Mimica Robotica in Tempo Reale: Un Algoritmo per la Riproduzione dei Movimenti del Braccio tramite Visione Artificiale

Robotics is receiving increasing interest and is becoming more and more present in our lives, leading to significant progress in various sectors, including medicine and social healthcare. Another growing trend, which poses several challenges, is population aging. The increase in life expectancy has resulted in a significant rise in the number of people requiring assistance with daily activities, primarily due to age-related conditions. Among these, diseases that lead to a progressive loss of mobility, such as musculoskeletal disorders, strokes, and neurodegenerative diseases, play a particularly significant role. These conditions not only limit individuals' autonomy but also require specific and targeted interventions in the field of rehabilitation, which is essential for improving quality of life and maintaining functional independence. In this context, robotics can not only provide active and direct support to individuals with motor difficulties in their daily lives but also becomes a key resource for rehabilitation professionals, such as physiotherapists, with the ultimate goal of making rehabilitation therapy more effective and efficient. The aim of this study is to describe the development process of an algorithm for a robotic application that, in the context of rehabilitation, leverages artificial vision to perform, in real-time, the mimicry of an active rehabilitation exercise performed with the patient's right arm. The first chapter introduces collaborative robotics and the main types of robots used in rehabilitation. The second chapter provides concepts related to classical mechanics and robotics in general, useful for better understanding the contents of the subsequent chapters. The third chapter, after describing the structure of the human arm, analyzes in detail the hardware of the robot used. The fourth chapter describes the architecture of the framework, from data acquisition to movement reproduction. This is followed by the experimental validation phase and the conclusion, summarizing the obtained results, areas for improvement, and future developments. To complete the work, the appendices illustrate the structure of the codes used.

La robotica sta ricevendo un interesse sempre maggiore ed è sempre più presente nelle nostre vite, tanto che si sono registrati notevoli progressi in diversi settori, incluse la medicina e l’assistenza sociosanitaria. Un’altra tendenza in crescita, che pone diverse sfide, è l’invecchiamento della popolazione. L’aumento dell’aspettativa di vita ha portato con sé un incremento significativo del numero di persone che necessitano di assistenza nelle attività quotidiane, soprattutto a causa di patologie legate all’età avanzata. Tra queste, un ruolo particolarmente rilevante è svolto dalle malattie che comportano una progressiva perdita di mobilità, come i disturbi muscoloscheletrici, l’ictus e le malattie neurodegenerative. Tali condizioni non solo limitano l’autonomia degli individui, ma richiedono interventi specifici e mirati nel campo della riabilitazione, fondamentale per migliorare la qualità della vita e favorire il mantenimento dell’indipendenza funzionale. In questo contesto, la robotica non solo può offrire un supporto attivo e diretto alle persone con difficoltà motorie nella vita quotidiana, ma diventa anche una risorsa chiave per i professionisti della riabilitazione, come i fisioterapisti, con l’obiettivo ultimo di rendere la terapia riabilitativa più efficace ed efficiente. Lo scopo di questo elaborato è quello di descrivere il processo di sviluppo di un algoritmo per un’applicazione robotica che, nel contesto della riabilitazione, sfrutti la visione artificiale per eseguire in tempo reale, la mimica di un esercizio riabilitativo attivo svolto con il braccio destro da un paziente. Il primo capitolo introduce la robotica collaborativa e le principali tipologie di robot impiegati nella riabilitazione. Il secondo capitolo fornisce concetti legati alla meccanica classica e alla robotica in generale, utili per comprendere meglio i contenuti dei capitoli successivi. Il terzo capitolo, dopo una descrizione della struttura del braccio umano, analizza nel dettaglio l’hardware del robot utilizzato. Il quarto capitolo descrive l’architettura del Framework dall’acquisizione dei dati fino alla riproduzione del movimento. Segue infine la fase di validazione sperimentale e la conclusione, in cui si riassumono i risultati ottenuti, i margini di miglioramento e gli sviluppi futuri. A completamento del lavoro, le appendici illustrano la struttura dei codici utilizzati.