Studio e sviluppo di sistemi per il monitoraggio ambientale e della persona basati su Smart Objects per Internet Of Things

The research activity focused on environmental and human monitoring systems. As regards environmental monitoring, Smart Objects have been studied and developed for the Internet of Things capable of creating widespread networks of sensors to be used in seismic monitoring for the purpose of Earthquake Early Warning. The goal was to analyze and compare the performance of a set of low-cost accelerometer sensors in order to increase the density of the monitoring network and thus increase the efficiency of early warning in case of earthquakes. Still, with a view to creating Early Warning Systems, it was studied how to create a data acquisition and analysis infrastructure for rapid warning in the event of floods with the aim of developing a platform capable of acquiring sensor data distributed throughout the territory, process the information collected by civil protection volunteers and automate the processes of modeling the stage-discharges curves for estimating the discharges of rivers. In this way, at each level value recorded by the hydrometric sensors, the corresponding estimate of the flow rate can be obtained without having to go to measure it every time. The study of issues related to the development of human activity monitoring systems, based on inertial units, has led to the evaluation of the use of these sensors in biomedical applications. In this context, a Wireless Body Sensor Network was developed consisting of an inertial unit for identifying the flexion angle of the back and sensors for the acquisition of surface electromyography signals of the back muscles. The goal was to evaluate the presence or absence of a physiological phenomenon called Flexion-Relaxation Phenomenon statistically present in most healthy subjects who do not have low back pain. The research focused on the creation of a system capable of processing the different types of signals in order to obtain parameters to identify and quantify the phenomenon in an objective, automatic, and highly reliable manner.

L’attività di ricerca si è concentrata nell’ambito dei sistemi di monitoraggio ambientale e della persona. Per quanto riguarda il monitoraggio ambientale sono stati studiati e sviluppati Smart Objects per Internet of Things in grado di realizzare reti diffuse di sensori da impiegare nel monitoraggio sismico con finalità di Earthquake Early Warning. L’obiettivo è stato quello di analizzare e confrontare le prestazioni di un insieme di sensori accelerometrici a basso costo per poter aumentare la densità della rete di monitoraggio ed incrementare così l’efficienza di allerta rapida in caso di eventi sismici. Sempre nell’ottica di realizzare dei sistemi di Early Warning si è studiato come poter realizzare un’infrastruttura di acquisizione ed analisi dati per l’allerta rapida in caso di alluvioni con l’obiettivo di sviluppare una piattaforma in grado di acquisire i dati dei sensori distribuiti sul territorio, processare le informazioni raccolte dai volontari della protezione civile ed automatizzare i processi di modellizzazione delle curve di deflusso per la stima della portata dei fiumi. Così facendo ad ogni valore di livello registrato dagli idrometri si può ottenere la corrispettiva stima della portata senza doverla andare ogni volta a misurare. Lo studio delle tematiche inerenti allo sviluppo di sistemi di monitoraggio della persona, basati su unità inerziali, ha portato alla valutazione dell’impiego di tali sensori in applicazioni biomediche. In tale ambito è stata sviluppata una Wireless Body Sensor Network composta da un’unità inerziale per l’identificazione dell’angolo di flessione della schiena e da sensori per l’acquisizione di segnali elettromiografici superficiali dei muscoli lombari. L’obiettivo è stato quello di valutare la presenza o assenza di un fenomeno fisiologico chiamato Flexion-Relaxation Phenomenon statisticamente presente nella maggior parte di soggetti sani che non presentano mal di schiena. La ricerca si è focalizzata sulla realizzazione di un sistema in grado di elaborare le diverse tipologie di segnali al fine di ricavare dei parametri per identificare e quantificare il fenomeno in maniera oggettiva, automatica e con elevata affidabilità.