Confermata la sede del forum nazionale delle misure a Brescia dal 15 al 17 settembre 2022!
Il forum raccoglierà esperti di misure meccaniche e elettriche da tutte le università italiane.
Il nostro laboratorio è coinvolto nell’organizzazione assieme agli altri gruppi di misure di Brescia.
A breve pubblicheremo il programma ed altri dettagli…
Tramite un’iniziativa coordinata dal Laboratorio di Misure Meccaniche e Termiche, l’università degli studi di Brescia ha siglato un accordo di collaborazione scientifica e didattica con il Consiglio Superiore per la Ricerca Scientifica di Madrid (Consejo Superior de Investigaciones Científicas). Il CSIC è il centro di ricerca pubblico più grande della Spagna, il quarto per dimensione in Europa ed il settimo al mondo. L’accordo consentirà scambi di ricercatori, studenti e dottorandi nell’ambito delle attività di ricerca congiunte nel campo dei sistemi di misura per la robotica indossabile. Gli obiettivi specifici dell’accordo sono:
Stiamo cercando un post-doc che voglia lavorare con noi e con una prestigiosa università olandese per un anno, sull’evoluzione di sistemi di misura e feedback per ergometri per carrozzine!
La posizione è annuale per un assegno di ricerca nel settore MISURE MECCANICHE E TERMICHE (SSD ING-IND/12), da svolgersi per 3 mesi presso il laboratorio di Brescia e per 9 mesi presso l’università medica di Groningen.
L’assegnista verrà coinvolto in una ricerca per il miglioramento dei sistemi di feedback per ergometri per carrozzine, con il coinvolgimento dell’Università Medica di Groningen e della ditta LODE, entrambe situate nei Paesi Bassi
Per informazioni contattare pure matteo.lancini@unibs.it.
Ecco il link al bando ufficiale: https://www.unibs.it/node/24190
Continua la collaborazione tra i gruppi di Misure Meccaniche e Termiche dell’Università di Brescia ed il laboratorio Mirò dell’Università di Trento.
Gli esperimenti di misura che vedono coinvolti i vari membri dei due team sono mirati a valutare, grazie a un preciso protocollo stabilito in una precedente pubblicazione, l’accuratezza di ricostruzione di telecamere a tempo di volo di tipo consumer (Kinect v2 e Kinect Azure) e di tipo industriale (Basler), rapportate al gold standard ottenuto grazie a un 3D scanner Konica Minolta.
La campagna sperimentale prevede diverse prove, che si terranno per ora separatamente nelle due sedi nel rispetto delle norme di prevenzione della pandemia. Un primo incontro è stato già svolto nel Laboratorio MiRo di Trento, l’unico che necessitava la presenza contemporanea dei vari dispositivi.
Ho iniziato da poco una delle tante “challenge” che girano in rete: ogni giorno mi propone un qualcosa per rendere più felici le giornate.
Quella di oggi è elencare dieci cose che faccio bene.. ammetto che non è stato facilissimo, ma alla fine ho prodotto il mio elenco in 10 punti.
La cosa che mi ha sorpreso però è stato notare come le “dieci cose che faccio bene” siano in realtà anche dieci delle mie attività preferite.
Dalla letteratura sull’engagement in varie attività è ormai chiaro che c’è una forte sovrapposizione tra cose che facciamo bene e cose che facciamo volentieri, che siano lavoro, sport o altro. Ma è sempre di un certo impatto vederlo applicato a se stessi e la cosa mi ha fatto pensare.
Ho pensato quindi ai futuri studenti che stanno scegliendo in che università e corso iscriversi, soprattutto a coloro che pensano di scegliere Ingegneria.
Questo il mio consiglio: ricordatevi che qualsiasi cosa sceglierete è importante che vi piaccia! Se vi piace riuscirete bene, se non vi piace farete fatica inultimente!
Delle mille varietà di ingegneri che esisto, cosa vi piace di più? Affrontare problemi nuovi ogni giorno? Programmare e vedere le vostre app usate? La sensazione di aver capito come funziona qualcosa… e migliorarla? Progettare su carta e vedere un oggetto usato per davvero?
Tutti i bravi ingegneri che ho conosciuto nella mia carriera hanno un tratto in comune: si divertono ad affrontare problemi nuovi e risolverli. Se rispondete a questa descrizione… beh spero di vedervi il mese prossimo in aula!
Il laboratorio ha sospeso tutte le attività di collaborazione con cliniche ed ospedali, che in questo periodo hanno necessità di concentrarsi su altro, a causa dell’emergenza sanitaria in atto. La nostra riconoscenza va al personale, ai volontari (tra cui tanti nostri studenti) ed ai medici che stanno affrontando l’emergenza.
Quello che possiamo fare noi invece è contribuire con la formazione, che non si ferma, ma continua in via telematica, grazie all’impegno di docenti e studenti, sia su piattaforme riservate agli studenti che pubbliche.
Per fornire un ulteriore aiuto ricordiamo che sul canale youtube del laboratorio ci sono video dedicati alla ridefinizione del sistema internazionale, e che alla pagina dedicata al SI del nostro sito c’è del materiale che studenti e docenti delle scuole superiori possono usare liberamente.
Docenti delle scuole superiori che volessero avere altro materiale, anche per proseguire le loro attività di lezioni a distanza, può rivolgersi direttamente via mail al responsabile del laboratorio: matteo.lancini@unibs.it
Il 3 Dicembre, presso l’istituto Antonietti di Iseo, si è tenuto un seminario divulgativo sulla riforma del sistema internazionale, con la partecipazione attiva degli studenti.
Le slide della presentazione sono disponibili da oggi, sul nostro sito, assieme al materiale didattico preparato assieme ai ragazzi delle superiori che hanno svolto il tirocinio nel nostro laboratorio.
Il video dell’incontro (purtroppo di qualità non eccellente) è disponibile sul canale youtube del laboratorio.
Il corso di misure del MMTLab prevede lo svolgimento da parte degli studenti di esercitazioni pratiche su diverse tipologie di misurazioni tramite banchi di prova, sensori IMU e altre strumentazioni del laboratorio. I risultati ottenuti vengono validati tramite il confronto con i risultati di calcoli teorici, analizzando l’incertezza a priori o per campionamento.
Alcuni dei gruppi utilizzano uno shaker per tarare accelerometri, eseguire prove di fatiche a diverse frequenze e ampiezze d’onda con masse fluttuanti o stabilire la rigidezza dinamica di un oggetto disegnando le curve che descrivono il variare della sua frequenza naturale in funzione della temperatura.
Un progetto implica invece l’assemblamento e l’utilizzo del trifilar pendulum, uno strumento che misura l’inerzia di un cerchione. Per validare il lavoro è necessario fare delle prove con dati noti; in questo caso l’inerzia della piastra rotante, che serve da base, viene calcolata tramite formule e il risultato viene poi confrontato con i dati sperimentali. È possibile così stimare l’inerzia del cerchione calcolando il periodo di oscillazione del pendolo.
Altri gruppi studiano i dati ricavati da sensori opto-elettronici e IMU fissati su un fucile di TRAP durante un’esercitazione in campo per analizzare gli angoli di beccheggio e imbardata dell’arma durante il gesto atletico o stimare la traiettoria del proiettile utilizzando i dati esportati dai sensori (giroscopio, accelerometro, orientamento quaternioni).
Sempre attraverso l’utilizzo di sensori IMU posizionati sui giunti del braccio (spalla, gomito, polso) è possibile stabilire le fasi di determinati movimenti oscillatori. Il programma deve riconoscere ed etichettare autonomamente il gesto svolto tramite un algoritmo Machine Learning.
Gli estensimetri, ovvero sensori che misurano la
deformazione di una superficie, vengono impiegati dagli studenti per determinare
il centro di pressione di un corpo tramite una pedana poggiata su quattro
piedini sui quali vengono applicati i sensori.
Un altro gruppo utilizza gli estensimetri sulle stampelle strumentate per misurare
la forza esercitata; il risultato verrà validato tramite piattaforme di forza o
trasduttori a sensibilità nota.
Alcuni studenti studiano la cinematica del robot collaborativo Sawyer per calcolare l’incertezza dei giunti facendogli assumere diverse posizioni.
Un gruppo indaga la ripetibilità della griglia sui supporti spinali con il laser e un algoritmo MATLAB che valida la ripetibilità attraverso la generazione di dati fittizi conosciuti a priori; altri valutano la ripetibilità delle curve di forza e spostamento di alcuni provini tramite banco di prova roto-assiale.
Uno
dei progetti del Laboratorio di Misure Meccaniche e Termiche è lo sviluppo di
un sistema che studi le diverse fasi del gesto atletico del tiro al piattello e
i fattori che influiscono sulla performance degli atleti tramite misurazioni
biomeccaniche.
Uno dei risultati più importanti della ricerca è stata l’individuazione,
mediante occhiali eye-tracking, della
differenza nei tempi di fissazione, saccade e primo movimento tra atleti
principianti ed esperti.
Si è inoltre notato, analizzando la dinamica del movimento grazie all’utilizzo
di due pedane di forza basate su quattro celle di carico, che nei
professionisti lo “spaghetto”, ovvero la traiettoria percorsa dal baricentro
durante l’intera fase di preparazione e tiro, risulta molto più corto che negli
esordienti, mentre l’aumento dell’inerzia del fucile con l’aggiunta di masse non
sembrerebbe influenzare la qualità di tiro dei diversi atleti.
La cinematica dell’azione è stata studiata invece tramite raggi infrarossi, marker
e cluster posizionati secondo uno schema anatomico sul tiratore durante la
prova su campo; con un software di visualizzazione a ogni marker è stata poi
associata la posizione del corpo corrispondente, in modo da ricreare
virtualmente il gesto atletico.
MuSe è un multi-sensore inerziale miniaturizzato che permette la stima dell’orientamento attraverso un algoritmo di fusione basato sugli input trasmessi da un accelerometro, un giroscopio e un magnetometro.
Fissando il sensore al piede, tramite un software di visualizzazione, i dati acquisiti vengono rappresentati per mezzo di grafici e tabelle; risulta così possibile definire la posizione del piede nello spazio e, grazie ai picchi nei grafici, identificare degli eventi durante la camminata, suddividendo il ciclo del passo in fase di appoggio e oscillazione.
In particolare, nel grafico del giroscopio si evidenzia lo swing, ovvero il momento che va dallo stacco della punta del piede, fino all’appoggio del tallone, e lo stance, che coincide con il piede che tocca anche parzialmente il suolo.
I dati acquisiti serviranno per automatizzare il processo di addestramento nell’ambito del Machine Learning, in modo da permettere il riconoscimento automatico delle fasi della camminata.
