Il movimento è un requisito fondamentale per avere una qualità di vita soddisfacente. È un’attività che richiede la cooperazione tra sistema nervoso e sistema muscolo-scheletrico al fine di produrre un cambiamento di posizione e di postura del soggetto all’interno dell’ambiente. Allo scopo di studiare il movimento di un soggetto è possibile utilizzare sistemi di analisi di laboratorio o sistemi di sensori applicabili direttamente sul soggetto andando a stimare parametri di diversa natura in grado di caratterizzare l’intero processo di locomozione. In questo progetto si è considerato un sistema indossabile prototipale basato su sensori inerziali. Il prototipo è dotato di un modulo composto da accelerometro, giroscopio e magnetometro triassiali. Il dispositivo è posto mediante l’utilizzo di un marsupio sportivo a livello lombare. In questo progetto si è voluto stimare la distanza percorsa e la velocità media relative ad una sessione impiegando solamente i dati d’accelerazione. Nell’implementazione dell’algoritmo sono state affrontate tre problematiche principali: la rimozione della componente gravitazionale, il denoising del segnale e l’implementazione del processo d’integrazione. L’effetto della gravità sui dati è stato stimato come il valor medio nella norma del segnale accelerazione durante la fase inziale della sessione dove il soggetto rimane fermo in posizione anatomica. Gli altri due punti invece sono affrontati implementando un filtro alla Kalman. Ai fini dell’analisi delle prestazioni dell’algoritmo sono state organizzate quattro tipi di prove in piano a distanza predefinita (6, 10, 15 e 20 metri) coinvolgendo tre soggetti volontari sani. Complessivamente si è evidenziato come l’algoritmo abbia un’accuratezza e una precisone medie del 79.83 % e del 62.14 %. In genere, l’algoritmo tende a soffrire di un calo delle prestazioni con l’aumentare della durata della sessione motoria. Si è osservato come l’incertezza di stima tenda a crescere con l’aumentare della distanza da percorrere evidenziando una progressiva diminuzione di accuratezza e precisione relative alla specifica prova. Tale comportamento può ricondursi sia al fenomeno d’accumulo d’errore indotto dall’operazione d’integrazione sia da limitazioni interne relative all’implementazione dell’algoritmo.

Ricostruzione di parametri del movimento umano mediante sistema prototipale basato su sensori inerziali

MUFATO, LEONARDO
2021/2022

Abstract

Il movimento è un requisito fondamentale per avere una qualità di vita soddisfacente. È un’attività che richiede la cooperazione tra sistema nervoso e sistema muscolo-scheletrico al fine di produrre un cambiamento di posizione e di postura del soggetto all’interno dell’ambiente. Allo scopo di studiare il movimento di un soggetto è possibile utilizzare sistemi di analisi di laboratorio o sistemi di sensori applicabili direttamente sul soggetto andando a stimare parametri di diversa natura in grado di caratterizzare l’intero processo di locomozione. In questo progetto si è considerato un sistema indossabile prototipale basato su sensori inerziali. Il prototipo è dotato di un modulo composto da accelerometro, giroscopio e magnetometro triassiali. Il dispositivo è posto mediante l’utilizzo di un marsupio sportivo a livello lombare. In questo progetto si è voluto stimare la distanza percorsa e la velocità media relative ad una sessione impiegando solamente i dati d’accelerazione. Nell’implementazione dell’algoritmo sono state affrontate tre problematiche principali: la rimozione della componente gravitazionale, il denoising del segnale e l’implementazione del processo d’integrazione. L’effetto della gravità sui dati è stato stimato come il valor medio nella norma del segnale accelerazione durante la fase inziale della sessione dove il soggetto rimane fermo in posizione anatomica. Gli altri due punti invece sono affrontati implementando un filtro alla Kalman. Ai fini dell’analisi delle prestazioni dell’algoritmo sono state organizzate quattro tipi di prove in piano a distanza predefinita (6, 10, 15 e 20 metri) coinvolgendo tre soggetti volontari sani. Complessivamente si è evidenziato come l’algoritmo abbia un’accuratezza e una precisone medie del 79.83 % e del 62.14 %. In genere, l’algoritmo tende a soffrire di un calo delle prestazioni con l’aumentare della durata della sessione motoria. Si è osservato come l’incertezza di stima tenda a crescere con l’aumentare della distanza da percorrere evidenziando una progressiva diminuzione di accuratezza e precisione relative alla specifica prova. Tale comportamento può ricondursi sia al fenomeno d’accumulo d’errore indotto dall’operazione d’integrazione sia da limitazioni interne relative all’implementazione dell’algoritmo.
2021
Reconstruction of human movement parameters using a prototype system based on inertial sensors
Sensori Inerziali
Movimento Umano
Elaborazione Segnali
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Tesi (Versione Uniweb PDF Accessibile).pdf

accesso riservato

Dimensione 1.93 MB
Formato Adobe PDF
1.93 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/41238