室內光環境與人體肢體動作的數值關系研究

王智德，袁景玉，張 楚，劉曉健

(河北工業大學 建筑與藝術設計學院，天津 300132)

引言

經過近十幾年的發展，照明產品性能得到提升，建筑光環境正在向著智能化與人性化發展[1]，盧倩[2]以此為基礎討論了建筑光環境從被動到主動的交互方式演變。但是傳統的人工照明會造成照度均勻度差和眩光值偏高等不利影響[3]，在不同的場景下使用不同的燈光設備，控制系統的智能化成為發展趨勢[4]。但當前交互界面已經無法滿足人們生活中的各種需求[5]，而按需照明是時代發展趨勢[6]，所以需要人機交互更加智能的光環境控制方式。

伴隨著AR和虛擬現實等新技術的出現，通過攝像頭捕獲人體活動中的手勢[7]與肢體信息[8]，使得人機交互方式實現更加簡單和多樣化[9]。因此，本文將以廚房為例，探討住宅內動作與光環境之間的數值關系，并驗證將動作識別控制應用于光環境控制的可行性。

1 研究內容與方法

1.1 相關照明規范

Wirz[10]和Hoof等[11]認為，對應不同精細程度工作，亮度水平需提高2～4倍。《建筑照明設計標準》(GB 50034—2013)[12]中將住宅室內空間劃分為8大場所，規范中起居室、臥室與廚房均做了細分，額外給出了工作模式所需的照度標準值，其中廚房相關規范數值如表1所示。

表1 住宅建筑廚房照明標準值Table 1 Residential kitchen lighting standards

而廚房操作臺所包含的操作種類可以繼續細分，鄭麗鑫[13]將廚房工作流程分為準備階段、烹飪階段和清洗階段，并將工作區域分為清洗區、烹飪區及制作區。每種工作對應的肢體動作與姿態也不同，如果要實現建筑光環境的智能主動控制，細化光環境的參數分類并建立人體與光環境參數間的數值關系就尤為重要。本文將以廚房中制作區的食材準備操作為例，探究工作面照度與人體姿態之間的數值關系。

1.2 實驗內容

實驗測量儀器為T&D TR74-Ui空氣溫濕度照度紫外強度記錄儀，照度測試精度為0.01 lx，一共4個測量通道，每個通道可記錄8 000個數據。照明設備為JZTL005M可調光LED臺燈，具有國標A級標準照度，中心照度可達750 lx。

實驗場所為真實的廚房，為了控制實驗變量，實驗選擇在夜晚沒有自然光線時進行，時間為日落之后的20：00至21：00內。在廚房原有的吸頂燈作為背景光源的基礎上，使用調光LED臺燈以及照度儀預先設置好臺面的照度值，分為五檔，分別為100 lx、200 lx、300 lx、400 lx和500 lx。使用固定機位的相機拍攝記錄被實驗者在不同照度下進行精細操作的人體動作姿態，實驗場所平面圖如圖1所示。

圖1 實驗場所平面圖Fig.1 Plan of the experimental site

為了使動作變化數值與工作面照度數值形成正確的數值關系，避免被試者憑借熟練度進行操作而不注視工作面，進而影響到動作反映，實驗中對被試者的操作精度進行了一定要求。被試者需通過自行目測，按1 cm的寬度間隔對土豆進行切割，盡量減小所切土豆條與1 cm寬度的誤差，確保被試者認真參與實驗。

人體肢體動作的數值的獲取方式為截取實驗獲得錄像中的代表圖像幀，將每次動作結果導入至AutoCAD軟件中，分別對人體的A、B、C、D四個夾角進行角度測量。其中A為下半身軸線與上半身軀干軸線的夾角，B為頭部軸線與上半身軀干軸線的夾角，C為上半身軀干軸線與垂直方向的夾角，D為頭部軸線與垂直方向的夾角，如圖2所示。

圖2 人體動作姿勢測量方法示意圖Fig.2 Measurement method of human posture

參與實驗的被試者均無眼部疾病，且裸眼或經過佩戴眼鏡修正后的視力水平均在4.8以上，平均年齡為39歲，共有40人參與了實驗，年齡性別構成圖如圖3所示。

圖3 性別構成圖Fig.3 Diagram of gender composition

實驗結束后對被試者發放調查問卷，詢問每個實驗被試者對于各個照度的光環境的評價，并結合肢體動作變化數據進行分析，最終得出光環境與人體肢體動作的數值關系。本文實驗中光環境布局受限于實驗中的照明器材，當僅使用原有一般照明時，工作面平均照度約為46 lx，因此空間光分布存在一定的明暗反差，實驗結果具有一定局限性。

2 測試結果分析

2.1 實驗數據總結

調查問卷數據表明，70%的實驗被試者認為工作面照度值低于300 lx時較為昏暗，導致工作效率降低；且有65%的被試者認為當工作面照度為300 lx時進行精細操作最舒適，有57.5%的人認為500 lx時操作觀感最清晰，如表2所示。

表2 問卷結果中各個照度值的評價人數統計Table 2 Statistics of evaluators in questionnaire results

而統計所得的肢體數據表明，A與B夾角角度值雖然隨著工作面照度增加而有所增加，即工作面照度越高，人的姿態越舒展；但是角度值變化范圍極小，如圖4所示。

針對身體前傾與低頭的角度值變化幅度進行詳細分析，將每種照度下的C值與D值求出平均值并畫出變化曲線圖，如圖5所示。經過計算，ABCD各夾角數據的相對極差分別為0.21、0.22、1.31和0.74。

圖4 A與B夾角平均值曲線圖Fig.4 Curve of average A and B Angle

圖5 C與D夾角平均值曲線圖Fig.5 Curve of average C and D Angle

2.2 肢體動作變化數值分析

從四個角的角度值變化曲線可以得出，由于每個人各自的動作習慣不同，肢體的變化程度也相應有所不同；夾角A與B的兩個邊均來自于人體本身，受個人行為習慣的差異影響更大，不適合作為動作識別的控制條件，而夾角C與D其中一邊為垂直方向，具有更高的參考價值；且C與D的夾角數據相對極差遠大于A與B，所以C與D肢體角度值相對照度值的變化程度更加明顯。為了建立更加明確的照度與動作之間的數值關系，本文最終選取夾角C作為身體前傾的程度數值，夾角D作為頭部低下的程度數值。

上述結果表明，在一定照度值范圍內，由于視覺舒適度與清晰度隨著工作面照度值增大而相應提高，使得人在操作時的姿勢舒展程度也隨之提高，肢體彎曲幅度減小。但是過高的照度會使人在操作過程中感到刺眼。以問卷結果中的300 lx為準，根據實驗所得曲線圖，得出人在足夠的照度下進行此類操作時，低頭傾角C一般不會大于60°，彎腰傾角D一般不會大于20°。對光環境容忍度較高的人，對高照度較為反感，傾角也會相應較小，遠低于所述的前傾20°和低頭60°，較高的照度反而會引起這類人群的視覺不適。

由于存在部分使用者對環境照度的寬容度較高，照明控制系統的基準照度值并不宜過高設置，基準可以設定為200 lx或者300 lx。綜上，可以初步得出基于動作變化的自動光環境控制策略，當上身傾角大于20°即可提升照度水平，頭部傾角大于60°也可提升照度水平，若是兩者均符合，則需要大幅度提升照度水平。

2.3 應用驗證

依據上述實驗中所得數據與結論，建立基于動作識別的光環境智能控制系統，系統算法運行過程如下：首先通過Kinect動作傳感器進行人體識別，對識別到的關節點坐標數據進行數學計算得出關節夾角；其次通過照度傳感器對當前工作面照度進行測量并反饋至控制系統；最終將指令發送至Arduino單片機控制板，由單片機按預設模式進行LED燈光的調節。系統結構如圖6所示。

圖6 控制系統結構圖Fig.6 Control system structure flow chart

最終完成的程序界面中可以描繪出人體側面骨骼圖，并同時顯示程序識別到的關鍵關節夾角角度值，彎腰超過閾值則提高亮度(為了測試方便同時發出紅色光)，恢復直立則燈光恢復為默認狀態；同時模擬在炊事過程中因看不清而舉起食材觀察的情景，用手部舉起的方式進行條件判斷，并在界面中顯示是否“舉手”，未舉手則顯示“等待”。實驗過程如圖7所示，整個系統可以在用戶不自覺低頭看操作臺的時候提高光源亮度。

圖7 系統測試界面圖，當彎腰幅度過大時增大亮度Fig.7 System test interface, increase brightness when bending too far

3 結語

住宅在裝修設計時室內光環境設計通常不夠精細，用戶對光環境參數不重視與不了解加重了這一現象，導致用戶在實際的居住過程中，住宅內的光環境并不理想。而目前可選的家用可調光燈具還沒有足夠智能化，控制方式也較為落后和繁瑣，增加了用戶的學習成本。經過本文實驗可知光環境與人的動作行為有一定的關聯，不合適的光環境在人不知覺的情況下將對人的動作產生一定影響。過低的工作面照度將使人的肢體傾角增大，對頸椎與脊椎造成更大壓力。

使用新興的智能控制手段，可以簡化用戶的控制步驟，降低老年人的學習成本。由智能系統替代用戶調整光環境，有助于減少安全隱患，提高生活質量。