Sviluppo di un sistema di motion tracking

Sviluppo di un sistema di motion tracking

Attività

Per valutare la correttezza di un movimento dopo un infortunio o durante un percorso di riabilitazione (es.: in ambito sportivo) è stato sviluppato un sistema basato su una rete di sensori inerziali (IMU) sincronizzati che possono essere indossati dal paziente. Tale rete di sensori consente di misurare il movimento, registrarlo, riprodurlo su un modello del paziente e compararlo con movimenti sani.

I sensori utilizzati sono molto costosi e il modo in cui si sincronizzano e in cui fondono le informazioni è sconosciuto. Al fine di sviluppare un sistema meno costoso e maggiormente sconosciuto, si desidera sviluppare un sistema di fusione e sincronizzazione basato su sensori low cost.

L’obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare un algoritmo di sincronizzazione su una rete di sensori inerziali (IMU) e, di seguito, un algoritmo di fusione sensoriale per ottenere un sistema di motion tracking low cost ad alte prestazioni.

Gli obiettivi della tesi sono:

  • Implementare un algoritmo di sincronizzazione su una rete di sensori
  • Testare sperimentalmente la precisione ottenuta e confrontarla con la precisione del sistema di motion tracking attualmente in uso presso l’azienda
  • Implementare un algorimo di fusione sensoriale su una rete di sensori sincronizzata  basato su EKF distribuiti.
  • Validazione sperimentale

Azienda

NCS Lab – Medical Devices Factory

Tutor

CRISTIAN SECCHI
CRISTIAN SECCHIAssociate Professor
cristian.secchi@unimore.it
Tel.: +39 0522 522235

Cristian Secchi was born on February 4th, 1975. He graduated in computer science engineering, with majors in robotics and automation, at the University of Bologna (I) on July…

2017-11-17T17:14:15+00:00 July 3rd, 2017|Theses|