In aggiunta a ciò i progressi nel campo della microelettronica conducono verso la realizzazione di dispositivi sempre più piccoli ed economici, aumentando quindi ulteriormente le potenzialità di questa tecnologia.

L’obiettivo dell’analisi del movimento è acquisire informazioni quantitative per la descrizione dei movimenti risultanti dall’interazione tra sistema nervoso, sistema muscolo-scheletrico e sistemi sensoriali. Le informazioni d’interesse possono riguardare il zione delle forze e coppie meccaniche che risultano dall’interazione del corpo con l’ambiente circostante, ovvero dall’interazione tra i vari segmenti corporei.

La sofisticazione dell’analisi può crescere ulteriormente, con l’introduzione di metodi di analisi miranti alla caratterizzazione movimento del centro di massa corporeo, ovvero del corpo nel suo complesso, o ancora il movimento di singoli segmenti corporei; talora, a tale livello descrittivo di natura cinematica, si considera un ulteriore livello, relativo alla dinamica del movimento, mediante la caratterizzazione delle forze e coppie meccaniche che risultano dall’interazione del corpo con l’ambiente circostante, ovvero dall’interazione tra i vari segmenti corporei.

La sofisticazione dell’analisi può crescere ulteriormente, con l’introduzione di metodi di analisi miranti alla caratterizzazione dello stato di attivazione muscolare, mediante, ad esempio, l’elettromiografia. L’analisi del movimento assume un ruolo di notevole rilevanza in molteplici ambiti applicativi, in particolare dal punto di vista clinico. Le procedure di valutazione quantitativa del movimento possono consentire allo specialista di affinare le capacità diagnostiche relative a patologie che comportino alterazioni delle caratteristiche di movimento rispetto ad una situazione di normalità, come pure possono consentire la programmazione di specifici interventi riabilitativi, di cui sia valutabile, in modo obiettivo, l’efficacia per il recupero funzionale del paziente.

Da un punto di vista più strettamente bioingegneristico, l’analisi del movimento, consentendo lo studio quantitativo delle modalità di interazione paziente-ausilio, può risultare di notevole utilità nelle fasi di progettazione e validazione di ausili alla mobilità e manipolazione funzionali. L’analisi del movimento, infine, può accompagnarsi ad altre analisi, anch’esse miranti a fornire un profilo delle capacità fisico-esecutive di un soggetto, non necessariamente portatore di limitazioni funzionali, per quanto attiene la valutazione funzionale delle capacità cardiache e respiratorie, mediante, ad esempio, elettrocardiografi e analizzatori di flusso respiratorio. Tale livello descrittivo può svelare dettagli interessanti relativi alla fisiologia dello specifico atto motorio, e contribuire in modo decisivo alla definizione di modalità di esecuzione del gesto che risultino ottimali dal punto di vista dell’utilizzazione delle risorse disponibili. Settori di applicazione elettivi in questo contesto risultano essere anche la medicina dello sport e l’ergonomia.

Le tecnologie attualmente disponibili per l’analisi del movimento conducono in molti casi a soluzioni eccellenti dal punto di vista della qualità del singolo rilievo sperimentale, ferma restando l’estrema difficoltà, in generale, di produrre, dal complesso dei dati raccolti, schemi interpretativi pienamente soddisfacenti. In questo lavoro, non ci occuperemo di quest’ultimo aspetto, decisivo peraltro per la promozione dell’analisi del movimento a disciplina insostituibile nella pratica medica e clinica. Descriveremo piuttosto le tecnologie più promettenti per la realizzazione dei sistemi per l’analisi del movimento cosiddetti wearable (indossabili). Commenteremo le principali ragioni atte a spiegare l’interesse crescente per i sistemi wearable basati sulla tecnologia dei sensori inerziali, alla luce delle limitazioni operative, potremmo dire strutturali, a cui sono soggetti i sistemi attualmente in uso nei laboratori di analisi del movimento. Restringeremo inoltre la nostra attenzione agli aspetti connessi con il primo livello descrittivo del movimento – il livello cinematico.




Analisi del movimento in laboratorio
Attualmente i sistemi più usati per l’analisi del movimento sono di tipo optoelettronico, e consentono la ricostruzione della cinematica del movimento, attraverso l’impiego di markers attivi o passivi apposti in corrispondenza di determinati punti di riferimento anatomici.
I markers passivi sono costituiti da materiale in grado di riflettere le radiazioni emesse da un opportuno sistema di illuminazione a determinate lunghezze d’onda (tipicamente in prossimità dell’infrarosso); le onde riflesse possono essere riprese da un sistema di telecamere, al fine di consentire ad un sofisticato software di analisi la successiva ricostruzione della posizione dei markers, quindi dei punti anatomici corrispondenti, nello spazio tridimensionale.

I markers attivi non necessitano di sistemi di illuminazione, essendo essi stessi in grado di emettere la radiazione necessaria per la localizzazione tridimensionale. In ogni caso, dalla conoscenza delle coordinate tridimensionali dei markers (figura 1), è possibile calcolare traiettorie, grandezze angolari, procedendo, se desiderato, alla stima delle velocità e delle accelerazioni mediante tecniche di derivazione numerica.
La tecnologia dei sistemi per l’analisi del movimento di tipo optoelettronico ha raggiunto, già a partire dalla metà degli anni ottanta, livelli notevoli di sofisticazione, sia per quanto riguarda gli aspetti relativi ai singoli componenti hardware del sistema (telecamere con illuminazione ad infrarosso ad elevata risoluzione spaziale e temporale, schede elettroniche e processori per l’acquisizione dati) che al software di elaborazione.

Tuttavia, se pure limitiamo le nostre considerazioni al livello cinematico di descrizione di un atto motorio, risultano chiare alcune limitazioni dell’approccio che potremmo definire tradizionale all’analisi del movimento. A prescindere dalle considerazioni relative alla complessità dei protocolli di valutazione attualmente in uso in termini, ad esempio, del numero totale dei markers e del tempo necessario per la somministrazione dei protocolli stessi – aspetti di natura più metodologica che tecnica – è importante sottolineare come il principale limite dell’approccio tradizionale sia rappresentato dal fatto che l’analisi del movimento deve necessariamente essere condotta in uno spazio di lavoro limitato, che sia compatibile con le caratteristiche del sistema di telecamere, in termini di campo di vista usufruibile e di accuratezza del processo di localizzazione. Ciò rende di fatto impossibile utilizzare un sistema optoelettronico al di fuori del contesto di un tipico ambiente di laboratorio. Da un punto di vista applicativo, tuttavia, la misura di grandezze fisiologiche e biomeccaniche risulta di particolare interesse se condotta su soggetti nel corso dell’esecuzione di attività di vita quotidiana (activities of daily living, ADL)[1]. Esistono infatti applicazioni che affidano sia la valutazione diagnostica, sia la pianificazione di programmi riabilitativi e di prevenzione alla possibilità di acquisire informazioni di natura fisiologica e biomeccanica su intervalli di tempo più o meno lunghi e in contesti ADL. Esempi interessanti di dispositivi per il monitoraggio a lungo termine sono i sistemi Holter per la registrazione dell’attività del muscolo cardiaco, e i sistemi di valutazione dell’attività fisica del soggetto, utili per la quantificazione del livello di attività fisica e per la stima del dispendio energetico connesso con tale attività. Generalmente, per ragioni di portabilità e di convenienza, questi ultimi sono basati su metodi di misura indiretti, così da non obbligare il paziente a indossare sistemi di monitoraggio spirometrico per l’analisi del flusso respiratorio, la cui tollerabilità, su intervalli temporali di acquisizione lunghi, risulta ovviamente discutibile [2].

Analisi del movimento mediante l’approccio dei sistemi inerziali wearable
Di fondamentale importanza per la possibile implementazione di sistemi wearable per l’analisi del movimento è la disponibilità di dispositivi sensoriali in grado di misurare il proprio stesso movimento (proprioceptive motion sensing, PMS), in assenza di riferimenti esterni quali possono essere offerti da tecnologie sensoriali tipo radar, sonar, visione. Ad esempio, la ricostruzione del movimento di un marker attivo operata da un sistema di analisi del movimento tradizionale non rientra nel modus operandi dei dispositivi PMS, essendo esso riferito esternamente dal sistema di telecamere.
E’ da notare inoltre che, da molti anni oramai, veicoli come aeroplani, navi, automobili risultano dotati di dispositivi PMS. Particolarmente attraente a questo riguardo, anche se non priva di notevoli difficoltà realizzative, è la tecnologia dei sensori inerziali.


Fino ad oggi, tale tecnologia ha trovato impiego soprattutto nei settori spaziale e automobilistico, a causa della complessità degli apparati elettronici e dei costi elevati relativi, in particolare, agli elementi sensoriali necessari per il loro funzionamento. Le più recenti innovazioni nel settore della tecnologia dei cosiddetti sistemi microelettromeccanici (MEMS) hanno condotto a disporre di sensori wearable di costo contenuto, dimensioni accettabili, e con buone caratteristiche di accuratezza dal punto di vista metrologico (figura 2) [3]. Sensori inerziali, quali giroscopi e accelerometri, sono i sensori più comunemente utilizzati nei sistemi wearable; talvolta, viene proposto anche l’uso di sensori magnetici (magnetometri).

I giroscopi rispondono alla componente della velocità angolare orientata nella direzione di un asse sensibile che risulta determinato dalla struttura fisica del dispositivo stesso. In commercio si trovano, generalmente, giroscopi monoassiali, caratterizzati dalla presenza di un solo asse sensibile; misurare le tre componenti del vettore velocità angolare relativamente ad un sistema di riferimento inerziale implica di conseguenza l’integrazione di tre giroscopi monoassiali, con assi sensibili mutuamente ortogonali. Gli accelerometri misurano le componenti di accelerazione lineare lungo direzioni determinate dalla struttura fisica del dispositivo stesso; in commercio, è già possibile trovare accelerometri triassiali, con direzioni sensibili a due a due ortogonali. I magnetometri, infine, sono sensibili alle componenti di campo magnetico orientate lungo specifiche direzioni: come nel caso degli accelerometri, anche per i magnetometri è possibile integrare fino a tre componenti mutuamente ortogonali.

I magnetometri triassiali possono rilevare la direzione del nord geografico a partire dalla conoscenza della loro orientazione relativamente al piano orizzontale; tale conoscenza richiede la capacità di misurare l’inclinazione mediante sensori inclinometrici. Poiché gli accelerometri sono generalmente sensibili all’effetto gravitazionale, il loro uso come inclinometri è possibile solo in condizioni statiche: allorché il corpo rigido al quale sono solidali è in movimento, diviene estremamente difficoltoso, se non impossibile, discriminare nei segnali provenienti dagli accelerometri le componenti dovute all’accelerazione lineare propria del corpo rigido dalla componente gravitazionale. Quindi, in un sistema wearable, i magnetometri, non risentendo della forza di gravità, svolgono un ruolo complementare rispetto a quello degli accelerometri.

Le misure di velocità angolare fornite da giroscopi a tre componenti possono essere integrate, al fine di fornire indicazioni utili a ricostruire la storia degli incrementi di orientazione del corpo rigido rispetto al sistema di riferimento inerziale; ciò a partire da condizioni iniziale di orientazione (assoluta) che sono derivate dall’uso combinato di accelerometri e magnetometri (figura 3). Purtroppo, le stime di orientazione così costruite possono essere mantenute accurate solo per intervalli di tempo relativamente contenuti, a causa dell’effetto del rumore di misura e delle derive termiche generalmente presenti nei segnali provenienti dai giroscopi. Di conseguenza, si rende necessario l’impiego di altri sensori in grado di correggere le stime di orientazione prodotte dai giroscopi. Ancora, il contributo degli accelerometri (per movimenti particolarmente lenti) e dei magnetometri può risultare determinante. Le stime di orientazione possono infine essere utilizzate per separare il contributo dell’accelerazione di gravità dai segnali provenienti dagli accelerometri. Ricordando che l’accelerazione è la derivata prima della velocità e la velocità è la derivata prima dello spostamento, successive operazioni di integrazione numerica consentono di stimare velocità e spostamento e di ricostruire la traiettoria spaziale a partire da condizioni iniziali che si devono assumere note. Anche nel caso degli accelerometri, le operazioni di integrazione risultano particolarmente suscettibili al rumore di misura e alle derive termiche. Occorre infine ricordare che anche i dati dai sensori magnetici possono essere di difficile interpretazione: basti pensare agli effetti di disturbo determinati dal fatto che masse ferrose poste nelle vicinanze di un sensore magnetico possano modificare l’andamento delle linee di forza del campo magnetico terrestre. Dalle considerazioni precedenti, è evidente che, a prescindere dalla disponibilità degli elementi sensoriali necessari per il loro funzionamento, nei dispositivi inerziali sia necessario disporre di sofisticati algoritmi di elaborazione del segnale al fine di produrre stime accurate di posizione e orientazione.

Esempi realizzativi
Considereremo nel seguito alcuni esempi di sistemi sensoriali wearable per applicazioni di analisi del movimento costruiti dall’integrazione di sensori giroscopici e accelerometrici in un singolo dispositivo sensoriale.
Al riguardo, parleremo di nodi inerziali, con riferimento al singolo dispositivo sensoriale, e di rete inerziale, con riferimento all’architettura risultante dall’integrazione di un certo numero di nodi inerziali.



Nella maggior parte delle applicazioni riportate nella letteratura specializzata, i nodi inerziali sono disposti sul tronco e sugli arti. Sul tronco, le configurazioni maggiormente considerate si riferiscono a punti di repere anatomici, in corrispondenza dello sterno e delle vertebre lombari. Nel primo caso, nodi inerziali giroscopici sono stati proposti per la rilevazione automatica delle transizioni seduto/in piedi, al fine di estrarre indicatori numerici predittivi della suscettibilità a cadere da parte del soggetto[ 4]. Nel secondo caso, nodi inerziali accelerometrici sono stati proposti per il monitoraggio degli spostamenti di punti di repere in corrispondenza dei quali si può ritenere localizzato, con buona approssimazione, il centro di massa corporeo; in tali sistemi esiste, in linea di principio, la possibilità di riconoscere il tipo di attività (riposo, cammino, salita/discesa scale) ovvero di stimare il livello di attività fisica e il relativo consumo energetico mediante tecniche di analisi del segnale accelerometrico[5].

In questi ultimi casi è interessante notare che non si richiede necessariamente di ricostruire la traiettoria spaziale dei punti di repere – compito che assorbe risorse di calcolo non trascurabili; si vuole piuttosto estrarre alcune caratteristiche, utili per la rilevazione delle varie fasi del passo e la loro articolazione temporale, ovvero, nelle applicazioni più sofisticate, per la stima della distribuzione in frequenza della potenza statistica del segnale[6]..

Per quanto concerne l’apposizione di nodi inerziali sugli arti, i punti di repere più frequentemente scelti sono in corrispondenza della coscia, della caviglia, del tallone e del collo del piede. Uno degli aspetti di maggiore interesse, nelle applicazioni di reti inerziali per l’analisi del cammino, è la possibilità, con buona approssimazione, di poter considerare planare il movimento tridimensionale da monitorare, assunzione che consente di ridurre il numero di canali sensoriali e di semplificare l’architettura interna del nodo inerziale[7]. Con un’ulteriore assunzione relativa alla ciclicità del passo diviene inoltre possibile realizzare accorgimenti atti a migliorare l’accuratezza delle elaborazioni del segnale: sfruttando infatti il fatto che talvolta il punto anatomico monitorato può essere fermo (es., durante la fase di appoggio), diviene possibile utilizzare gli accelerometri come inclinometri e correggere pertanto le stime di orientazione prodotte dai giroscopi negli intervalli di tempo in cui è rilevata l’assenza di movimento[8].

Le ricerche attualmente in corso presso diversi laboratori mirano a progettare e realizzare nodi inerziali con elevate capacità di calcolo e pertanto in grado di trasmettere, in tempo reale, le informazioni biomeccaniche raccolte (es., la traiettoria di movimento del nodo inerziale) ad un ulteriore nodo di elaborazione centrale, a cui demandare il compito di animare la ricostruzione cinematica del movimento del corpo umano sulla base di opportuni modelli biomeccanici[ 9]. Alcuni semplici nodi inerziali sviluppati dagli autori sono raffigurati in figura 4. In figura, è presente anche un sensore di forza (force sensing resistor, FSR), la cui funzione, essendo esso in grado di misurare, qualora posto sotto la pianta del piede, l’andamento della forza di contatto esercitata durante l’intera fase di appoggio, è di segmentare le fasi del passo nell’alternarsi ciclico di fasi di appoggio e pendolazione.


Il nodo inerziale montato a livello lombare consente la stima della potenza statistica del segnale accelerometrico e di predire, in modo indiretto, la velocità media di cammino in piano; i nodi inerziali in corrispondenza della coscia – poco sopra l’articolazione di ginocchio – e della gamba – poco sopra l’articolazione di caviglia – consentono di implementare procedure di segmentazione delle fasi del passo e di stimare l’orientazione dell’arto; il nodo inerziale montato sul collo del piede consente di implementare procedure di segmentazione delle fasi del passo, e di ricostruire la traiettoria di movimento. Dal confronto con le informazioni temporali fornite dai sensori FSR, è possibile valutare l’accuratezza, la precisione e la robustezza del processo di segmentazione guidato dai nodi inerziali. In figura 5 è rappresentata una tipica traiettoria di movimento ricostruita dal nodo inerziale al piede durante un movimento di salita di tre scalini.

E’ immediato osservare la capacità del sistema di procedere alla stima della pendenza del percorso sulla quale si svolge l’attività di deambulazione. Un ulteriore aspetto del lavoro di ricerca degli autori è rappresentato dal tentativo di incrementare la robustezza della rete inerziale mediante l’introduzione di ulteriori dispositivi sensoriali, la cui informazione possa essere utilizzata per correggere le indicazioni relative alla traiettoria di movimento fornite dai nodi inerziali. Occorre notare che la capacità di un nodo inerziale di fornire informazioni accurate può essere sensibilmente compromessa dagli effetti legati al rumore di misura e agli effetti non facilmente controllabili che variabili ambientali, ad esempio la temperatura, possono avere nel condizionarne il funzionamento.



E’ questa una delle ragioni principali che suggerisce, soprattutto nelle applicazioni outdoor che possono richiedere la stima di parametri su tragitti lunghi e in condizioni ambientali potenzialmente ostili, di integrare in una rete inerziale dispositivi di localizzazione satellitare (Global Positioning System, GPS)[10]. Essendo i ricevitori GPS incapaci di fornire indicazioni attendibili in particolari condizioni (ambienti indoor, canyon urbani, aree con vegetazione densa), laddove cioè il riferimento esterno costituito dalla costellazione dei satelliti in orbita di cui hanno bisogno per funzionare risulta scarsamente visibile, nodi inerziali e ricevitori GPS sembrano presentare caratteristiche in un certo senso “complementari”. Tale complementarietà rende estremamente attraente ed elegante la possibilità di “fondere” le informazioni sensoriali fornite dai due dispositivi. Il sistema in figura 6, sviluppato dagli autori, integra un nodo inerziale posto sul collo del piede con un ricevitore GPS. La scheda di acquisizione raffigurata è in grado di svolgere tutte le elaborazioni in tempo reale, consegnando i dati relativi alla distanza percorsa, alle variazioni di livello, alla velocità di cammino al dispositivo palmare, per la visualizzazione sull’interfaccia grafica ivi implementata. Un’ulteriore funzionalità è rappresentata dalla possibilità di radio-trasmettere i risultati delle elaborazioni eseguite in locale ad un personal computer remoto.

Conclusioni
In questo lavoro, si è visto che l’uso di sistemi inerziali wearable offre la possibilità di eseguire analisi cinematiche che possono superare, in linea di principio, le limitazioni spazio-temporali ed economiche dell’approccio tradizionale all’analisi del movimento (tests eseguibili solo all’interno di un laboratorio specializzato e per intervalli di tempo limitati, utilizzando sistemi di misura optoelettronici relativamente costosi e complessi).

Questa prospettiva apre ai sistemi inerziali wearable un ruolo complementare all’approccio tradizionale: occorre rammentare che, ad oggi, i vantaggi succitati della tecnologia inerziale sono compensati da una minore accuratezza nella stima del movimento nelle sue componenti di traslazione e di rotazione rispetto ai sistemi di misura optoelettronici.

D’altra parte la crescita di questa nuova tecnologia si inserisce a pieno diritto nell’ambito della cosiddetta ambient intelligence, un’area di ricerca che tende alla progettazione, realizzazione ed applicazione di dispositivi sempre più “nascosti all’interno del mondo esterno”, in grado di farci comprendere e controllare meglio i fenomeni naturali e artificiali che ci circondano.

Bibliografia [1] Bussman J.B.J., Veltink P.H., Koelma F., Van Lummel R.C., Stam H.J.: “Ambulatory monitoring of mobility- related activities: the initial phase of the development of an activity monitor”, Eur. J. Phys. Med. Rehab., vol. 5, no. 1, pp. 2-7, 1997. [2] Bouten C.V.C., Koekkoek K.T.M., Verduin M., Kodde R., Janssen J.D.:“A triaxial accelerometer and portable data processing unit for the assessment of daily physical activity”, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 44, no. 3, pp. 136-147, 1997. [3] Verplaetse C.: “Inertial proprioceptive devices: self-motion-sensing toys and tools”, IBM Systems Journal, vol. 35, nos. 3&4, pp. 639-650, 1996. [4] Najafi B., Aminian K., Loew F., Blanc Y., Robert P. A.: “Measurement of stand-sit and sit-stand transitions using a miniature gyroscope and its application in fall risk evaluation in the elderly”, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 49, no. 8, pp. 843-851, 2002. [5] Aminian K., Robert P., Jéquier E., Schutz Y.: “Incline, speed, and distance assessment during unconstrained walking”, Med. Sci. Sports Exerc., vol. 27, pp. 226-234, 1995. [6] Sekine M., Tamura T., Akay M., Fujimoto T., Togawa T., Fukui Y.: “Discrimination of walking patterns using wavelet-based fractal analysis”, IEEE Trans. Rehab. Eng., vol. 10, no. 3, pp. 188-196, 2002. [7] Mayagoitia R.E., Nene A.V., Veltink P.H.: “Accelerometer and rate gyroscope measurement of kinematics: an inexpensive alternative to optical motion analysis systems”, J. Biomech., vol. 35, pp. 537-542, 2002. [8] Sagawa K., Inooka H., Satoh Y.:“Nonrestricted measurement of walking distance”, Proc. IEEE Internat. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 3, pp. 1847-1852, 2000. [9] Bachmann E.R.: “Inertial and magnetic tracking of limb segment orientation for inserting humans in synthetic environments”, Ph.D. Thesis, Naval Postgraduate School, Monterrey, CA, U.S.A., 2000. [10] Terrier P., Ladetto Q., Merminod B., Schutz Y.: “High-precision satellite positioning systems as a new tool to study the biomechanics of human locomotion”, J. Biomech., vol. 33, pp. 1717-1722, 2000.