综述：数字人体建模中用于工效学设计的姿势预测模型：系统性综述

这篇综述系统评估了数字人体建模(DHM)中姿势预测模型的发展与验证，聚焦数据驱动(如神经网络回归/NNR)和优化驱动(如遗传算法/GA)两类方法，揭示了其在预测精度、计算效率与CAD集成度上的优劣，为提升工业场景下的生理真实性与实时性提供了混合建模策略。

　　

引言

随着工业4.0和智能制造的兴起，数字人体建模(DHM)技术成为人机界面设计的关键工具。通过模拟工作场景中的静态或动态姿势（如搬运、驾驶），DHM能在物理原型制作前评估运动范围、舒适度和工效学风险。商业软件如Jack、RAMSIS和Delmia已广泛应用于工作场所设计，但核心的姿势预测模型仍面临精度与效率的挑战。

方法论

研究采用PRISMA指南，从9个数据库筛选24项研究（1998-2025年），分为数据驱动（12项）和优化驱动（12项）两类。数据驱动模型依赖机器学习(ML)和统计技术，而优化模型通过梯度下降或遗传算法(GA)求解生物力学约束下的目标函数。质量评估采用13项标准，涵盖模型描述、输入结构、性能验证等维度。

模型开发

数据驱动模型

• 统计建模：如Reed(2002)的逐步回归预测驾驶姿势，RMSE达3.6mm，但泛化性受限。
• 深度学习：Li(2021)使用条件变分自编码器(cVAE)生成搬运姿势，关节角误差MAE为14.03°，但需大规模数据集支撑。

优化驱动模型

• 单目标优化：Hirao(2006)最小化肌肉疲劳，腰椎负荷降低20%，但计算耗时。
• 多目标优化：Yang(2010)结合不适度与势能变化，R²>0.7，适合车辆设计场景。

验证与性能

数据驱动模型在特定任务中表现优异（如Gholipour(2016)脊柱旋转预测R²=0.96），但对未训练任务适应性差。优化模型虽能输出扭矩等生理指标（如Marler(2009)不适度评分降低60%），但实时性不足（求解时间>5秒）。仅10项研究集成CAD平台（如Santos?、CATIA），且缺乏工效学风险评估。

应用瓶颈

当前模型存在三大局限：

1. 数据偏差：训练集多来自实验室，样本量<50人（如Aghazadeh(2020)仅15人数据）。
2. 计算效率：优化模型需迭代求解（如Barman(2022)耗时5.04秒），难以实时交互。
3. 验证不足：仅27%研究使用REBA等工效学指标，多数仅比较关节角度误差。

未来方向

1. 混合建模：结合NNR快速推断与OpenSim生物力学仿真，如Davidson(2024)的加权成本函数优化。
2. 实时数据融合：利用计算机视觉（如OpenPose）采集工厂场景动作，提升数据多样性。
3. 轻量化部署：通过知识蒸馏压缩神经网络，适配Unity 3D等嵌入式平台。

结论

姿势预测模型正从纯算法研究转向工业落地，但需解决数据多样性、生理真实性与计算效率的"不可能三角"。未来突破点在于融合学习模型的适应性与优化模型的物理解释性，同时建立标准化验证协议。