• whole-body pointing
• kinematics
• coordination
• center of mass
• finger trajectory
• joint coupling
• modular control

Lo svolgimento dell'attività di Tirocinio Sperimentale presso l'Istituto Italiano di Tecnologia di Genova, nel Dipartimento di “Robotics, Brain and Cognitive Sciences” nel Laboratorio di Human Behavior sotto la supervisione del Prof. T. Pozzo e del Dott. E. Chiovetto ha portato a termine un’Analisi Biomeccanica di un movimento complesso di Whole-Body Pointing (WBP), eseguendo l'analisi cinematica attraverso l'utilizzo del sistema optoelettronico VICON.
Entrando piu’ nel dettaglio, si e’ eseguita un’analisi per confrontare il movimento di andata (going movement), ovvero la discesa verso il raggiungimento del target, con il movimento per tornare alla posizione naturale (return movement) analizzando i dati di 12 soggetti sani che hanno partecipato volontariamente all’esperimento eseguito in cinque differenti condizioni sperimentali (ND1: condizione normale a distanza 1, ND2: condizione normale a distanza 2, ITsD2: richiedendo al soggetto di ragggiungere il target con una traiettoria rettilinea, ITcD2: richiedendo una traiettoria curvilinea, KD2: raggiungimento del target senza piegare le ginocchia).
I parametri con cui si sono messi a confronto i due movimenti sono stati: la durata del movimento, il B-Factor della traiettoria dei markers, i profili di velocita’ e la lunghezza media delle traiettorie dei markers, la curvatura delle traiettorie del centro di massa, il coefficiente di correlazione tra gli angoli intrinseci ai giunti (Joint Angles) e gli angoli estrinseci rispetto alla verticale (Elevation Angles) ed il coefficiente di correlazione tra le traiettorie del Centro di Massa (CoM) e del dito lungo l’asse x e lungo l’asse y (il movimento di WBP e’ stato approssimato come movimento planare sul piano xy).
I risultati principali di questa prima fase del lavoro sono stati i seguenti: il movimento di andata ha una durata media inferiore al movimento del ritorno (0.87±0.16 s per il primo movimento contro i 1.22±0.24 s del secondo) ed un B-Factor superiore (0.49±0.04 per il Going e 0.35±0.05 per il Return). Le lunghezze medie delle traiettorie dei markers invece rivelano una lunghezza media superiore per le traiettorie del ritorno ed inoltre una lunghezza media che aumenta andando dal Lower Body (markers M1 Ankle, M2 Knee ed M3 Hip) all’Upper Body (markers M4 Shoulder, M5 Elbow ed M6 Finger).
Andando invece ad analizzare la curvatura media delle traiettorie del Centro di Massa si e’ ottenuto una valore statisticamente maggiore per quanto concerne la curvatura del ritorno. Una volta conclusa la fase di analisi parametrica si e’ eseguita un’analisi di covarianza tramite la Principal Component Analysis (PCA) sugli Elevation Angles (Shank, Thigh, Trunk, Head and Humerus) e sui Joint Angles (Ankle, Knee, Hip, Shoulder and Elbow) per il movimento di andata, per il movimento di ritorno ed infine per il movimento globale. Successivamente si e’ eseguita nuovamente una PCA ma tra tutte le coppie esistenti degli angoli descritti ed il calcolo dei relativi Loadings.
L’analisi della covarianza ha rilevato la presenza di un’alta correlazione tra andata e ritorno e dell’utilizzo della stessa strategia motoria per entrambi i movimenti. Nello Spazio Estrinseco degli Elevation Angles si e’ osservata, sia per il movimento di andata che per quello di ritorno, un’unica componente principale (PC1) in grado di descrivere piu del 90% della varianza legata all’esecuzione del movimento. Nello Spazio Intrinseco dei Joint Angles invece si sono riscontrate necessarie due componenti principali (PC1 e PC2) per oltrepassare la soglia prestabilita di 90%. Dall’analisi dei Loadings delle componenti principali sorge evidente come la prima componente descriva la componente posturale del movimento mentre la seconda sia associata al subtask di puntamento e permetta di incrementare la precisione di quest’ultimo.
Successivamente si e’ deciso di portare a termine una Simulazione realizzata in ambiente MATLAB® al fine di ricostruire il movimento studiato mediante l’utilizzo di differenti componenti principali in modo da poter delucidare il rispettivo ruolo delle PC1 e PC2 sul movimento globale, eseguendo un confronto tra le traiettorie registrate e quelle ricostruite. Tale fase ha permesso di confermare l’ipotesi fatta precedentemente sul ruolo delle due componenti principali all’interno del movimento di WBP.
Si e’ infine descritta ed analizzata l'attività elettromiografica, rilevata mediante un Elettromiografo wireless, dei 24 muscoli piu’ significativi per analizzare il movimento in esame. La Principal Component Analysis (PCA) e la Non-Negative Matrix Factorization (NNMF) sull’attivita’ elettromiografica media di ogni partecipante, hanno permesso di constatare l’esistenza di 3 componenti principali che possono essere utilizzate per ottenere piu’ del 90% del VAF (Variance Accounted For) associato ai segnali EMG. Questo e’ in accordo con l’ipotesi che il Sistema Nervoso Centrale non controlla in modo individuale i singoli muscoli ma utilizza sinergisticamente gruppi muscolari.