Misura delle fasi del passo tramite telecamera time-of-flight durante camminate assistite da esoscheletro robotico in ambiente esterno

La perdita della capacità di deambulazione è una delle principali conseguenze dovute a lesioni alla colonna vertebrale. Negli ultimi anni si è assistito ad uno sviluppo sempre maggiore di esoscheletri per gli arti inferiori che permettono ad utilizzatori paraplegici di tornare a camminare. L’utilizzo di questi esoscheletri, soprattutto durante la fase di training iniziale, è purtroppo spesso limitato all’interno di laboratori specializzati muniti di diversi tipi di trasduttori per l’analisi della cinematica e della dinamica della camminata assistita (sistemi di visione, accelerometri, piattaforme di forza, etc.). Per superare queste limitazioni sono state sviluppate delle stampelle strumentate in grado, attraverso un adeguato modello biomeccanico, di valutare i carichi agenti sugli arti superiori misurando il carico scambiato tra stampella e piano d’appoggio della stessa, senza l’utilizzo di altro tipo di strumentazione. Tramite questa analisi, il fisioterapista è in grado di valutare la qualità della camminata del paziente diminuendo in questo modo rischi di lesioni agli arti superiori dovute all’utilizzo dell’esoscheletro. Il grosso vantaggio del dispositivo sviluppato risiede nel fatto che si presta particolarmente bene per un utilizzo in un ambiente esterno, più naturale e, in generale, più favorevole per l’utilizzatore. Il presente lavoro descrive un ulteriore sviluppo apportato alle stampelle strumentate appena descritte. L’obiettivo principale è quello di riuscire a misurare, assieme ai carichi agli arti superiori già possibile nella presente versione, anche le principali fasi della camminata (fase di stance, cioè piede appoggiato a terra, e fase di swing, cioè piede alzato da terra) in modo da fornire al fisioterapista un ulteriore grandezza correlata alla qualità del training del paziente. Il sistema di misura sviluppato sfrutta un approccio basato su tecniche di machine learning: una prima acquisizione viene effettuata per allenare il modello predittivo (fase di training), il quale viene poi utilizzato nelle restanti acquisizioni per predire la macro fase del passo in cui si trova ogni piede del paziente (fase di predizione).