Bewegungstraining und rehabilitationsfördernde Physiotherapie spielen eine zentrale Rolle dabei die Gesundheit in unserer alternden und häufig im Sitzen tätigen Gesellschaft zu sichern. Zunehmend wird dieses Training auch durch digitale Geräte als Ergänzung oder, wo notwendig, als Ersatz für menschliche Trainer:innen begleitet. Im hier beantragten Projekt SkillXR sollen Methoden für visuelles Echtzeit-Feedback mittels einer 3D-Kamera und einer kabellosen XR-Brille (XR=AR/VR, also Augmented-Reality oder Virtual-Reality) entwickelt und evaluiert werden. Für verschiedene Übungen sind unterschiedliche Darstellungen und Perspektiven notwendig. Sowohl die jeweiligen neuartigen Darstellungen sollen im Projekt entwickelt werden, als auch passende, auf Methoden der künstlichen Intelligenz
(KI) basierende, Algorithmen zur Erkennung der jeweiligen Übung aus den 3D-Kamera-Daten. Letztere sind notwendig um die zur jeweiligen Übung passende Darstellungsart automatisch
auszuwählen.

Das Projekt wurde 2023-2024 in der Forschungsgruppe UX-Vis durchgeführt.

Publikationen

• Florian Diller, Thorben Frey, Gerik Scheuermann, Alexander Wiebel. Towards an Optimal Display of Superimposed Avatars for Motor Feedback. SN Computer Science, 6(4):388, Mar. 2025.

• Florian Diller, Nico Henkel, Gerik Scheuermann, Alexander Wiebel. SkillAR: Omnipresent In-Situ Feedback for Motor Skill Training using AR Virtual Reality 29(33), January 2025.

• Florian Diller, Alexander Wiebel, Gerik Scheuermann. Automatic Viewpoint Selection for Interactive Motor Feedback Using Principal Component Analysis. In Proceedings of the 19th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - HUCAPP, SciTePress, pages 350–361, 2024.