Valutazione quantitativa delle capacita motorie fondamentali nei bambini: una versione strumentata del TGMD-2

Lo studio dello sviluppo delle attività motorie fondamentali (FMS) nei bambini sta acquisendo in questi anni grande importanza, poiché la padronanza di queste ultime sembra essere correlata positivamente sia con la condizione di benessere fisico, sia con il mantenimento di alti livelli di autostima; si ritiene inoltre che possano contribuire al mantenimento di uno stile di vita sano in età adulta. In questo elaborato di tesi viene preso in considerazione un test di riferimento per la valutazione delle FMS, il TMGD – 2. Lo scopo è quello di fornire una valutazione quantitativa delle performance delle FMS, sulla base degli standard proposti dal protocollo TGMD-2, mediante una versione strumentata del test, utilizzando delle Inertial Measurement Unit (IMU). Questi sensori consentono di superare il limite posto dalla soggettività nella valutazione dell’operatore e permettono di esprimere un giudizio in maniera rapida e automatica. Il TGMD-2 è stato somministrato, in versione strumentata, a 91 soggetti di età compresa tra i 6 e i 10 anni. Sono stati ideati degli algoritmi che, a partire dai segnali di accelerazione e velocità angolare acquisiti mediante le IMU, consentono di conferire una valutazione a ciascuno dei task impartito dal TGMD – 2. Gli algoritmi sono stati validati mediante il confronto fra i risultati ottenuti e i giudizi di un valutatore esperto del TGMD-2, mostrando un alto grado di affinità, in genere tra l’80% e il 90%.

L'utilizzo di algoritmi genetici nel progetto preliminare di un velivolo

Il progetto di un velivolo risulta essere un processo multidisciplinare molto complesso. Per poter determinare una configurazione di variabili che permetta di soddisfare i requisiti che si desiderano ottenere dal velivolo, sono necessarie una serie di stime che richiedono altrettanti cicli di analisi delle caratteristiche, prima di poter ottenere una configurazione completa o accettabile. Il processo di progetto richiede, così, un gran numero di iterazioni per poter trovare la migliore configurazione. In questo lavoro di tesi verranno descritti gli strumenti di ottimizzazione noti come algoritmi genetici e verrà presentato come questi possano essere inquadrati all'interno della fase preliminare del progetto di un velivolo.

Studio della distribuzione del segnale misurato dal rivelatore a tempo di volo (tof) di alice e di nuovi algoritmi per la sua ottimizzazione

Questa tesi si propone di investigare l'origine di effetti non gaussiani nella distribuzione del segnale del rivelatore Time of Flight (TOF) dell'esperimento A Large Ion Collider Experiment (ALICE). Con la presa dati iniziata nel 2009 si è infatti osservata un'asimmetria nel segnale la cui origine è ancora oggetto di studio. L'analisi svolta mostra come essa sia dovuta a motivi strumentali piuttosto che fenomenologici e permette quindi di correggere in parte questa anomalia migliorando la risoluzione del rivelatore. ALICE è uno dei quattro esperimenti allestiti lungo l'anello del LHC e ha come obiettivo principale verificare l'esistenza di prove sperimentali che confermino l'esistenza di un nuovo stadio della materia, il cosiddetto Quark Gluon Plasma (QGP). Secondo la Cromodinamica Quantistica (QCD), la teoria che descrive l'interazione forte, caratteristica fondamentale di quark e gluoni è il loro confinamento all'interno di adroni. Studi recenti nell'ambito della QCD non-perturbativa hanno tuttavia dimostrato che in condizioni estreme di densità di materia adronica e temperatura sarebbe possibile un'inversione di tendenza nell'andamento della costante di accoppiamento forte. Le condizioni necessarie alla formazione del QGP sono ben riproducibili nelle collisioni ad energie ultrarelativistiche tra ioni pesanti, come quelle che sono state prodotte a LHC negli ultimi due anni, fra ioni di piombo con energie del centro di massa pari a 2.76 TeV per coppia di nucleoni. L'esperimento ALICE si propone di studiarne i prodotti e poiché la molteplicità di particelle che si generano nell'urto e considerevole, e necessario un sistema di rivelazione che permetta l'identificazione di particelle cariche su un grande angolo solido e in un ampio intervallo di impulsi. Il TOF, utilizzando un particolare rivelatore a gas detto Multigap Resistive Plate Chamber (MRPC), svolge brillantemente questo compito permettendo di raggiungere una risoluzione temporale inferiore ai 100 ps.

Sviluppo di algoritmi di grid data clustering basati su metodi statistici

Lo scopo del clustering è quindi quello di individuare strutture nei dati significative, ed è proprio dalla seguente definizione che è iniziata questa attività di tesi , fornendo un approccio innovativo ed inesplorato al cluster, ovvero non ricercando la relazione ma ragionando su cosa non lo sia. Osservando un insieme di dati ,cosa rappresenta la non relazione? Una domanda difficile da porsi , che ha intrinsecamente la sua risposta, ovvero l’indipendenza di ogni singolo dato da tutti gli altri. La ricerca quindi dell’indipendenza tra i dati ha portato il nostro pensiero all’approccio statistico ai dati , in quanto essa è ben descritta e dimostrata in statistica. Ogni punto in un dataset, per essere considerato “privo di collegamenti/relazioni” , significa che la stessa probabilità di essere presente in ogni elemento spaziale dell’intero dataset. Matematicamente parlando , ogni punto P in uno spazio S ha la stessa probabilità di cadere in una regione R ; il che vuol dire che tale punto può CASUALMENTE essere all’interno di una qualsiasi regione del dataset. Da questa assunzione inizia il lavoro di tesi, diviso in più parti. Il secondo capitolo analizza lo stato dell’arte del clustering, raffrontato alla crescente problematica della mole di dati, che con l’avvento della diffusione della rete ha visto incrementare esponenzialmente la grandezza delle basi di conoscenza sia in termini di attributi (dimensioni) che in termini di quantità di dati (Big Data). Il terzo capitolo richiama i concetti teorico-statistici utilizzati dagli algoritimi statistici implementati. Nel quarto capitolo vi sono i dettagli relativi all’implementazione degli algoritmi , ove sono descritte le varie fasi di investigazione ,le motivazioni sulle scelte architetturali e le considerazioni che hanno portato all’esclusione di una delle 3 versioni implementate. Nel quinto capitolo gli algoritmi 2 e 3 sono confrontati con alcuni algoritmi presenti in letteratura, per dimostrare le potenzialità e le problematiche dell’algoritmo sviluppato , tali test sono a livello qualitativo , in quanto l’obbiettivo del lavoro di tesi è dimostrare come un approccio statistico può rivelarsi un’arma vincente e non quello di fornire un nuovo algoritmo utilizzabile nelle varie problematiche di clustering. Nel sesto capitolo saranno tratte le conclusioni sul lavoro svolto e saranno elencati i possibili interventi futuri dai quali la ricerca appena iniziata del clustering statistico potrebbe crescere.

Studio ed implementazione di algoritmi per la navigazione inerziale di velivoli autonomi ad ala rotante

I sistemi di navigazione inerziale, denominati INS, e quelli di navigazione inerziale assistita, ovvero che sfruttano anche sensori di tipo non inerziale come ad esempio il GPS, denominati in questo caso INS/GPS, hanno visto un forte incremento del loro utilizzo soprattutto negli ultimi anni. I filtri complementari sfruttano segnali in ingresso che presentano caratteristiche complementari in termine di banda. Con questo lavoro di tesi mi sono inserito nel contesto del progetto SHERPA (Smart collaboration between Humans and ground-aErial Robots for imProving rescuing activities in Alpine environments), un progetto europeo, coordinato dall'Università di Bologna, che prevede di mettere a punto una piattaforma robotica in grado di aiutare i soccorritori che operano in ambienti ostili, come quelli del soccorso alpino, le guardie forestali, la protezione civile. In particolare è prevista la possibilità di lanciare i droni direttamente da un elicottero di supporto, per cui potrebbe essere necessario effettuare l'avvio del sistema in volo. Ciò comporta che il sistema di navigazione dovrà essere in grado di convergere allo stato reale del sistema partendo da un grande errore iniziale, dal momento che la fase di inizializzazione funziona bene solo in condizioni di velivolo fermo. Si sono quindi ricercati, in special modo, schemi che garantissero la convergenza globale. Gli algoritmi implementati sono alla base della navigazione inerziale, assistita da GPS ed Optical Flow, della prima piattaforma aerea sviluppata per il progetto SHERPA, soprannominata DreamDroneOne, che include una grande varietà di hardware appositamente studiati per il progetto, come il laser scanner, la camera termica, ecc. Dopo una panoramica dell'architettura del sistema di Guida, Navigazione e Controllo (GNC) in cui mi sono inserito, si danno alcuni cenni sulle diverse terne di riferimento e trasformazioni, si descrivono i diversi sensori utilizzati per la navigazione, si introducono gli AHRS (Attitude Heading Rference System), per la determinazione del solo assetto sfruttando la IMU ed i magnetometri, si analizza l'AHRS basato su Extended Kalman Filter. Si analizzano, di seguito, un algoritmo non lineare per la stima dell'assetto molto recente, e il sistema INS/GPS basato su EKF, si presenta un filtro complementare molto recente per la stima di posizione ed assetto, si presenta un filtro complementare per la stima di posizione e velocità, si analizza inoltre l'uso di un predittore GPS. Infine viene presentata la piattaforma hardware utilizzata per l'implementazione e la validazione, si descrive il processo di prototipazione software nelle sue fasi e si mostrano i risultati sperimentali.

Monitoraggio del cammino nei soggetti con malattia di parkinson tramite l'utilizzo di sensori inerziali: Disegno e sviluppo di algoritmi per la stima della clearance dei piedi e dell'inclinazione del tronco

La malattia di Parkinson è un disturbo neurodegenerativo con eziologia sconosciuta che colpisce in particolare le aree del cervello che sono coinvolte nel controllo del movimento. Tale disturbo neurologico causa anomalie sull’andatura del soggetto portandolo ad esempio a strisciare i piedi e flettere il busto più del necessario; anomalie che causano una camminata insicura che può sfociare in inciampi e cadute. Lo scopo di questo studio è disegnare e sviluppare algoritmi in grado di stimare la clearance dei piedi e l’inclinazione del tronco, al fine di essere inseriti nel progetto CuPiD, il quale fornisce un feedback vocale ogni volta in cui il soggetto parkinsoniano presenti valori dei parametri monitorati al di fuori di un range fisiologico. Sono stati reclutati 20 soggetti, 10 a cui è stata diagnosticata la malattia di Parkinson idiopatica e 10 asintomatici.
Nella valutazione sperimentale si è acquisita la camminata dei soggetti coinvolti nell’esperimento, utilizzando un sistema inerziale ed un sistema stereofotogrammetrico come gold standard. Ogni soggetto ha eseguito 4 camminate, ciascuna della durata di 2 minuti, nelle seguenti diverse condizioni: camminata normale, focus sui piedi, focus sul tronco, audio stroop. Inoltre si è valutata l’entità delle differenze cliniche dei due parametri stimati, tra il gruppo dei soggetti malati di Parkinson ed il gruppo dei soggetti sani. Dallo studio effettuato si propone un algoritmo per la stima della clearance che presenta un errore relativamente alto

Studio di validità concorrente tra sistema indossabile basato su IMU e stereofotogrammetria usata come gold standard

L’analisi della postura e del movimento umano costituiscono un settore biomedico in forte espansione e di grande interesse dal punto di vista clinico. La valutazione delle caratteristiche della postura e del movimento, nonché delle loro variazioni rispetto ad una situazione di normalità, possono essere di enorme utilità in campo clinico per la diagnosi di particolari patologie, così come per la pianificazione ed il controllo di specifici trattamenti riabilitativi. In particolare è utile una valutazione quantitativa della postura e del movimento che può essere effettuata solo utilizzando metodologie e tecnologie ‘ad hoc’. Negli ultimi anni la diffusione di sensori MEMS e lo sviluppo di algoritmi di sensor fusion hanno portato questi dispositivi ad entrare nel mondo della Motion Capture. Queste piattaforme multi-sensore, comunemente chiamate IMU (Inertial Measurement Unit), possono rappresentare l’elemento base di una rete sensoriale per il monitoraggio del movimento umano.

Detezione dei parametri temporali tramite sensori inerziali nello sprint: ottimizzazione e confronto di algoritmi proposti in letteratura per la corsa

In questo studio sono stati analizzati ed ottimizzati alcuni algoritmi proposti in letteratura per la detezione dei parametri temporali della corsa, con l'obiettivo di determinare quale, fra quelli proposti, sia il più affidabile per il suo utilizzo nell'analisi dello sprint. Per fare ciò, sono state condotte delle acquisizioni outdoor su cinque atleti differenti, utilizzando tre sensori inerziali IMU EXL-s3 (EXEL S.r.l., Bologna) con frequenza di acquisizione a 200 Hz, posizionati sul dorso dei due piedi e sul tronco (schiena, livello L1). Gli algoritmi confrontati sono stati sviluppati in ambiente MATLAB (MathWorks Inc., USA) e sono stati riferiti al gold standard di telecamera a 250 fps analizzando, per ciascuno, i limits of agreement. L'algoritmo implementato da Bergamini et al. (si veda l'articolo 'Estimation of temporal parameters during sprint running using a trunk-mounted inertial measurement unit') è risultato il migliore, con un bias di circa 0.005 s e limits of agreement entro gli 0.025 s fra i dati da sensore e il riferimento video, dati questi che confermano anche i risultati ottenuti da Bergamini et al.