Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
EM
Emanuele Menegatti
Author with expertise in Simultaneous Localization and Mapping
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(50% Open Access)
Cited by:
509
h-index:
31
/
i10-index:
102
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A robust and easy to implement method for IMU calibration without external equipments

David Tedaldi et al.May 1, 2014
Motion sensors as inertial measurement units (IMU) are widely used in robotics, for instance in the navigation and mapping tasks. Nowadays, many low cost micro electro mechanical systems (MEMS) based IMU are available off the shelf, while smartphones and similar devices are almost always equipped with low-cost embedded IMU sensors. Nevertheless, low cost IMUs are affected by systematic error given by imprecise scaling factors and axes misalignments that decrease accuracy in the position and attitudes estimation. In this paper, we propose a robust and easy to implement method to calibrate an IMU without any external equipment. The procedure is based on a multi-position scheme, providing scale and misalignments factors for both the accelerometers and gyroscopes triads, while estimating the sensor biases. Our method only requires the sensor to be moved by hand and placed in a set of different, static positions (attitudes). We describe a robust and quick calibration protocol that exploits an effective parameterless static filter to reliably detect the static intervals in the sensor measurements, where we assume local stability of the gravity's magnitude and stable temperature. We first calibrate the accelerometers triad taking measurement samples in the static intervals. We then exploit these results to calibrate the gyroscopes, employing a robust numerical integration technique. The performances of the proposed calibration technique has been successfully evaluated via extensive simulations and real experiments with a commercial IMU provided with a calibration certificate as reference data.
0

Human–Robot Interactions: A Pilot Study of Psychoaffective and Cognitive Factors to Boost the Acceptance and Usability of Assistive Wearable Devices

Margherita Bertuccelli et al.Jan 9, 2025
Robotic technology to assist rehabilitation provides practical advantages compared with traditional rehabilitation treatments, but its efficacy is still disputed. This controversial effectiveness is due to different factors, including a lack of guidelines to adapt devices to users’ individual needs. These needs include the specific clinical conditions of people with disabilities, as well as their psychological and cognitive profiles. This pilot study aims to investigate the relationships between psychological, cognitive, and robot-related factors playing a role in human–robot interaction to promote a human-centric approach in robotic rehabilitation. Ten able-bodied volunteers were assessed for their anxiety, experienced workload, cognitive reserve, and perceived exoskeleton usability before and after a task with a lower-limb exoskeleton (i.e., 10 m path walking for 10 trials). Pre-trial anxiety levels were higher than post-trial ones (p < 0.01). While trait anxiety levels were predictive of the experienced effort (Adjusted-r2 = 0.43, p = 0.02), the state anxiety score was predictive of the perceived overall workload (Adjusted-r2 = 0.45, p = 0.02). High–average cognitive reserve scores were predictive of the perception of exoskeleton usability (Adjusted-r2 = 0.45, p = 0.02). A negative correlation emerged between the workload and the perception of personal identification with the exoskeleton (r = âˆ’0.67, p-value = 0.03). This study provides preliminary evidence of the impact of cognitive and psychoaffective factors on the perception of workload and overall device appreciation in exoskeleton training. It also suggests pragmatic measures such as familiarization time to reduce anxiety and end-user selection based on cognitive profiles. These assessments may provide guidance on the personalization of training.
0

A muscle synergies-based controller to drive a powered upper-limb exoskeleton in reaching tasks

Michele Penna et al.Jan 1, 2024
Abstract This work introduces a real-time intention decoding algorithm grounded in muscle synergies (Syn-ID). The algorithm detects the electromyographic (EMG) onset and infers the direction of the movement during reaching tasks to control a powered shoulder–elbow exoskeleton. Features related to muscle synergies are used in a Gaussian Mixture Model and probability accumulation-based logic to infer the user’s movement direction. The performance of the algorithm was verified by a feasibility study including eight healthy participants. The experiments comprised a transparent session, during which the exoskeleton did not provide any assistance, and an assistive session in which the Syn-ID strategy was employed. Participants were asked to reach eight targets equally spaced on a circumference of 25 cm radius (adjusted chance level: 18.1%). The results showed an average accuracy of 48.7% after 0.6 s from the EMG onset. Most of the confusion of the estimate was found along directions adjacent to the actual one (type 1 error: 33.4%). Effects of the assistance were observed in a statistically significant reduction in the activation of Posterior Deltoid and Triceps Brachii. The final positions of the movements during the assistive session were on average 1.42 cm far from the expected ones, both when the directions were estimated correctly and when type 1 errors occurred. Therefore, combining accurate estimates with type 1 errors, we computed a modified accuracy of 82.10±6.34%. Results were benchmarked with respect to a purely kinematics-based approach. The Syn-ID showed better performance in the first portion of the movement (0.14 s after EMG onset).