Analysis of upper-limb and trunk kinematic variability : accuracy and reliability of an RGB-D sensor

Background: It is known that in the field of human motion acquisition, the gold standard devices are considered the optoelectronic systems using surface markers. Though being very accurate, these systems are very expensive, require quite demanding working environments and long preparation times. These characteristics make them unusable in small clinics and in other industrial applications. Thus, the need for cheaper devices, usable in more general working environments and featuring faster setup, has arisen. One appropriate alternative could be RGB depth devices. This paper aims at providing an adequate comparison between the above-mentioned technologies. To that purpose, one representative for each of the two approaches was chosen. The Vicon system (Vicon Motion Systems, U.K.) was chosen as the gold standard system and the Kinect V2.0 (Microsoft, Redmond, USA) as RGB-depth sensor. Methods: In order to achieve the proposed goal, the acquisition protocol was designed to perform two predefined gestures in the right upper-limb’s workspace (point-to-point and workspace exploration) and each gesture was repeated in three workspace sectors twice. Fifteen subjects were enrolled in the experiment. The motion was surveyed concurrently by the Vicon and Kinect devices. Eleven degrees of freedom (DoFs), describing the upper-limb and trunk kinematic model, were reconstructed and compared across the motion protocol. Results: DOFs were tracked by the Kinect with an average error (accuracy) of less than 10°, except for two angles (internal-external rotation of the shoulder and pronation-supination of the forearm). The best tracked workspace sector varied depending on the type of considered movement. For the point-to-point task, the best performance was obtained in the right sector with statistically significant differences respectively to left and central sectors (p=0.012 and p=0.0053). For the exploration task, the results showed no statistical difference (left-right p=0.79) (right-central p=0.68) (left-central p=0.96) between the sectors. The test-retest showed that reliability of the sensor is quite high in the central and right sector (ICC > 0.75) and lower for the left sector (0.62<ICC<0.73). Conclusions: Commercial RGB-D sensors are adequate to track the upper limb for biomechanical assessments, even though relevant limitations can be found in specific degrees of freedom and gestures.

Contesto: È risaputo che nell’ambito dell'acquisizione del movimento umano, i sistemi di tracciamento basati su marker vengono considerati lo stato dell’arte. Sebbene siano molto precisi, questi sistemi sono molto costosi, richiedono ambienti di lavoro adeguati e lunghi tempi di preparazione. Queste caratteristiche li rendono inutilizzabili in piccole cliniche e in altre applicazioni industriali. Pertanto, è emersa la necessità di dispositivi più economici, applicabili a varie tipologie di scenari e tempi di preparazione più brevi. Un’alternativa appropriata sono i dispositivi RGB-D. Questo lavoro mira a fornire un confronto tra le tecnologie sopra menzionate. A tal fine abbiamo scelto un rappresentante per ciascun approccio. Il sistema Vicon (Vicon Motion Systems, Regno Unito) è stato scelto come sistema a stato d’arte e Kinect V2.0 (Microsoft, Redmond, USA) come sensore RGB-D. Metodi: Al fine di raggiungere l'obiettivo proposto, è stato stabilito un protocollo, e sono stati reclutati 15 partecipanti. Ad ogni soggetto è stato richiesto di eseguire due gesti predefiniti nell'area di lavoro dell'arto superiore destro (punto a punto ed esplorazione dell'area di lavoro) e ogni gesto è stato ripetuto due volte in tre settori dell'area di lavoro. All'interno di questo protocollo, abbiamo testato l'accuratezza e l'affidabilità dei sensori RGB-D attraverso il confronto di undici gradi di libertà associati all'arto superiore e al tronco. L'esecuzione di ogni movimento è stata registrata con entrambi i dispositivi e confrontata attraverso la differenza angolare euclidea di ciascun grado di libertà comparata tra i due dispositivi. Risultati: Le variabili relative all'arto superiore sono state monitorate con una differenza media (precisione) inferiore a 10°, tranne 2 angoli (rotazione interna-esterna della spalla e pronazione-supinazione dell'avambraccio). In generale, si è trovato che il settore dello spazio di lavoro in cui si riscontrano le prestazioni migliori, varia a seconda del tipo di movimento considerato. Per il movimento di punto a punto, abbiamo rilevato che le prestazioni migliori sono state ottenute nel settore destro con differenze statisticamente significative rispettivamente con i settori sinistro e centrale (p = 0,012 e p = 0,0053). Per il movimento di esplorazione, i risultati non hanno mostrato differenze statistiche tra i settori (sinistra-destra p = 0,79) (centro-destra p = 0,68) (centro-sinistra p = 0,96). Il test-retest ha dimostrato che l'affidabilità del sensore è piuttosto elevata nel settore centrale e destro (ICC> 0,75) e inferiore per il settore sinistro (0,62 <ICC <0,73). Conclusioni: I sensori RGB-D commerciali sono adeguati a tracciare l'arto superiore al fine di fornire valutazioni biomeccaniche, anche se si possono trovare limiti rilevanti in specifici gradi di libertà e gesti.