Nowadays the entire industrial world is moving towards the so-called Industry 4.0, allowing workers to perform operations from remote locations and connecting machinery all over the world, using the so-called Internet of Things (IoT). This industrial revolution moves the focus of the design to human centred methodologies, in order to make the control of the machinery the most intuitive as possible. Using devices for the tracking of human motions would lead to a better understanding of the human biomechanics and so to a better design of both machinery and control devices: that’s why the need of these devices is strongly increasing. The thesis describes the design of a plug-and-play wearable device, cheaper than the ones tested till now, to generate a fast analysis of human movements in real-time. An effective solution could be exploited in all the industry and medicine 4.0 fields to remotely control machines using intuitive inputs (like the normal limbs’ movements the worker would have done if he would have been in site). The system designed has the main advantages to be lightweight and compact in order to be mounted on a shirt: thus, the whole device can be seen as a sensorized shirt. It is divisible into three sub-systems: one for the shoulder tracking, one for the elbow and another one for the wrist. All together they are able to capture the upper limb’s motion in space. In order to reduce both computational and economical costs, it has been chosen to use analogical sensors and avoid, whenever it is possible, the use of IMU sensors and inverse kinematics. Even if the tracking capabilities are satisfactory, both precision and accuracy should be increased: indeed, further efforts have to be done on measurement noise reduction and on the generation of a stiffer support for the shoulder’s system in order to avoid the effect of the soft tissues due to the presence of the deltoid.
Al giorno d’oggi l’intero mondo industriale si sta muovendo verso l’ industria 4.0, consentendo ai lavoratori di eseguire operazioni da postazioni remote e connettere macchinari in tutto il mondo, utilizzando la cosiddetta Internet of Things (IoT). Questa rivoluzione industriale sposta l’attenzione del design a metodologie sempre più human-centred per far si che i metodi di controllo delle macchine siano più intuitivi possibile. Usare strumenti per il tracciamento dei movimenti umani potrebbe portare a una migliore comprensione della biomeccanica umana, e quindi a un miglior design sia delle macchine sia dei sistemi di controllo: ecco perché il bisogno di questo tipo di strumento è in forte crescita. Questa tesi tratta la progettazione di un dispositivo indossabile plug-and-play, più economico rispetto a quelli testati finora, per generare una rapida analisi dei movimenti dell’arto superiore in tempo reale: una soluzione efficace potrebbe essere sfruttata in tutti i settori dell’industria 4.0 e della medicina 4.0 per controllare in remoto le macchine usando input intuitivi (come i normali movimenti degli arti che il lavoratore avrebbe fatto se fosse stato sul posto). Il sistema ha come principale vantaggi il peso ridotto e la compattezza, che lo portano a poter essere montato su una maglietta: infatti, l’intero strumento può essere considerato come una maglia sensorizzata. Esso è suddivisibile in tre sottosistemi: uno per tracciare la spalla, uno per il gomito e uno per il polso. Tutti e tre insieme sono in grado di misurare i movimenti dell’arto superiore nello spazio. Con l’obbiettivo di ridurre sia il costo computazionale che quello economico, il sistema di misura è composto da sensori analogici, evitando dove possibile l’uso di IMU e della cinematica inversa. Sebbene le capacità di tracciamento del sistema sono da considerarsi come soddisfacenti, ulteriori sviluppi possono portare ad aumentare sia la precisione che l’accuratezza di misura: infatti, ulteriori sforzi devono essere compiuti specialmente nella riduzione del rumore di misura e nella progettazione di un supporto rigido per il sistema della spalla, in modo da evitare l’effetto dei tessuti morbidi dovuti alla presenza del deltoide.
Design of a lightweight wearable tracking system for upper limbs
LORETO CHIABERGI, RICCARDO
2018/2019
Abstract
Nowadays the entire industrial world is moving towards the so-called Industry 4.0, allowing workers to perform operations from remote locations and connecting machinery all over the world, using the so-called Internet of Things (IoT). This industrial revolution moves the focus of the design to human centred methodologies, in order to make the control of the machinery the most intuitive as possible. Using devices for the tracking of human motions would lead to a better understanding of the human biomechanics and so to a better design of both machinery and control devices: that’s why the need of these devices is strongly increasing. The thesis describes the design of a plug-and-play wearable device, cheaper than the ones tested till now, to generate a fast analysis of human movements in real-time. An effective solution could be exploited in all the industry and medicine 4.0 fields to remotely control machines using intuitive inputs (like the normal limbs’ movements the worker would have done if he would have been in site). The system designed has the main advantages to be lightweight and compact in order to be mounted on a shirt: thus, the whole device can be seen as a sensorized shirt. It is divisible into three sub-systems: one for the shoulder tracking, one for the elbow and another one for the wrist. All together they are able to capture the upper limb’s motion in space. In order to reduce both computational and economical costs, it has been chosen to use analogical sensors and avoid, whenever it is possible, the use of IMU sensors and inverse kinematics. Even if the tracking capabilities are satisfactory, both precision and accuracy should be increased: indeed, further efforts have to be done on measurement noise reduction and on the generation of a stiffer support for the shoulder’s system in order to avoid the effect of the soft tissues due to the presence of the deltoid.File | Dimensione | Formato | |
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