Biomechanics in crunch assisted walking

Crutch-assisted walking is very common among patients with a temporary or permanent impairment affecting lower limb biomechanics. Correct crutches’ handling is the way to avoid undesired side effects in lower limbs recovery or, in chronic users, upper limbs joints diseases. Active exoskeletons for spinal cord injured patients are commonly crutch assisted. In such cases, in which upper limbs must be preserved, specific training in crutch use is mandatory. A walking test setup was prepared to monitor healthy volunteers during crunch use as a first step. Measurements were performed by using both a motion capture system and instrumented crutches measuring load distribution. In this paper, we present preliminary tests results based on different subjects - having a variety of anthropometrical characteristics - during walking with parallel or alternate crutches, the so-called three and two-points strategies. Tests results present inter and intra subject variabilities and, as a first goal, influencing factors affecting crutch loads have been identified. In the future we aim to address crutch use errors that could lead to delayed recovery or upper limbs suffering in patients, giving valuable information to physicians and therapists to improve user’s training

Validation of a smart mirror for gesture recognition in gym training performed by a vision-based deep learning system

This paper illustrates the development and validation of a smart mirror for sports training. The application is based on the skeletonization algorithm MediaPipe and runs on an embedded device Nvidia Jetson Nano equipped with two fisheye cameras. The software has been evaluated considering the exercise biceps curl. The elbow angle has been measured by both MediaPipe and the motion capture system BTS (ground truth), and the resulting values have been compared to determine angle uncertainty, residual errors, and intra-subject and inter-subject repeatability. The uncertainty of the joints’ estimation and the quality of the image captured by the cameras reflect on the final uncertainty of the indicator over time, highlighting the areas of improvement for further development

Biomechanics in crutch assisted walking

Crutch-assisted walking is very common among patients with a temporary or permanent impairment affecting lower limb biomechanics. Correct crutches' handling is the way to avoid undesired side effects in lower limbs recovery or, in chronic users, upper limbs joints diseases. Active exoskeletons for spinal cord injured patients are commonly crutch assisted. In such cases, in which upper limbs must be preserved, specific training in crutch use is mandatory. A walking test setup was prepared to monitor healthy volunteers during crunch use as a first step. Measurements were performed by using both a motion capture system and instrumented crutches measuring load distribution. In this paper, we present preliminary tests results based on different subjects - having a variety of anthropometrical characteristics - during walking with parallel or alternate crutches, the so-called three and two-points strategies. Tests results present inter and intra subject variabilities and, as a first goal, influencing factors affecting crutch loads have been identified. In the future we aim to address crutch use errors that could lead to delayed recovery or upper limbs suffering in patients, giving valuable information to physicians and therapists to improve user's training

Validazione di algoritmi di calibrazione estrinseca basati su skeletonization del corpo umano

La presente memoria descrive le procedure utilizzate per la valutazione metrologica di procedure di calibrazione estrinseca di sistemi di visione composti da più telecamere. Viene definita calibrazione estrinseca quella procedura che consente di calcolare posizione ed orientamento di ogni telecamera presente in un sistema multicamera rispetto a tutte le altre. I metodi di calibrazione estrinseca si possono dividere principalmente in tre gruppi: tradizionali, basati sul riconoscimento di forme tridimensionali e basati su skeletonization. I metodi di calibrazione tradizionali si basano sull’utilizzo di target di calibrazione noti (scacchiere, griglie di punti, frange, etc) che vengono riconosciuti automaticamente dal sistema. Il sistema misura la posizione dei punti caratteristici del target ottenendo in questo modo i parametri di rotazione e traslazione desiderati. I metodi basati sul riconoscimento di forme tridimensionali (3D shape matching) sono invece fondati sulla coerenza geometrica di un oggetto 3D posizionato nel campo di vista delle varie telecamere: ciascun dispositivo registra una parte dell’oggetto target e successivamente, allineando ciascuna vista con le rimanenti, ed analizzando la traiettoria dell’oggetto vista da ogni telecamera è possibile risalire alle matrici di calibrazione. I metodi di calibrazione tradizionali, così come quelli basati su 3D shape matching risultano svantaggiosi in termini di tempo di esecuzione. Inoltre, queste tipologie necessitano di un target di calibrazione. Infine, i metodi basati sul riconoscimento dello scheletro umano (skeleton-based) utilizzano come target di calibrazione direttamente le articolazioni (joint) di un operatore che si posiziona all’interno del campo di vista delle telecamere. I metodi skeleton-based rappresentano quindi un’evoluzione dei metodi di 3D shape matching in quanto è come se venissero considerate forme 3D multiple rappresentate dai segmenti corporei dell’operatore stesso. Risulta quindi possibile ottenere una calibrazione estrinseca senza alcun oggetto caratteristico, ma semplicemente utilizzando il corpo dell’operatore umano come oggetto stesso. Nonostante in letteratura siano presenti lavori relativi alla valutazione dell’accuratezza nella misura dei joint, non sono presenti lavori che mostrano come questa accuratezza venga propagata a livello di matrici di rototraslazione risultanti dalla procedura di calibrazione. Il presente lavoro descrive le procedure utilizzate per valutare l’affidabilità della calibrazione estrinseca ottenuta tramite le posizioni dei joint misurate tramite il metodo di skeletonization descritto in [3]

Misura delle fasi del passo tramite algoritmi di machine learning durante camminate in esterna assistite da esoscheletro

Negli ultimi anni si è assistito ad uno sviluppo sempre maggiore di dispositivi robotici indossabili (esoscheletri) per il supporto degli arti inferiori, che permettono ad utilizzatori paraplegici di tornare a camminare. L’utilizzo di questi esoscheletri è purtroppo spesso limitato all’interno di laboratori specializzati muniti di diversi tipi di trasduttori per l’analisi della cinematica e della dinamica della camminata assistita. È noto che le performance nell’utilizzo di questi esoscheletri migliora notevolmente quando il paziente cammina in un ambiente maggiormente “user-friendly” quale ad esempio l’ambiente esterno. Secondo questa logica, durante gli scorsi anni, sono state sviluppate all’interno del nostro gruppo di ricerca delle stampelle strumentate in grado di misurare sia il carico scambiato tra stampella e piano d’appoggio della stessa, sia la fase del passo (stance o swing) in cui si trova l’utilizzatore dell’esoscheletro. In questo modo il fisioterapista è in grado di valutare la qualità della camminata del paziente in relazione alla fase del passo che sta attualmente svolgendo. L’algoritmo di misura della fase del passo è stato validato in un ambiente interno mostrando risultati incoraggianti: si è ottenuta una accuratezza di classificazione pari all’85% (deviazione standard pari al 3%). La presente memoria descrive la procedura di validazione dell’algoritmo per la misura delle fasi del passo durante prove di camminata assistite svolte in ambiente esterno, in diverse condizioni

Strumentazione ottica per la misura di strutture trabecolari: caratterizzazione metrologica e confronto tra setup sperimentali

L’additive manufacturing (prototipazione rapida o stampa 3D) è una tecnica che permette di riprodurre oggetti senza i vincoli geometrici tipici della manifattura classica. Questa tecnica consente di realizzare particolari di estrema complessità tra cui le cosiddette “strutture trabecolari”, strutture che presentano proprietà fisiche, meccaniche e topologiche molto vantaggiose. Grazie a queste caratteristiche, negli ultimi anni, esse sono state sempre più utilizzate in ambiti applicativi quali ad esempio la biomedica e l’automotive. Nonostante l’elevata flessibilità delle macchine per la prototipazione, la complessità di queste strutture è tale da generare spesso differenze tra la struttura progettata e il risultato finale della stampa 3D. Risulta quindi necessario progettare e realizzare dei banchi di misura che possano individuare tali differenze. Attualmente la caratterizzazione sperimentale è infatti limitata alla valutazione delle curve di sforzo (mediante test di compressione), e alla valutazione della porosità della superficie (tramite microscopi elettronici). Queste valutazioni vengono eseguite tramite tecniche quali, ad esempio, la Digital Image Correlation. Un altro approccio di misura comprende la visione 2D e 3D, con la quale è possibile effettuare misure dimensionali di campioni di strutture trabecolari prototipate. La presente memoria descrive i primi risultati ottenuti tramite due diversi setup sperimentali per la misura dimensionale di una struttura trabecolare realizzata tramite additive manufacturing. In particolare sono stati utilizzati due trasduttori di misura differenti, un triangolatore laser e una telecamera con ottica telecentrica, per la misura delle dimensioni caratteristiche di un campione prototipato. Le misure effettuate sono state valutate sia in termini di accuratezza di misura che di conformità con il progetto di partenza

Gesture recognition per robotica collaborativa: primo approccio

Con il nuovo paradigma di Industria 4.0 si introducono i robot collaborativi, che condividono l’area di lavoro con l’operatore. Risulta necessario non solo elaborare adeguate strategie per assicurare la sicurezza degli operatori, ma anche metodi efficaci per comunicare con i robot collaborativi in modo naturale, tramite comandi vocali o gesti. Come primo approccio al problema della comunicazione umano-robot si è adottato un sistema di riconoscimento gesti basato su un algoritmo di Deep Learning, sviluppato sulla piattaforma MATLAB 2017b, in grado di riconoscere quattro diversi tipi di gesto a partire da immagini RGB, come riportato in Fig. 1. I gesti proposti sono caratterizzati da tre condizioni: devono essere eseguiti usando entrambe le mani con la sinistra chiusa a pugno, il più possibile alla stessa altezza e non troppo distanti tra loro. Il sistema è stato testato offline su quattro diversi dataset acquisiti sperimentalmente per valutare le performance in diverse condizioni. L’applicazione è stata poi testata in real-time per valutare la velocità del sistema nell’effettuare i riconoscimenti