.R.L.
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/35248
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