ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-04212010-123053


Tipo di tesi
Tesi di dottorato di ricerca
Autore
CARBONARO, NICOLA
URN
etd-04212010-123053
Titolo
Sistemi indossabili per l’acquisizione e classificazione della gestualità della mano attraverso fusione sensoriale
Settore scientifico disciplinare
ING-INF/06
Corso di studi
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Relatori
relatore Ing. Tognetti, Alessandro
relatore Prof. De Rossi, Danilo
tutor Prof. Landini, Luigi
Parole chiave
  • sistemi indossabili
  • classificazione gestualità mano
  • monitoraggio movimento umano
  • accelerometri
Data inizio appello
28/05/2010
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
28/05/2050
Riassunto
L’attività di ricerca scientifica effettuata nell’ambito del corso di Dottorato si è svolta nel settore dell’analisi del movimento umano attraverso lo sviluppo e l’utilizzo di sistemi indossabili. In particolare, la ricerca si è focalizzata sul monitoraggio delle variabili cinematiche della mano attraverso l’utilizzo di un guanto sensorizzato basato su sensori innovativi ad elastomero conduttivo, e lo studio/sviluppo di micro-sensori inerziali. La ricerca si è articolata attraverso tre temi principali: (i) progettazione e applicazione di sistemi basati su tessuti sensorizzati; (ii) studio e sviluppo di sistemi basati su micro-sensori inerziali e di algoritmi di ricostruzione; (iii) sviluppo di metodi di fusione sensoriale.
Partendo dallo studio dello stato dell’arte dei sistemi indossabili basati su sensori ad elastomero conduttivo (CE) integrati nel tessuto, la ricerca si è focalizzata sullo sviluppo di una elettronica portatile, capace di elaborare i dati direttamente on-board e con trasmissione wireless. Inoltre, sono state studiate le peculiarità della risposta dei tessuti sensorizzati e sono stati sviluppati degli algoritmi e delle applicazioni per il monitoraggio della cinematica della mano durante esercizi di manipolazione, che hanno mostrato buoni risultati.
L’analisi delle caratteristiche dei sensori inerziali, ha portato alla sviluppo di sistemi ed algoritmi per il monitoraggio/classificazione dell’attività umana. In un ulteriore studio, i segnali estratti dall’accelerometro sono stati utilizzati in un approccio di fusione dati con segnali fisiologici, per lo studio e sviluppo di un classificatore impiegato per la valutazione automatica dello stato di operatori che lavorano in condizioni di emergenza.
Infine, è stato sviluppato un algoritmo di fusione sensoriale in cui l’informazione estratta dai sensori di un guanto sensorizzato basato su sensori CE viene combinata con quella di accelerometri triassiali integrati nel guanto stesso. Attraverso gli algoritmi sviluppati è stato possibile ricostruire i movimenti di abduzione-adduzione delle dita. Questa possibilità ha permesso di sviluppare un’applicazione che permette il monitoraggio delle variabili cinematiche della mano.

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