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Nel secondo capitolo è stato tracciato un quadro dello stato dell’arte, riportando alcuni lavori recenti e significativi, incentrati sull’elaborazione di segnali mioelettrici cutanei per la realizzazione di interfacce uomo-macchina

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Academic year: 2021

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INTRODUZIONE

INTRODUZIONE

Il lavoro realizzato si propone come investigazione nel campo delle più intuitive interfacce uomo- macchina di recente studio e sviluppo in ambito robotico e medicale con particolare interesse a quel tipo di interfacce che si basano sulla rivelazione di segnali biologici correlati al movimento. Al di là dei comuni metodi di interazione uomo-macchina basati sui sensi, il corpo umano è ,infatti, molto più attivo e reattivo, essendo composto da cellule e tessuti che cambiano il proprio comportamento in seguito a stimoli. Questo patrimonio naturale giustifica l’attenzione che è rivolta in maniera sempre crescente ai segnali biologici, per aumentare le nostre capacità interattive e comunicative. I campi di applicazioni sono diversi, dal supporto alle attività della vita quotidiana, all’assistenza funzionale o alla sostituzione funzionale, alla teleriabilitazione. Nel contesto, sono stati analizzati segnali elettromiografici cutanei (o di superficie), che possono essere misurati in maniera non invasiva, sicura e conveniente, inoltre si prestano ad un’implementazione di interfacce uomo- macchina più funzionali alla tecnologia corrente. Il prototipo messo a punto in questa tesi è un sistema indossabile costituito da una fascia per l’avambraccio, con tre elettrodi tessili cutanei, per la registrazione di segnali EMG, mirata alla classificazione di movimenti umani. Lo studio affrontato, si è proposto di dare giusto risalto ad ogni aspetto del sistema realizzato, per valutare nuovi metodi di approccio sia nell’hardware di registrazione dei segnali mioelettrici, sia nell’individuazione di nuovi parametri del segnale correlati al movimento, sia nel meccanismo di classificazione, sia, infine, nello sviluppo di un’applicazione grafica di interazione uomo-computer in tempo reale. Nel primo capitolo è stato introdotto il significato di Elettromiografia, unitamente a un breve excursus sulla sua evoluzione storica, seguito da un quadro anatomico e funzionale del muscolo scheletrico e dalla descrizione del segnale elettromiografico di superficie relativo a contrazioni volontarie. Nel secondo capitolo è stato tracciato un quadro dello stato dell’arte, riportando alcuni lavori recenti e significativi, incentrati sull’elaborazione di segnali mioelettrici cutanei per la realizzazione di interfacce uomo-macchina. Il terzo capitolo è stato dedicato alla descrizione delle fasi di progettazione dell’hardware realizzato nel lavoro di tesi, ovvero la fascia ad elettrodi tessili per l’avambraccio, elettrodi prodotti dall’azienda SMARTEX S.r.l., con particolare attenzione allo studio anatomico funzionale dei muscoli coinvolti nell’esecuzione dei movimenti analizzati e alle tecniche di elettromiografia, allo scopo di una corretta scelta della configurazione elettrodica da integrare sulla fascia. Nel quarto capitolo l’analisi si è incentrata sul condizionamento del segnale EMG registrato, sulla sua elaborazione per l’estrazione dei parametri di interesse per la classificazione, sull’ individuazione di quei parametri maggiormente correlati ai movimenti da caratterizzare e, infine, alla costruzione del particolare classificatore CUBE. Nella prima parte del quinto ed ultimo capitolo sono stati presentati i risultati del test di valutazione delle prestazioni del classificatore CUBE, e sono stati confrontati con quelli relativi a due classificatori a reti neurali comunemente noti in letteratura scientifica, il Multilayer Perceptron e la Mappa di Kohonen. Infine, è stata descritta l’interfaccia real-time che realizza un’applicazione grafica del classificatore di segnali EMG, utilizzando i movimenti del polso come controlli per la guida di un cursore che si sposta in uno spazio bidimensionale sul monitor di un personal computer. E’ stato scelto un feedback grafico come intuitivo riscontro dell’efficacia del classificatore e per dare un’idea delle applicazioni più ampie e complesse che è possibile sviluppare partendo dal risultato di classificazione ottenuto.

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