L’area si concentra sulla concezione, lo sviluppo e la validazione di sistemi di sensorizzazione indossabile. Le applicazioni studiate sono finalizzate al monitoraggio del movimento umano, alla sua valutazione funzionale, alla rilevazione automatica della caduta nell’anziano e alla valutazione oggettiva del rischio di caduta correlato ad alterazioni del cammino e dell’equilibrio.
L’attività fondamentale riguarda la realizzazione di body area networks realizzate includendo sia sensori comunemente utilizzati, quali le unità magneto-inerziali, che altimetri e sistemi di visione. Particolare interesse è rivolto allo sviluppo e alla validazione di metodi computazionali come l’apprendimento automatico e il filtraggio stocastico. Entrambi gli approcci sono stati applicati per il riconoscimento del contesto dell’utilizzatore e dell’attività svolta e per la stima di parametri biomeccanici rilevanti per ogni attività elaborata. In particolare, filtraggio di Kalman (lineare ed esteso), il filtraggio complementare e i filtri particellari sono stati applicati alla stima dell’orientazione dei distretti corporei e alla stima della cinematica del movimento. L’apprendimento automatico (in metodologie quali support vector machines, hidden markov models, ecc.) ha trovato applicazione nel riconoscimento di attività e nella modelizzazione dei segnali acquisiti durante il cammino.
La recente attività di ricerca ha incluso la realizzazione di applicazioni e di servizi di mobile health, usando le capacità di sensorizzazione ed elaborazione di dispositivi portatili quali smartphones e smartwatches. Inoltre l’interazione con i dispositivi robotici, specialmente nell’ausilio alla deambulazione ha costituito un importante banco di prova delle metodologie proposte.

Responsabile scientifico

Prof. Angelo Maria Sabatini 
e-mail: angelo.sabatini@santannapisa.it
Tel.: 050-883415