Riconoscimento di Movimenti Umani tramite Sensori EMG: Sviluppo e Analisi di un Sistema Basato su Bracciale Elettromiografico

L'obiettivo della tesi è implementare delle tecniche per la classificazione dei movimenti umani attraverso segnali elettromiografici (EMG), utilizzando il bracciale Mindrove Armband per la raccolta dati. Il lavoro si articola in diverse fasi che includono una revisione dello stato dell’arte, la replicazione di modelli di classificazione esistenti, e l’identificazione di movimenti specifici rilevanti per il settore industriale, in particolare nel contesto del manufacturing. Durante il progetto, saranno analizzati diversi studi, compreso un lavoro di riferimento, per valutare le potenzialità e i limiti di queste metodologie. L'obiettivo finale è la selezione di movimenti significativi nel contesto produttivo (ad esempio, afferrare oggetti, posizionarli, eseguire rotazioni) e lo sviluppo di modelli di classificazione basati sui segnali EMG.