Università di Genova logo, link al sitoUniRe logo, link alla pagina iniziale
    • English
    • italiano
  • italiano 
    • English
    • italiano
  • Login
Mostra Item 
  •   Home
  • Tesi
  • Tesi di Laurea
  • Laurea Magistrale
  • Mostra Item
  •   Home
  • Tesi
  • Tesi di Laurea
  • Laurea Magistrale
  • Mostra Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Sistema di misura inerziale per la caratterizzazione biomeccanica della pedalata

Thumbnail
Mostra/Apri
tesi38023975.pdf (11.18Mb)
Autore
Cosci, Andrea <2001>
Data
2026-07-15
Disponibile dal
2026-07-23
Abstract
L'analisi biomeccanica della pedalata è sempre più diffusa, oltre a livello professionistico, anche amatoriale. Generalmente gli aspetti cinematici vengono studiati con sistemi optoelettronici, in laboratorio, dove però non è possibile ricreare le effettive condizioni di pedalata all'aperto. Questo lavoro ha come obiettivo lo sviluppo di un sistema di misura dedicato alla biomeccanica della pedalata, basato su sensori inerziali ed utilizzabile tanto in laboratorio quanto sul campo. Vengono utilizzati i sensori Movella DOT corredati da un codice sviluppato in ambiente Python, che prevede due funzionalità: restituzione immediata dei dati tramite collegamento BLE, utile in laboratorio; memorizzazione e restituzione al termine della prova, utile per sessioni esterne. Il sistema completo è stato validato per confronto con un sistema optoelettronico allo stato dell'arte per la ricostruzione del movimento in tre dimensioni, confermando la validità dell'approccio proposto. Inoltre si sono verificate la robustezza e l'utilizzabilità con prove presso il laboratorio Biomeccanico Bodyframe dell'Ing. Alessandro Colò, dove normalmente si usa un sistema ottico a due dimensioni, e con prove all'esterno durante allenamenti. I dati acquisiti sono stati sfruttati al meglio, completando il sistema di analisi con la possibilità di stimare le coppie alle articolazioni ed eventualmente anche le forze muscolari, attraverso un modello dinamico inverso. Complessivamente, l'approccio proposto è risultato efficace ed utile per la caratterizzazione biomeccanica della pedalata. La sua utilizzabilità in condizioni esterne ha evidenziato come alcune operazioni ad oggi effettuate in laboratorio possano essere migliorate aggiungendo le informazioni acquisite durante percorsi esterni. Inoltre, questa maggiore disponibilità di dati consente una migliore caratterizzazione del gesto e la sua ottimizzazione, non solo in termini di posizioni, ma anche con indicazioni puntuali al ciclista.
 
Cycling biomechanics analysis is increasingly widespread, not only at a professional level but also among amateurs. Kinematic aspects are generally studied using optoelectronic systems in a laboratory setting, where it is not possible to reproduce actual outdoor cycling conditions. This work aims to develop a measurement system dedicated to cycling biomechanics, based on inertial sensors and usable both in the laboratory and in the field. Movella DOT sensors were employed, supported by a custom code developed in Python, which provides two functionalities: immediate data output via BLE connection, useful in the laboratory; and data storage with retrieval at the end of the trial, useful for outdoor sessions. The complete system was validated by comparison with a state-of-the-art optoelectronic system for three-dimensional motion reconstruction, confirming the validity of the proposed approach. Its robustness and usability were further verified through trials at the Bodyframe Biomechanics Laboratory of Alessandro Colò, which normally employs a two-dimensional optical system, as well as through outdoor trials during training sessions. The acquired data were fully exploited, complementing the analysis system with the capability to estimate joint torques and, potentially, muscle forces through an inverse dynamic model. Overall, the proposed approach proved to be effective and useful for the biomechanical characterization of pedaling. Its usability in outdoor conditions highlighted how some operations currently performed in the laboratory could be improved by incorporating information acquired during outdoor sessions. Furthermore, this greater availability of data enables a better characterization of the pedaling gesture and its optimization, not only in terms of positions but also through specific feedback to the cyclist.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [8032]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/16472
Metadati
Mostra tutti i dati dell'item

UniRe - Università degli studi di Genova | Informazioni e Supporto
 

 

UniReArchivi & Collezioni

Area personale

Login

UniRe - Università degli studi di Genova | Informazioni e Supporto