Design of a wearable human body motion capture system based on a multi-node wireless network

This work aims to design a Human Body Motion Capture System based on a Wireless Multi-Node Network, with respect to the features required to implement a Telemedicineoriented solution. In the last years, Telemedicine applications significantly improved the eHealth field providing efficient tools for the remote assessment of a subject condition. Different biosignals can be sampled using portable devices providing the target data staying at home, without the need to move to a specific workplace like an hospital or a laboratory: the acquired values can be directly transmitted using telecommunication channels. This approach provides relevant advantages, both for the subject, who can perform an evaluation test with less efforts in a comfortable environment, and for the healthcare system thanks to a significant reduction of the services costs. The motion capture clinical analysis studies the human body segments kinematics in order to evaluate patients impaired by movement disorders like Parkinson, Cerebral Palsy and Hemiparesis. Moreover, different fields can make use of tracking systems, as sport evaluation analysis, human-machine interaction and 3D animation for movies and gaming. Nowadays, optoelectronic system are the standard for the body movement assessment, but are characterized by two relevant drawbacks: high costs and the nonportability of the used setup. Inertial tracking technologies represent a promising alternative for the human movements evaluation, due to reduced costs and the high portability of the overall setup. However, few inertial solutions based on a wireless multichannel system are currently available, according to the problems related to the operations handling of a multi-node wireless network, as latencies and high probability of packets collisions. For these reasons, in this project a motion tracking solution is implemented starting from an array of Attitude and Heading Reference Systems named neMEMSi, a wireless inertial and magnetic platform equipped with a Bluetooth module. First, the AHRS is enhanced with two new features: a quaternions data logging functionality exploiting the on board microcontroller Flash Memory and a magnetometer calibration procedure coupled with a smart calibration-oriented way to acquire magnetic signal in order to properly describe the geomagnetic field. Then a data station required to manage the network operations and to store the incoming orientation values is provided, the STorebridge. This device is designed as an ST Expansion Board, mounting a micro SD connector for data storage and four different communication technologies, including two Bluetooth 3.0, a Bluetooth 4.1, a Radio and a Wi-Fi module. The final application is made by the following steps: the STorebridge synchronizes and sends the magnetometer calibration parameters to all the network nodes linked to the two Bluetooth 3.0 masters, transmits the data logging command thus the AHRSs start to sample and store the orientation values with the same timing. Data are retrieved from the slaves and saved into the microSD card by the expansion board, and finally a simple setup is used to evaluate the network synchronization and the effect of the magnetometer calibration on the horizontal plane. Data logging and magnetometer calibration are successfully fulfilled, as well as the development of the data collector device, including PCB design, soldering and software implementation. The unexpected limited capacity of the two Bluetooth 3.0 modules results in a system composed of six nodes, three for each master, acquiring the quaternions samples with a maximum frequency of 25Hz and non negligible inter-node latencies, providing up to 6.5 minutes of data logging. The magnetometer calibration procedure is able to compensate the drift of the Yaw angles on the horizontal plane, but not relevant improvements are gained through the smart magnetic samples acquisition whose parameters have to be further assessed. According to the human body analysis, the implemented system could be suitable for the evaluation of six anatomical segments, but a way to overcome or reduce the network latencies has to be studied. Moreover, the STorebridge can be considered as a general data collector providing different communication modules that can be used inside a wide range of customized applications. A future development of this project will focus on the Wi-Fi module, in order to transmit the recorded samples directly to a Cloud Server by an access point: in this way, a proper telemedicine application will be achieved. In addition, this work will be improved with the same idea to develop a motion capture system, but based on a network made by the new release of the neMEMSi, the neMEMSi Smart5. This module is equipped with an on-board Flash Memory with a high storage capacity, and is enhanced with the possibility to make use of the same Bluetooth 4.1 or the same Radio modules mounted on the STorebridge through an adapter board designed in this project. The data collector will mount two Radio or two Bluetooth 4.1 devices, exploiting the previously mentioned adapter, and will manage the AHRS array using a low energy or a radio solution. In this way, two additional communication technologies will be assessed in order evaluate the possibility to enhance the system with a higher number of network nodes working with reduced latencies.

L’obiettivo di questo progetto consiste nello sviluppo di un sistema di Human Body Motion Capture basato su una rete wireless multinodale, con i requisiti necessari per implementare un’applicazione rivolta all'ambito della Telemedicina. Negl'ultimi anni, tale disciplina ha significativamente migliorato il settore dell’eHealth fornendo strumenti efficienti per la valutazione remota delle condizioni di salute di un individuo. Diversi biosegnali possono essere acquisiti utilizzando dispositivi portatili, in grado di fornire i dati di interesse rimanendo nella propria abitazione, senza la necessità di recarsi in una struttura specializzata come un ospedale o un laboratorio: i segnali registrati possono essere direttamente trasmessi utilizzando dei canali di telecomunicazione. Questa metodologia comporta differenti vantaggi, sia per il paziente, il quale può sottoporsi ad un esame di valutazione con minor sforzo in un ambiente confortevole, sia per il sistema sanitario grazie ad una significativa riduzione dei costi. In ambito clinico, la motion capture analysis studia la cinematica dei segmenti anatomici al fine di valutare le condizioni di un paziente con disordini del movimento, indotti da malattie quali Parkinson, Paralisi Cerebrale ed Emiparesi. Inoltre, i sistemi di analisi del movimento possono essere utilizzati in diverse applicazioni, come la valutazione delle performance sportive, lo studio dell’interazione uomo-macchina negli ambienti di lavoro e l’animazione 3D per la cinematografia e il gaming. Ad oggi, i sistemi optoelettronici rappresentano lo standard nell’analisi del movimento, ma sono caratterizzati da due significativi svantaggi: costi elevati e la non portatilità del sistema di acquisizione. Le tecnologie di tracking basate su sensori inerziali forniscono una promettente alternativa nella valutazione del gesto umano, grazie a costi ridotti e alla portatilità dell’intero setup. Tuttavia, sono poche le tecnologie inerziali per il motion capture basate su sistemi wireless multicanale ad oggi disponibili, a causa delle problematiche relative alla gestione delle operazioni della rete, come latenze e alta probabilità di collisione fra i pacchetti contenenti i dati. Per tali ragioni, questo lavoro si prefigge di implementare un sistema di motion tracking partendo da un array di Attitude and Heading Reference Systems chiamati neMEMSi, una piattaforma inerziale e magnetica provvista di un modulo Bluetooth per la comunicazione wireless. In primo luogo, l’AHRS è stata ottimizzata tramite la realizzazione di due nuove funzionalità: il data logging dei quaternioni acquisiti utilizzando la Memoria Flash del microcontrollore montato sulla board, e una procedura di calibrazione del magnetometro associata a un algoritmo calibration-oriented per l’acquisizione del vettore geomagnetico, con il fine di descrivere in modo accurato lo spazio di lavoro del sensore. Successivamente è stata sviluppata una data station necessaria per gestire le operazioni della rete e per salvare i dati di orientamento. Tale dispositivo, chiamato STorebirdge, è stato implementato sul modello ST Expansion Board, provvisto di un connettore microSD per lo storage dei dati e di quattro differenti tecnologie per la comunicazione, tra cui due moduli Bluetooth 3.0, un Bluetooth 4.1, una Radio e un modulo Wi-Fi. L’applicazione finale si compone dei seguenti steps: lo STorebridge utilizza i due moduli Bluetooth 3.0 (masters) per sincronizzare e inviare i parametri di calibrazione ad ogni nodo della rete (slaves), trasmette il comando di data logging e in risposta le AHRSs iniziano a campionare e a memorizzare i valori di orientamento con la stessa tempistica. I dati vengono prelevati dagli slaves e salvati all’interno della scheda microSD tramite l’Expansion Board, e infine la sincronizzazione della rete e gli effetti della calibrazione del magnetometro sul piano orizzontale vengono valutati utilizzando un semplice setup sperimentale. La funzione di data logging e la procedura di calibrazione del magnetometro sono state implementate con successo, così come lo sviluppo del data collector inclusi PCB design, saldatura e implementazione del firmware. La rete è composta da soli sei nodi, tre per ogni master, a causa dell’imprevista capacità limitata dei moduli Bluetooth 3.0, e registra i dati di orientamento con una frequenza massima di circa 25Hz e latenze internodali non trascurabili, per una durata fino a 6.5 minuti. La procedura di calibrazione del sensore geomagnetico è in grado di compensare il drift registrato per gli angoli di Yaw sul piano orizzontale, ma l’algoritmo di acquisizione calibration-oriented dei campioni magnetici, i cui parametri devono essere studiati in modo più approfondito, non ha evidenziato miglioramenti significativi. In relazione alla motion capture analysis, il sistema implementato può essere utilizzato per valutare sei segmenti anatomici implementando una soluzione per la diminuzione delle latenze internodali. Inoltre, lo STorebridge può essere considerato come un generico collettore di dati utilizzabile in numerose tipologie di applicazione. Un possibile sviluppo futuro valuterà il modulo Wi-Fi per trasmettere i dati raccolti direttamente ad un Cloud Server, rendendo l’applicazione adatta per l’ambito della Telemedicina. In aggiunta, tale progetto verrà considerato per lo sviluppo di un sistema di motion capture basato su una rete formata dalla nuova versione dell’AHRS neMEMSi, il neMEMSi Smart5. Questo modulo è fornito di una Memoria Flash con un ampio spazio di archiviazione, ed è migliorato tramite la possibilità di poter utilizzare lo stesso Bluetooth 4.1 o lo stesso modulo Radio montati sullo STorebridge, tramite un adattatore che è stato sviluppato in questo lavoro. Il collettore di dati sarà quindi configurato con due dispositivi Bluetooth 4.1 o con due moduli Radio, utilizzando l’adattatore precedentemente citato, e gestirà un array di AHRS Smart5 equipaggiati con la stessa tecnologia wireless della data station. In questo modo, due ulteriori moduli di comunicazione saranno valutati per verificare la possibilità di migliorare il sistema di motion capture con un numero più elevato di nodi, tentando di ridurre l’entità delle latenze internodali.