IDENTIFICAZIONE DI MODELLI DI COMPORTAMENTI MOTORI PER LA ROBOTICA RIABILITATIVA

This thesis aims to analyze muscle synergies during a motor exercise performed with the MOTORE robot (Humanware Srl), with the goal of modeling neuromuscular behavior in healthy subjects. Using surface electromyographic (sEMG) signals collected during a figure-eight trajectory tracking task, mathematical models were developed and compared to estimate the activation of the lateral head of the triceps brachii based on the activity of agonist muscles. The results show a good level of predictive accuracy, particularly with nonlinear models, and suggest the absence of evident motor compensations. This study represents a first step toward the application of adaptive models for personalized rehabilitation in clinical settings.

Questo lavoro di tesi si propone di analizzare le sinergie muscolari durante un esercizio motorio con il robot MOTORE (Humanware Srl), al fine di modellare il comportamento neuromuscolare in soggetti sani. Utilizzando segnali elettromiografici di superficie (sEMG) raccolti durante il tracciamento di traiettoria a forma di otto, sono stati sviluppati e confrontati modelli matematici per stimare l’attivazione del capo laterale del tricipite brachiale a partire dai muscoli agonisti. I risultati mostrano un buon livello di accuratezza predittiva, in particolare con modelli non lineari, e suggeriscono l’assenza di compensazioni motorie evidenti. Lo studio rappresenta un primo passo verso l’applicazione di modelli adattivi per la riabilitazione personalizzata in ambito clinico.