The benefits of having a high indoor environmental quality (IEQ) for a healthy life and optimal performance are well known. In addition, research has been executed on the effects of indoor environmental parameters such as (day)light, sound/ acoustics, temperature, and air quality on people living with dementia.
DOCUMENT
This study explores if multiple alterations of the classrooms' indoor environmental conditions, which lead to environmental conditions meeting quality class A of Dutch guidelines, result in a positive effect on students' perceptions and performance. A field study, with a between-group experimental design, was conducted during the academic course in 2020–2021. First, the reverberation time (RT) was lowered in the intervention condition to 0.4 s (control condition 0.6 s). Next, the horizontal illuminance (HI) level was raised in the intervention condition to 750 lx (control condition 500 lx). Finally, the indoor air quality (IAQ) in both conditions was improved by increasing the ventilation rate, resulting in a reduction of carbon dioxide concentrations, as a proxy for IAQ, from ~1100 to <800 ppm. During seven campaigns, students' perceptions of indoor environmental quality, health, emotional status, cognitive performance, and quality of learning were measured at the end of each lecture using questionnaires. Furthermore, students' objective cognitive responses were measured with psychometric tests of neurobehavioural functions. Students' short-term academic performance was evaluated with a content-related test. From 201 students, 527 responses were collected. The results showed that the reduction of the RT positively influenced students' perceived cognitive performance. A reduced RT in combination with raised HI improved students' perceptions of the lighting environment, internal responses, and quality of learning. However, this experimental condition negatively influenced students' ability to solve problems, while students' content-related test scores were not influenced. This shows that although quality class A conditions for RT and HI improved students' perceptions, it did not influence their short-term academic performance. Furthermore, the benefits of reduced RT in combination with raised HI were not observed in improved IAQ conditions. Whether the sequential order of the experimental conditions is relevant in inducing these effects and/or whether improving two parameters is already beneficial, is unknown.
DOCUMENT
Light therapy for older persons with dementia is often administered with light boxes, even though indoor ambient light may more comfortably support the diverse lighting needs of this population. Our objective is to investigate the influence of indoor daylight and lighting on the health of older adults with dementia living in long-term care facilities. A systematic literature search was performed within PubMed, CINAHL, PsycINFO, Web of Science and Scopus databases. The included articles (n=37) were published from 1991 to 2020. These articles researched the influence of existing and changed indoor light conditions on health and resulted in seven categories of health outcomes. Although no conclusive evidence was found to support the ability of indoor light to decrease challenging behaviors or improve circadian rhythms, findings of two studies indicate that exposure to (very) cool light of moderate intensity diminished agitation. Promising effects of indoor light were to reduce depressive symptoms and facilitate spatial orientation. Furthermore, there were indications that indoor light improved one’s quality of life. Despite interventions with dynamic lighting having yielded little evidence of its efficacy, its potential has been insufficiently researched among this study population. This review provides a clear and comprehensive description of the impact of diverse indoor light conditions on the health of older adults with dementia living in long-term care facilities. Variation was seen in terms of research methods, (the description of) light conditions, and participants’ characteristics (types and severity of dementia), thus confounding the reliability of the findings. The authors recommend further research to corroborate the beneficial effects of indoor light on depression and to clarify its role in supporting everyday activities of this population. An implication for practice in long-term care facilities is raising the awareness of the increased lighting needs of aged residents. Original article at: https://doi.org/10.2147/CIA.S297865
MULTIFILE
Drones have been verified as the camera of 2024 due to the enormous exponential growth in terms of the relevant technologies and applications such as smart agriculture, transportation, inspection, logistics, surveillance and interaction. Therefore, the commercial solutions to deploy drones in different working places have become a crucial demand for companies. Warehouses are one of the most promising industrial domains to utilize drones to automate different operations such as inventory scanning, goods transportation to the delivery lines, area monitoring on demand and so on. On the other hands, deploying drones (or even mobile robots) in such challenging environment needs to enable accurate state estimation in terms of position and orientation to allow autonomous navigation. This is because GPS signals are not available in warehouses due to the obstruction by the closed-sky areas and the signal deflection by structures. Vision-based positioning systems are the most promising techniques to achieve reliable position estimation in indoor environments. This is because of using low-cost sensors (cameras), the utilization of dense environmental features and the possibilities to operate in indoor/outdoor areas. Therefore, this proposal aims to address a crucial question for industrial applications with our industrial partners to explore limitations and develop solutions towards robust state estimation of drones in challenging environments such as warehouses and greenhouses. The results of this project will be used as the baseline to develop other navigation technologies towards full autonomous deployment of drones such as mapping, localization, docking and maneuvering to safely deploy drones in GPS-denied areas.
In de automotive sector vindt veel onderzoek en ontwikkeling plaats op het gebied van autonome voertuigtechnologie. Dit resulteert in rijke open source software oplossingen voor besturing van robotvoertuigen. HAN heeft met haar Streetdrone voertuig reeds goede praktijkervaring met dergelijke software. Deze oplossingen richten zich op een Operational Design Domain dat uitgaat van de publieke verkeersinfrastructuur met daarbij de weggebruikers rondom het robotvoertuig. In de sectoren agrifood en smart industry is een groeiende behoefte aan automatisering van mobiele machinerie, versterkt door de actuele coronacrisis. Veel functionaliteit van bovengenoemde automotive software is inzetbaar voor mobiele robotica in deze sectoren. De toepassingen zijn enerzijds minder veeleisend - denk aan de meer gestructureerde omgeving, lagere snelheden en minder of geen ‘overige weggebruikers’ – en anderzijds heel specifiek als het gaat over routeplanning en (indoor) lokalisatie. Vanwege dit specifiek karakter is de bestaande software niet direct inzetbaar in deze sectoren. Het MKB in deze sectoren ervaart daarom een grote uitdaging om dergelijke complexe autonome functionaliteit beschikbaar te maken, zonder dat men kan voorbouwen een open, sectorspecifieke softwareoplossing. In Automotion willen de aangesloten partners vanuit bestaande kennis en ervaring tot een eerste integratie en demonstratie komen van een beschikbare automotive open source softwarebibliotheek, aangepast en specifiek ingezet op rijdende robots voor agrifood en smart industry, met focus ‘pickup and delivery’ scenario’s. Hierbij worden de aanpassingen - nieuwe en herschreven ‘boeken’ in de ‘bibliotheek’ - weer in open source gepubliceerd ter versterking van het MKB en het onderwijs. Parallel hieraan willen de partners ontdekken welke praktijkvragen uit dit proces voortvloeien en welke onderliggende kennislacunes in de toekomst moeten worden ingevuld. Via open workshops met uitnodigingen in diverse netwerken worden vele partijen uitgenodigd om gezamenlijk aan de hand van de opgedane ervaringen van gedachten te wisselen over actuele kennisvragen en mogelijke gezamenlijke toekomstige beantwoording daarvan.
Voor zowel de jaarcijfers als de leverbetrouwbaarheid is het noodzakelijk om voorraad in een magazijn te tellen. Vaak gebeurt dit periodiek. Een populair fenomeen is Cycle Counting, dit betekent dat alle voorraad (op een gedefinieerd moment) wordt geteld, bijvoorbeeld elke 90 dagen. Het tellen van voorraad wordt handmatig uitgevoerd door medewerkers. De medewerkers worden gestuurd naar een locatie in het magazijn die minder dan 90 dagen geleden is geteld, gevraagd wordt of deze pallet nog op de locatie aanwezig is en wat het aantal stuks is. Het idee is om dit proces te automatiseren met een drone. De drone moet in staat zijn om autonoom in een gangpad te navigeren en opnames te maken van de voorraad. Vervolgens kunnen deze beelden geanalyseerd worden en de juiste locatie aan het juiste palletnummer worden gelinkt. Ook zouden lege locaties herkend kunnen worden om vervolgens te controleren of deze overeenstemmen met data uit het voorraadbeheersysteem. Autonoom navigeren met een drone die buiten vliegt op basis van GPS is een commodity. Een drone autonoom indoor te laten navigeren in een GPS-deprived omgeving is op zich al een uitdaging. Om echter van de toepassing een commercieel succes te maken moet dit een zo goedkoop mogelijke drone zijn waar, behalve de camera, zo min mogelijk extra sensoren aan worden toegevoegd. Het idee achter dit project is om een vooronderzoek uit te voeren naar de mogelijkheden om drones autonoom te laten navigeren in magazijnen. Indien dit mogelijk is kan verder onderzoek plaats vinden hoe met behulp van drones Cycle Counting geautomatiseerd kan worden. De Twirre architectuur biedt een goed uitgangspunt om het autonoom vliegen met drones in een magazijn te ontwikkelen. De projectpartners hebben met dit KIEM project de volgende doelstellingen: • onderzoeken of visuele markers in combinatie met een camera gebruikt kunnen worden om in een magazijn de positie van een drone te bepalen; • indien nodig inventariseren welke extra sensoren gebruikt kunnen worden om in een magazijn de positie van een drone te bepalen; • onderzoeken of door alleen van de camerasensor gebruik te maken in een magazijn obstakels kunnen worden gedetecteerd die ontweken moeten worden; • indien nodig inventariseren welke sensoren gebruikt kunnen worden om in een magazijn obstakels te kunnen detecteren die ontweken moeten worden; • keuzes maken voor positie- en antibots-sensoren, deze integreren in de Twirre architectuur; • een drone met de uitgebreide Twirre architectuur testen in een magazijn, autonoom door de gangen in het magazijn te vliegen, de positienauwkeurigheid te bepalen en de botspreventie te testen; • daarmee de basis leggen voor een vervolgproject gericht op het ontwikkelen van een platform dat op basis van een autonoom vliegende drone Cycle Counting kan uitvoeren.