Scheda programma d'esame
REHABILITATION AND ASSISTIVE TECHNOLOGIES
CALOGERO MARIA ODDO
Anno accademico2023/24
CdSBIONICS ENGINEERING
Codice1105I
CFU12
PeriodoAnnuale
LinguaInglese

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
BIOMECHANICS OF HUMAN MOTIONING-IND/34LEZIONI60
ANDREA BANDINI unimap
CALOGERO MARIA ODDO unimap
ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATIONING-IND/34LEZIONI60
LEONARDO CAPPELLO unimap
SIMONA CREA unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

Il modulo "Biomechanics of human motion" intende introdurre la biomeccanica dei movimenti umani con specifico riferimento alle proprietà fisiologiche e fisiopatologiche dei sistemi biologici che sottendono l'orchestrazione spaziotemporale del movimento umano con gradi di libertà multipli. Questi obiettivi saranno raggiunti mediante lezioni teoriche e attività pratiche in laboratorio di analisi del movimento umano, utilizzando strumenti di acquisizione ed elaborazione dei dati e strumentazione e algoritmi per la cattura del movimento. Gli studenti e le studentesse acquisiranno quindi conoscenze utili a comprendere e padroneggiare i principali concetti della riabilitazione fisica/motoria e della robotica bioispirata.

Pertanto, in sintesi: 

  • L'obiettivo principale del modulo è proporre agli studenti e alle studentesse gli strumenti per investigare la biomeccanica del movimento umano così da permettere loro di comprendere alcuni dei principi fisiologici e delle condizioni patologiche alla base del controllo motorio.
  • Verranno introdotti strumenti tecnici rilevanti, come sistemi e algoritmi di tracciamento del movimento e di acquisizione ed elaborazione dei dati.
  • Questi obiettivi saranno perseguiti mediante lezioni teoriche accompagnate da esercitazioni numeriche e pratiche in laboratorio di biomeccanica del movimento umano.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

Gli obiettivi del modulo 'Robotic and data-driven rehabilitation' sono di fornire gli strumenti per comprendere gli attuali trend nella robotica riabilitativa. Durante corso saranno analizzati i principi fondamentali della modellazione robotica, al fine di fornire gli strumenti teorici necessari per analizzare criticamente le architetture dei robot nel contesto della robotica riabilitativa. Saranno introdotti concetti di ergonomia, antropometria e design universale, insieme a conoscenze teoriche e pratiche di materiali strutturali e materiali tessili tecnici utilizzati per la costruzione di macchine per la riabilitazione. Durante il corso, verranno presentati i robot di riabilitazione più rilevanti dello stato dell'arte, in congiunzione con studi clinici pertinenti.

Pertanto, in sintesi, il modulo consentirà di:

  • Conoscere i principi fondamentali della robotica tradizionale e saperli analizzare nell’ambito della robotica riabilitativa.
  • Conoscere e saper analizzare alcuni dei principali robot dello stato dell’arte nell’ambito della robotica riabilitativa.
  • Conoscere e saper analizzare alcuni dei principali studi clinici condotti su robot riabilitativi.
  • Conoscere il processo riabilitativo e il ruolo dell’ingegnere in tale processo, unitamente ai concetti di ergonomia, antropometria e progettazione universale.
  • Conoscere i materiali strutturali utilizzati per la realizzazione di macchine riabilitative.
  • Conoscere caratteristiche e tecniche di produzione di materiali tessili tecnici e le relative applicazioni in robotica riabilitativa.
Knowledge

 

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

The objectives of the module “Biomechanics of human motion” are to introduce biomechanics of human movements with specific reference to the physiological and physiopathological properties of biological systems underlying the spatiotemporal orchestration of multiple degree-of-freedom human motion. These objectives will be reached by means of both theoretical lessons and practical activities in a lab of human movement analysis, also using data acquisition and elaboration tools and motion capture instruments and algorithms. The students will be thus prepared to understand and master the main concepts of physical/motor rehabilitation and of bioinspired robotics.

 Therefore, in synthesis:

  • The main objective of this module consists in introducing the biomechanics of human movement to the students, thus allowing them to understand some of the physiological principles and pathological conditions underlying motor control.
  • Relevant technical instruments, such as motion tracking systems and algorithm and data acquisition and elaboration tools will be introduced as well.
  • These objectives will be achieved by means of both theoretical lessons, numerical exercises, and practical activities in a lab of human motion biomechanics.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

The objectives of the module “Robotic and data-driven rehabilitation” are to provide elements to understand current trends in rehabilitation robotics. The course will focus on fundamental principles of robotics modelling, in order to provide theoretical tools to critically analyze robot architectures in the context of rehabilitation robotics. Concepts of ergonomics, anthropometry and universal design will be introduced, together with theoretical and practical knowledge of structural materials and technical textile materials used for the construction of rehabilitation machines. During the course the most relevant rehabilitation robots of the state of the art will be presented in conjunction with relevant clinical studies.

Therefore, in synthesis, the course aims to provide knowledge on the following topics:

  • To know the fundamental principles of robotics and to critically analyse them in the context of rehabilitation robotics.
  • To know and critically analyse some of the most relevant rehabilitation robots of the state of the art.
  • To know and critically analyse some of the most relevant clinical studies conducted on rehabilitation robots.
  • To know the rehabilitation process and the role of the engineer in this process, together with the concepts of ergonomics, anthropometry and universal design.
  • To know the structural materials used for the construction of rehabilitation machines.
  • To know characteristics and techniques of production of technical textile materials and related applications in rehabilitation robotics.
Modalità di verifica delle conoscenze

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

La verifica delle conoscenze è ottenuta mediante un progetto a cui segue un esame orale.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

La verifica delle conoscenze è ottenuta mediante un esame scritto e un esame orale.

Assessment criteria of knowledge

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

Knowledge will be assessed via a team project followed by an oral examination. 

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

Knowledge will be assessed via written and oral examination.

Capacità

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

Al termine del corso, gli studenti e le studentesse:

  • saranno in grado di descrivere la cinematica 3D del movimento umano;
  • saranno in grado di stimare coppie articolari e reazioni ai giunti durante compiti motori dinamici;
  • conosceranno i meccanismi alla base della contrazione muscolare e saranno in grado di modellizzare il sistema muscolo-tendine;
  • conosceranno i principali metodi numerici per risolvere le equazioni del moto e stimare le variabili di stato del sistema;
  • conosceranno i principali metodi per analizzare il segnale elettromiografico superficiale;
  • conosceranno i principali strumenti utilizzati nei laboratori di analisi del movimento.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

Gli studenti e le studentesse acquisiranno le capacità di:

  • descrivere e saper analizzare la cinematica e dinamica di un robot mediante le equazioni fondamentali;
  • implementare le equazioni fondamentali in ambiente di calcolo;
  • analizzare un robot per riabilitazione da diversi punti di vista (es. cinematica, attuazione, controllo); 
  • analizzare criticamente uno studio clinico;
  • applicare principi di ergonomia e di progettazione universale;
  • scegliere materiali strutturali appropriati per applicazioni di robotica riabilitativa;
  • scegliere i materiali tessili tecnici appropriati per effettuare programmazione meccanica di attuatori e sensori basati su tali materiali per applicazioni robotiche.
Skills

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

After this course, students are expected to gain following skills:

  • to describe the 3D kinematics of human motion;
  • to estimate joint moments and reaction forces during dynamic tasks;
  • to understand the physiological principles underlying muscle contraction and to model muscle-tendon actuators;
  • to handle main numerical mathods to solve dynamical equations describing human motions and estimate the main state variables;
  • to know the main numerical methods to process the EMG signals;
  • to know the main instruments used in a human motion lab.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

The aim of the course is to provide the fundamental tools for the analysis of the performance of rehabilitation robots and provide an overview of the state of the art of rehabilitation robots and main clinical studies conducted with them. Therefore, students will be able to:

  • describe and critically analyse the kinematics and dynamics of robots through fundamental equations;
  • implement fundamental equations;
  • analyze rehabilitation robots from different perspective (e.g. kinematics, actuation, control)
  • analyze critically clinical studies;
  • apply principles of ergonomics and universal design;
  • choose appropriate structural materials for rehabilitation robotics applications;
  • choose the appropriate technical textile materials to perform mechanical programming of actuators and sensors based on these materials for robotic applications.
Modalità di verifica delle capacità

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

La verifica delle abilità è ottenuta principalmente mediante un progetto e un esame orale.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

La verifica delle abilità è ottenuta principalmente mediante un esame scritto e un esame orale.

Assessment criteria of skills

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

Skills will be assessed via a team project followed by an oral examination.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

Skills will be assessed via a written and oral examination.

Comportamenti

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

Gli studenti e le studentesse:

  • saranno in grado di analizzare e modellare criticamente la biomeccanica di un sistema biologico articolato;
  • impareranno a gestire la responsabilità di partecipazione ad un team di progetto.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

Gli studenti e le studentesse potranno:

  • analizzare criticamente le prestazioni tecniche di un robot per riabilitazione;
  • analizzare criticamente uno studio di validazione clinica di un robot riabilitativo;
  • acquisire un approccio orientato al disabile per la progettazione di macchine riabilitative;
  • analizzare criticamente la scelta di materiali strutturali e funzionali per robot riabilitativi.
Behaviors

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

Students will:

  • be able to critically analyze and model the biomechanics of an articulated biological system;
  • learn how to manage the responsibility of participating in a project team.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

The student will:

  • critically analyze the technical performance of a rehabilitation robot;
  • critically analyze a clinical study for the validation of a rehabilitation robot;
  • acquire a disability-oriented approach to the design of rehabilitation machines;
  • critically analyze the choice of structural and functional materials for rehabilitation robot.
Modalità di verifica dei comportamenti

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

  • Durante le sessioni di laboratorio saranno valutati il grado di attenzione e partecipazione attiva alle attività svolte.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

  • Durante le esercitazioni saranno valutati il grado di attenzione e partecipazione attiva alle attività svolte.
Assessment criteria of behaviors

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

  • During the laboratory sessions, the degree of attention and active participation in the activities carried out will be assessed.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

  • During the exercise classes, the degree of attention and active participation in the activities carried out will be assessed.
Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

Principi di Analisi Matematica, Geometria e Algebra, Fisica I (meccanica).

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

Dai corsi di Matematica e Fisica:

Conoscere i metodi matematici fondamentali. Sapere usare correttamente i sistemi di unità di misura.

Da Scienza dei materiali:

Conoscere le proprietà meccaniche dei comuni materiali metallici da costruzioni.

 

Prerequisites

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

Mathematics, geometry, algebra, physics (mechanics).

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

Mathematics and Physics:

Knowledge of the fundamentals in mathematics. Measurement units.

Material Science:

Mechanical properties of common structural materials.

 

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

Introduzione al Corso. Contenuti e obiettivi del Corso. Materiali del Corso. Presentazione della modalità degli esami. Modelli biomeccanici diretti e inversi. Piani anatomici e direzioni e altre definizioni anatomiche. Introduzione alla biomeccanica della camminata.

Misure della camminata nel piano orizzontale. Il ciclo di camminata. Parametri spazio-temporali della camminata. Forze di reazione al suolo durante la camminata. Centro di massa e considerazioni sull'energia per la camminata.

Il modello di camminata balistica e il numero di Froude. Il numero di Froude: effetto della velocità, lunghezza delle gambe e gravità. Costo del trasporto in funzione della velocità di camminata. Principali ossa, punti di riferimento anatomici e muscoli negli arti inferiori umani. Il modello dinamico di camminata. Camminatori dinamici passivi.

Il ruolo del movimento delle braccia nella camminata. Modelli più naturalistici per l'analisi della camminata. Cinematica della camminata: movimento del bacino. Cinematica della camminata: anca, ginocchio e caviglia. Forze di reazione al suolo e modulazione della velocità nella camminata. Camminate atipiche: camminata in posizione accovacciata. Camminate atipiche: camminata con ginocchio rigido. Cambiamenti nella camminata in diverse condizioni.

Il ciclo di corsa. Forze di reazione al suolo durante la corsa. Centro di massa e considerazioni sull'energia per la corsa. Modelli elastici di salto e corsa. Discretizzazione delle equazioni differenziali tramite il metodo di Eulero: l'oscillatore massa-molla-smorzatore.

Cinematica degli arti superiori. Uso del controller Leap Motion per il tracciamento della cinematica e della dinamica degli arti superiori. Uso della comunicazione UDP per la trasmissione dei dati cinetici degli arti superiori acquisiti tramite il controller Leap Motion.

Biomeccanica della manipolazione umana.

Acquisizione ed elaborazione di biosignali di movimento.

Modelli biomeccanici di corsa: da modelli a ordine minimo al controllo tramite apprendimento rinforzato. L'importanza della simulazione fisica nell'era dell'IA.

Programmazione grafica ed esempi pratici di biomeccanica del movimento con Labview.

Sistemi di cattura del movimento, mocap ottico, telecamere RGB-D, immagini digitali, basi della geometria proiettiva, modello della fotocamera a foro stenopeico, parametri estrinseci ed intrinseci, modelli di distorsione delle lenti.

Sistemi di cattura del movimento, ricostruzione 3D, mocap basato su marcatori, marcatori attivi e passivi, sistemi di cattura del movimento non ottici (tute inerziali, fibre ottiche, sensori elettromagnetici), piattaforma di forza, solette sensorizzate, tutorial in Python sulla acquisizione di immagini RGB-D.

Calibrazione della fotocamera, calibrazione della fotocamera di Zhang, target di calibrazione, stima dell'omografia, stima dei parametri intrinseci, stima dei parametri estrinseci, stima della distorsione delle lenti, tutorial in Python sulla calibrazione della fotocamera.

Sistema di cattura del movimento senza marcatori, concetti di reti neurali convoluzionali, rilevamento delle persone con l'apprendimento profondo, Region CNN, Fast RCNN, Faster RCNN.

Rilevamento delle persone con telecamere RGB, Yolo CNN, algoritmi basati su ancoraggi e senza ancoraggi per il rilevamento degli oggetti, rilevamento di oggetti singoli e multipli.

Stima della posa da telecamere RGB, tutorial in Python su come effettuare il rilevamento delle persone con l'apprendimento profondo, distribuzione degli algoritmi di rilevamento delle persone e calcolo delle metriche di prestazione pertinenti.

Discussione e assegnazione di progetti per gli esami del modulo.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

Introduzione alla robotica riabilitativa. Classificazione delle disabilità (ICIDH, ICF). Il processo di riabilitazione e le sue fasi. Il ruolo dell'Ingegnere Riabilitativo. Esempi di macchine per la riabilitazione.

Fondamenti delle matrici di rotazione e degli angoli di Eulero.

Classificazione dei robot. Convenzione Denavit-Hartenberg (DH) per catene aperte e chiuse. Calibrazione cinematica. Il problema della cinematica inversa.

Derivazione delle formulazioni della velocità lineare e angolare in catene aperte. Calcolo dello Jacobiano geometrico in catene aperte e chiuse. Jacobiano analitico.

Il problema della cinematica inversa utilizzando la cinematica differenziale. Statica. Dualità cinetostatica in catene aperte e chiuse. Indici di manipolabilità.

Derivazione delle equazioni della dinamica.

Esempi di robot riabilitativi e analisi dell'architettura del robot (cinematica, sensori, attuazione e controllo). Analisi di studi clinici.

Ausili, il Nomenclatore Tariffario, principi di progettazione di carrozzine.

Ergonomia, errori del progettista, principi di progettazione universale, antropometria, modello HAAT.

Introduzione ai materiali strutturali per la costruzione di macchine per la riabilitazione.

Introduzione ai materiali tessili per la robotica. Applicazioni, materiali tessili, lavorazioni tessili, proprietà meccaniche delle strutture tessili, produzione 3D e finissaggi.

Attuatori e sensori a base tessile. Nozioni di base e applicazioni.

Syllabus

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

Introduction to the Course. Course contents and objectives. Course materials. Presentation of exams modality. Forward and inverse biomechanical models. Anatomical planes and directions and other anatomical definitions. Introduction to walking biomechanics.

Measurements of gait in the horizontal plane. The walking gait cycle Spatio-temporal parameters of walking gait. Ground reaction forces during walking. Center of mass and energy considerations for walking.

The ballistic walking model and the Froude number. The Froude number: effect of speed, leg length and gravity. Cost of transport as a function of walking speed. Major bones, anatomical landmarks and muscles in the human lower limb. The dynamic walking model. Passive dynamic walkers.

The role of arm swing in walking. More naturalistic models for gait analysis. Kinematics of walking: pelvis motion. Kinematics of walking: hip, knee and ankle. Ground reaction of forces and modulation of speed in walking. Atypical gaits: crouch gait. Atypical gaits: stiff-knee gait. Changes in walking under various conditions.

The running gait cycle. Ground reaction forces while running. Center of mass and energy considerations for running. Elastic models of hopping and running. Discretization of differential equations via Euler method: the mass-spring-damper oscillator.

Upper limb kinematics. Use of Leap motion controller for tracking upper limb kinematics and dynamics. Use of UDP communication for transmitting upper limb kinematic data acquired via Leap motion controller.

Biomechanics of human manipulation.

Acquisition and elaboration of motion biosignals.

Biomechanical models of running: from minimal order models to reinforcement learning control. The importance of physical simulation in the AI era.

Graphical programming and hands on examples of motion biomechanics with Labview.

Motion capture systems, optical mocap, RGB-D cameras, digital images, basics of projective geometry, pinhole camera model, extrinsic and intrinsic parameters, lens distortion models.

Motion capture systems, 3D reconstruction, marker-based mocap, active and passive markers, non-optical motion caption system (inertial suits, optical fiber, electromagnetic sensors), force platform, sensorized insoles, Python tutorial on RGB-D image acquisition.

Camera calibration, Zhang's camera calibration, calibration targets, homography estimation, intrinsic parameter estimation, extrinsic parameter estimation, lens distortion estimation, Python tutorial on camera calibration.

Markerless motion capture system, basics on convolutional neural networks, people detection with deep learning, Region CNN, Fast RCNN, Faster RCNN.

People detection with RGB cameras, Yolo CNN, anchor-based and anchor-free algorithms for object detection, single and multiple object detection.

Pose estimation from RGB cameras, Python tutorial on performing people detection with deep learning, deploying people detection algorithms and computing relevant performance metrics.

Discussion and assignment of projects for module exams.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

Introduction to rehabilitation robotics. Disability classification (ICIDH, ICF). The rehabilitation process and its stages. The role of the Rehabilitation Engineer. Examples of rehabilitation machines.

Fundamentals of rotation matrices and Euler angles.

Robots classification. Denavith Hartenberg (DH) convention for open and closed chains. Kinematic calibration. The inverse kinematics problem.

Derivation of linear and angular velocity formulations in open chains. Computation of the geometric Jacobian in open and closed chains. Analytical Jacobian.

The inverse kinematics problem using differential kinematics. Statics. Kinetostatic duality in open and closed chains. Manipulability indexes.

Derivation of the dynamics equations of motion.

Examples of rehabilitation robots and analysis of the robot architecture (kinematics, sensors, actuation and control). Analysis of clinical studies.

Assistive devices, the Tariff Nomenclator, principles of wheelchair design.

Ergonomics, designer errors, universal design principles, anthropometry, HAAT model.

Introduction to structural materials for the construction of rehabilitation machines.

Introduction to textiles for robotics. Applications, textile materials, textiles manufacturing, mechanical properties across textile structures, 3D manufacturing and postprocessing.

Textile-based actuators and sensors. Basics and applications.

Bibliografia e materiale didattico

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

  1. Diapositive delle lezioni
  2. Biomechanics of Movement, The Science of Sports, Robotics, and Rehabilitation, T. K. Uchida and S. L. Delp, MIT University Press
  3. Biomechanics and Motor Control of Human Movement, D. A Winter, Wiley
  4. Dynamic Modeling of Musculoskeletal Motion, G. T. Yamaguchi, Kluwer
  5. Three-dimensional Analysis of Human Locomotion, P. Allard, A. Cappozzo, A. Lundberg, C. L. Vaughan, Wiley

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

Dispense e materiale fornito dal docente. Il materiale fornito è necessario per avere un quadro introduttivo alla materia.

  1. Cooper R. A. Rehabilitation Engineering Applied to mobility and Manipulation
  2. Siciliano B., Sciavicco L., Villani L., Oriolo G., Robotics: Modelling, Planning and Control
  3. Colombo R., Sanguineti V., Rehabilitation Robotics, technology and application
  4. Ashby M. F. Materials Selection in Mechanical Design
Bibliography

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

  1. Course slides
  2. Biomechanics of Movement, The Science of Sports, Robotics, and Rehabilitation, T. K. Uchida and S. L. Delp, MIT University Press
  3. Biomechanics and Motor Control of Human Movement, D. A Winter, Wiley
  4. Dynamic Modeling of Musculoskeletal Motion, G. T. Yamaguchi, Kluwer
  5. Three-dimensional Analysis of Human Locomotion, P. Allard, A. Cappozzo, A. Lundberg, C. L. Vaughan, Wiley

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

Lecture notes and slides provided by the instructor.

  1. Cooper R. A., Rehabilitation Engineering Applied to mobility and Manipulation
  2. Siciliano B., Sciavicco L., Villani L., Oriolo G., Robotics: Modelling, Planning and Control
  3. Colombo R., Sanguineti V., Rehabilitation Robotics, technology and application
  4. Ashby M. F. Materials Selection in Mechanical Design
Modalità d'esame

Modulo di BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION

L'esame consisterà in un progetto di gruppo (2-4 studenti/studentesse) con discussione individuale sulle tematiche trattate nel corso.

  • I temi dei progetti saranno proposti dal personale docente e gli studenti/le studentesse potranno scegliere liberamente quale tematica affrontare.
  • Durante la discussione del progetto, verranno poste domande teoriche e applicative sugli argomenti del corso.
  • L'esame di ritiene superato se lo studente/la studentessa raggiunge una votazione minima di 18/30.

 

Modulo di ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION

L'esame è composto da una prova scritta e una orale.

  • La prova scritta e la prova orale riguarderanno la padronanza degli argomenti del programma ufficiale del corso ai fini di una loro pratica applicazione in comuni problemi nell'ambito dell'ingegneria della riabilitazione. Durante le prove potrà essere richiesto al candidato di risolvere anche problemi/esercizi.
  • La valutazione delle prove scritta e orale viene attribuita secondo i due criteri seguenti: i) correttezza delle risposte e ii) padronanza del linguaggio.
Assessment methods

BIOMECHANICS OF HUMAN MOTION module

The exam consists of a team project (2-4 students) with individual discussion on the topics covered in the course.

  • The topics of the projects will be proposed by the teaching staff and students will be able to freely choose which theme to address.
  • During the discussion of the project, theoretical and application questions will be asked on the topics of the course.
  • The exam is considered passed if the student achieves a minimum grade of 18/30.

 

ROBOTIC AND DATA-DRIVEN REHABILITATION module

The exam consists of a written and an oral test.

  • The written and oral examinations will cover the mastery of the subjects of the official program of the course for their practical application in the field of rehabilitation engineering. During the oral examination the student may be asked to solve problems/exercises.
  • The evaluation of the written and oral examinations is attributed according to the following two criteria: i) correctness of the answers and ii) mastery of the language.
Ultimo aggiornamento 02/11/2023 19:05