Modulazione del contributo individuale mediante feedback visivo durante compiti motori collaborativi attraverso un’interfaccia uomo–macchina.

Abstract

Nel campo delle interfacce uomo-macchina (HMI), le interfacce corpo-macchina (BoMI) traducono segnali corporei in comandi per dispositivi esterni, risultando utili per studiare l'apprendimento motorio e l'interazione tra più individui. Nelle BoMI diadiche, in cui due utenti controllano insieme lo stesso cursore, si osserva una distribuzione non equilibrata del contributo individuale. Questa tesi ha indagato se un feedback visivo, mostrato in tempo reale e relativo al contributo di ciascun utente, fosse in grado di invertire il contributo rispetto a quello spontaneo di ciascuna coppia. L'esperimento è stato condotto su 22 soggetti sani suddivisi in coppie, con movimenti registrati da sensori inerziali (IMU) sulle braccia e tradotti dalla BoMI in spostamenti di un cursore su schermo, per raggiungere target. Il protocollo prevedeva nove blocchi: i primi tre individuali, i restanti diadici. Nei primi blocchi diadici, senza indicazioni, è stata rilevata la distribuzione spontanea del contributo; nei due successivi è stato fornito un feedback visivo volto a invertirla, chiedendo al più contributivo di ridurre il contributo al 25% e al meno contributivo di aumentarlo al 75%. I risultati mostrano che il feedback visivo è stato efficace: nel primo blocco con feedback si osserva un avvicinamento significativo ai valori target, consolidato nel blocco successivo. Dopo la rimozione del feedback, i soggetti mantengono il ruolo assegnato, allontanandosi progressivamente dai valori target ma senza tornare ai livelli spontanei iniziali. I parametri di performance del gesto motorio migliorano nettamente durante l'apprendimento individuale, restando poi stabili durante la fase diadica, anche con il feedback. Questi risultati dimostrano che la suddivisione del controllo in un compito motorio condiviso può essere modificata intenzionalmente tramite un riscontro visivo esterno, senza compromettere la qualità del movimento, anche in opposizione all'attitudine spontanea dei partecipanti.

In the field of human-machine interfaces (HMI), body-machine interfaces (BoMI) translate body signals into commands for external devices, making them useful tools for studying motor learning and interaction between individuals. In dyadic BoMIs, where two users jointly control the same cursor, contribution is generally distributed unevenly between them. This thesis investigated whether real-time visual feedback, related to each user's contribution, could reverse this contribution relative to the one spontaneously adopted by each pair. The experiment involved 22 healthy subjects divided into pairs, with movements recorded by inertial sensors (IMU) on the arms and translated by the BoMI into cursor movements on a screen, in order to reach targets. The protocol included nine blocks: the first three individual, the remaining ones dyadic. In the first dyadic blocks, without any indication, the spontaneous contribution distribution was recorded; in the following two blocks, visual feedback was then provided to reverse it, asking the higher contributor to lower their contribution to 25% and the lower contributor to raise it to 75%. Results show that the visual feedback was effective: in the first feedback block a significant approach to the target values is observed, consolidated in the following block. After feedback removal, subjects maintain the assigned role, progressively drifting away from the target values but without returning to their initial spontaneous levels. Motor performance parameters improve markedly during individual learning and then remain stable throughout the dyadic phase, even with feedback. These results show that control sharing in a shared motor task can be intentionally modified through external visual feedback, without compromising movement quality, even against participants' spontaneous attitude.