La presa di precisione non è la tecnica di prensione naturale
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Autore
Lepori, Fabrizio <1996>
Data
2023-07-20Disponibile dal
2023-07-27Abstract
Afferrare è un'azione umana fondamentale nelle nostre interazioni con gli oggetti. Nonostante la sua apparente semplicità, è un processo cognitivo e motorio complesso. Il nostro sistema cognitivo valuta le proprietà dell'oggetto interessato e l'obiettivo desiderato. Questa valutazione porta a precise istruzioni che guidano la nostra mano nell'esecuzione della presa. Ciò consente l'impiego di diverse tecniche basate sulle caratteristiche dell'obiettivo e dell'azione richiesta. Ad esempio, la presa di precisione è in genere utilizzata per azioni delicate, mentre la presa a più dita è utilizzata per azioni che richiedono forza. Inoltre, l'avvento di tecnologie di Realtà Virtuale e Aumentata ha aperto la strada allo studio di come gli individui adattino il loro comportamento di presa in ambienti virtuali e misti. Queste tecnologie immersive offrono opportunità uniche per esplorare le interazioni tra cognizione umana, percezione e controllo motorio in ambienti virtuali.
Questo studio presenta un esperimento mirato a valutare il comportamento di presa in condizioni senza vincoli e di precisione. L'esperimento ha coinvolto le interazioni con oggetti di varie forme e composizione materiale, con il movimento delle mani e degli oggetti dei partecipanti tracciati utilizzando markers riflettenti.
I risultati rivelano che la presa di precisione non è la presa naturale utilizzata dagli esseri umani in condizioni non vincolate; invece, è preferita una presa a più dita. Inoltre, lo studio evidenzia l'influenza del materiale nel comportamento di prensione. In fine, viene introdotto un nuovo metodo per la co-registrazione di oggetti reali e virtuali utilizzando dati di motion-tracking, che offre applicazioni nell'indagine del comportamento di presa in ambienti virtuali e misti.
Questi risultati contribuiscono a una più profonda comprensione del comportamento umano afferrante e spianano la strada per ulteriori ricerche e progressi in vari campi, come la riabilitazione e la robotica. Grasping is a fundamental human action involved in our interactions with objects. Despite its apparent simplicity, grasping is a complex cognitive and motor process. Our cognitive system assesses the properties of the target object and the intended goal. This assessment leads to precise motor instructions that will guide our hand in the execution of the optimal grasp. This evaluation allows for the employment of different techniques based on the characteristics of the target and of the action required. For instance, precision grip is typically employed for smaller objects, while multi-digit grips are used when greater force is needed or when interacting with larger targets. Additionally, the advent of Virtual and Augmented Reality technologies has paved the way for investigating how individuals adapt their grasping behaviour in virtual and mixed environments. These immersive technologies offer unique opportunities to explore the interactions between human cognition, perception, and motor control in virtual settings.
This study presents an experiment aimed to examinate grasping behaviour of participants in unconstrained and precision grip conditions. The experiment involved interactions with objects of various shapes and material composition, with the movement of participants’ hands and objects tracked using reflective markers.
The findings reveal that precision grip is not the natural grip employed by humans in unconstrained conditions; instead, a multi-digit grip is preferred. Moreover, the study highlights the influence of material composition in grasping behaviour. Additionally, a novel method for co-registering real and virtual objects using motion-tracking data is introduced, offering applications in the investigation of grasping behaviour in virtual and mixed environments.
These findings contribute to a deeper understanding of human grasping behaviour and pave the way for further research and advancement in various fields, such as rehabilitation and robotics.
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesisCollezioni
- Laurea Magistrale [5076]