Controllare i movimenti delle singole dita di una protesi robotica o di un esoscheletro per mano attraverso i segnali muscolari in maniera intuitiva e naturale come muovere la propria mano. È questa la sfida attuale della ricerca nel campo dell’interfacce uomo-macchina basate su segnali biologici: sviluppare protesi ed esoscheletri che permettano movimenti complessi coinvolgendo il controllo di singole dita in maniera proporzionale e simultanea.
Uno studio che vede in prima linea la Scuola Superiore Sant’Anna, con i ricercatori del Laboratorio PERCRO – Istituto di Tecnologie della Comunicazione, dell’Informazione e della Percezione (TeCIP) ha dimostrato come grazie al mio-controllo, ovvero il controllo ottenuto tramite segnali muscolari acquisiti con tecniche quali l’elettromiografia EMG, sia possibile trasmettere ai dispositivi robotici input di movimento, direttamente tramite i segnali provenienti dai muscoli, allo scopo di creare un’interfaccia uomo-robot intuitiva e naturale.
La ricerca negli ultimi anni ha portato alla realizzazione di interfacce che consentono all’utente di gestire immediatamente i movimenti dei dispositivi robotici, senza riuscire però a controllare più movimenti in maniera simultanea. Le lunghe sessioni richieste per l’addestramento limitano poi al solo al campo della ricerca i risultati raggiunti.
Nello studio presentato è stato testato e validato un nuovo approccio volto a controllare i movimenti delle singole dita in maniera simultanea e proporzionale basato sulla lettura in tempo reale dei segnali elettromiografici ad alta densità trasmessi da 192 elettrodi posizionati sull’avambraccio.
Il punto di forza del metodo presentato è la rapidità con cui viene effettuata la calibrazione del dispositivo, chiedendo all’utilizzatore di fare un solo movimento per singolo dito. Il metodo è stato testato su 8 soggetti sani: i segnali ad alta densità provenienti dai muscoli dell’avambraccio sono stati utilizzati per stimare la forza di ogni singolo dito e controllare dei cursori in un gioco di Realtà Virtuale che consiste nel completare esercizi di manipolazione richiedenti l’esecuzione di forze sia con singole dita che con più dita simultaneamente. L’esperimento è stato ripetuto 2 volte per ogni soggetto, utilizzando due approcci che differivano per il tipo di caratteristiche estratte dal segnale EMG: caratteristica lineare (inviluppo lineare utilizzato nella maggior parte degli schemi di mio-controllo) Vs caratteristica non-lineare basata su un inviluppo non lineare ottimizzato che si ritrova in alcuni modelli bio-meccanici.
Dall’analisi dei risultati è emerso che la trasformazione non-lineare del segnale EMG, basato su modelli di biomeccanica, ha migliorato significativamente le performance in termine di accuratezza, di tempo e di stabilità del controllo. Inoltre, il miglioramento è stato ancora più netto su quei compiti che non erano stati effettuati durante la calibrazione dei modelli (pressione multipla delle dita) dimostrando una migliore capacità di generalizzazione. I risultati ottenuti hanno quindi dimostrato la fattibilità di un “mio-controllo in tempo reale, proporzionale e simultaneo delle dita della mano” calibrato con una minima sessione di addestramento. La rapidità con cui è possibile addestrare il sistema, con diminuzione del tempo di calibrazione, è un requisito essenziale per l’utilizzo con pazienti (sia amputati che neurologici).
I prossimi lavori saranno focalizzati ad estendere e testare il sistema in protocolli di riabilitazione sia per pazienti amputati che per pazienti neurologici (post-ictus). Inoltre, saranno investigate le sue potenzialità per essere utilizzato anche in contesti non-medici, quali la teleoperazione a distanza.
