Realizzazione di un sistema basato su R.O.S. per terapie riabilitative assistite dal robot NAO.

Questo lavoro di tesi svolto ha come principale obiettivo lo sviluppo di un sistema per svolgere attività di fisioterapia assistista di tipo attivo con l'ausilio del robot Nao. In particolare, il concetto classico di fisioterapia attiva, basato sull'assistenza di un istruttore, è sostituito da un sistema dove l'operatore è sostituito dal robot. La robotica oggi può aiutare a migliorare lo stile di vita dell'umano, l'intelligenza artificiale in questo caso si offre come soluzione volta ad agevolare in campo medico la riabilitazione del paziente mediante assistenza artificiale e offre un ulteriore potente strumento di analisi e monitoraggio dei movimenti compiuti dal paziente che può essere esaminato dal medico specialista in una fase successiva anche da remoto. I vantaggi di questo sistema sono molteplici. Una fisioterapia assistita da robot agevola in questo caso l'interazione con i soggetti più giovani che provano difficoltà o che rifiutano la terapia stessa. Il sistema aiuta a stimare i miglioramenti mediante il monitoraggio dei segnali e aiuta la valutazione dei movimenti fatti per mezzo comunque del confronto dei risultati raccolti e analizzati dal robot, permette allo specialista di poter seguire la terapia da paziente valutandone i miglioramenti. Per soddisfare tali specifiche occorre un'interazione continua fra strumenti hardware e software, assicurando un flusso continuo di dati. Questi requisiti sono agevolati dal framework R.O.S. (Robotic Operating System). Il sistema nasce nel 2007, è comunemente utilizzato per comunicare in modo più semplice con i robot. Tale sistema si basa sullo scambio d'informazioni mediante messaggi sotto etichetta di topic e nodi, questi ultimi possono essere di natura hardware o software indipendenti fra loro. Il ROS è presente in molti software di rielaborazione dati, di calcolo e simulazione robotica. L'ambiente Matlab offre la possibilità d'interfacciarsi al sistema, il quale si può espandere ed essere integrato anche in hardware dedicato. Questo lavoro può essere principalmente suddiviso in due parti. La prima s'incentra sulla descrizione del framework ROS e sulla realizzazione di un nodo ROS utilizzando un modulo economico disponibile in commercio come ESP 8266. Il microcontrollore, come sarà spiegato in seguito, è sincronizzato tramite connessione Wi-Fi al nodo centrale ROS avviato in un personal computer e di conseguenza sincronizzato con il software Matlab per rielaborazione dei dati in tempo reale. Il genere d'informazioni che si ricevono nel sistema Simulink sono quelle estratte da un modulo sensore dove è integrato un accelerometro e un giroscopio che è il mezzo che si utilizza per ricavare informazioni sul movimento umano quindi opportunamente posto nel braccio del paziente. Le informazioni prelevate dal sensore sono trasmesse tramite il sistema ROS e convertite opportunamente mediante l'elaborazione dei dati effettuata su Simulink. Tali informazioni possono essere tradotte in movimenti per il robot ma principalmente sono utili per tracciare il movimento del braccio umano. La seconda parte del lavoro si concentra sulla progettazione del sistema Simulink che ha il compito principale di gestire il flusso di dati proveniente dalla rete ROS, monitorare i 4 parametri e gestire la comunicazione sia con l'hardware dedicato sia con il robot. Attraverso feedback il robot sarà in grado di comunicare informazioni al paziente riguardo la bontà dell'azione compiuta. Il paziente dovrà seguire quindi l'azione del robot. La parte finale del lavoro si dedica all'estensione del sistema stesso fino alla possibilità di interconnettere lo stesso mediante comunicazione B.L.E. (Bluetooth Low Energy) a un dispositivo mobile, quindi, di garantire la possibilità di scelta del movimento manualmente. Alla rete sensoriale sarà aggiunto un biosensore che pubblicherà su ROS informazioni principali delle attività cardiache del paziente che esegue la terapia. I risultati finali raggiunti in questo lavoro permetteranno cosi di definire un sistema che attraverso ROS permette di interfacciare tecnologie differenti volte a garantire una migliore interazione tra robot e umano. Infine, s'illustreranno i risultati ottenuti integrando il risultato delle simulazioni finali ottenute e, in particolar modo, la descrizione del set-up di lavoro creato che integra la soluzione di quanto progettato fino alla realizzazione del prototipo. In particolar modo si è progettata una P.C.B. per integrare la soluzione hardware. Questo lavoro segue un percorso multidisciplinare, dove il software è strettamente legato all'hardware e l'hardware stesso diventa strumento e mezzo di ausilio per il robot. Le metodologie della gestione del robot e del ROS. sono state apprese durante il tirocinio svolto in sei mesi presso l'ente I.C.A.R. (Istituto Calcolo e Reti ad Alte prestazioni) del C.N.R. (Consiglio Nazionale delle Ricerche) della sede di Palermo all'interno del progetto AMICO (PON) Italian Ministry of Education, Universities and Research (MIUR).