CINEMATICA E DINAMICA DEI SISTEMI MULTICORPO IN TEMPO REALE PER APPLICAZIONE NEI SIMULATORI HUMAN-IN-THE-LOOP

Human-in-the-Loop (HiL) simulators enable active user participation in virtual environments that replicate real-world tasks within controlled and measurable conditions. These systems have gained increasing relevance in sports and rehabilitation, where coherent sensory feedback and accurate physical interaction are essential for realism and training effectiveness. While extensive research has been conducted on driving and flight simulators, comparatively little attention has been given to sport-oriented HiL systems. This thesis analyzes the general requirements for the integration of dynamic models and cueing algorithms within HiL simulators for sports applications. In this context, the dynamic model represents the physical behavior of the activity being simulated, capturing its kinematics and dynamics, while the cueing algorithms take the outputs of the dynamic model and generate reference signals for the simulator’s feedback devices, which provide sensory stimulation—vestibular, proprioceptive, or haptic—to the user. Particular attention is given to aspects such as real-time computational capabilities, latency limitations according to the activity bandwidth, and general strategies to minimize motion sickness. Two categories of cueing algorithms are considered: motion cueing algorithms (MCAs), designed to reproduce global inertial cues through motion platforms, and haptic cueing algorithms (HCAs), which deliver localized force feedback through robotic interfaces. Different scenarios with distinct characteristics—activity type, hardware setup, simulation scope, sensory feedback, and dynamic model complexity—were evaluated to study how these factors influence the design and implementation of both dynamic models and cueing strategies. The first case involves a walking simulator combining a treadmill, a six-degree-of-freedom (6-DOF) motion platform, and projection-based visuals to study motion perception under varying slopes. The second explores a haptic interface using a collaborative robot to generate inertial loads on the user’s head in driving scenarios, validating safety limits and soft real-time control. The third presents a ski simulator based on a 3-DOF parallel kinematic platform and sensorized skis, introducing real-time estimation of human inertial properties through motion-capture-based skeletal tracking. The final and most complex case concerns bicycle dynamics modeling, where nonlinear and multibody formulations of the Carvallo-Whipple and Yeadon models are implemented to investigate roll dynamics and the role of corrective torques in stabilizing integration and compensating for incomplete dynamic definitions. From this analysis, it is highlighted that biomechanical knowledge plays a critical role in defining both the fidelity of the dynamic model and the effectiveness of cueing algorithms. Each presented application demonstrates unique requirements and constraints determined by its specific activity and available hardware, indicating that customized architectures are often necessary and that generalization across different simulators remains challenging. Overall, the thesis establishes a framework for identifying and analyzing the main requirements for dynamic modeling and cueing algorithm design in HiL simulators for sports, emphasizing the importance of human biomechanics, real-time performance, and perceptual coherence in achieving effective and realistic simulation.

I simulatori Human-in-the-Loop (HiL) consentono la partecipazione attiva dell’utente in ambienti virtuali che replicano attività del mondo reale all’interno di condizioni controllate e misurabili. Questi sistemi hanno acquisito una crescente rilevanza nello sport e nella riabilitazione, dove il feedback sensoriale coerente e l’interazione fisica accurata sono essenziali per garantire realismo ed efficacia dell’allenamento. Sebbene siano stati condotti studi approfonditi sui simulatori di guida e di volo, poca attenzione è stata dedicata ai sistemi HiL orientati allo sport. Questa tesi analizza i requisiti generali per l’integrazione di modelli dinamici e algoritmi di cueing nei simulatori HiL per applicazioni sportive. In questo contesto, il modello dinamico rappresenta il comportamento fisico dell’attivit`a simulata, catturandone cinematica e dinamica, mentre gli algoritmi di cueing prendono in ingresso i risultati del modello dinamico e generano segnali di riferimento per i dispositivi di feedback del simulatore, che forniscono stimolazioni sensoriali—vestibolari, propriocettive o aptiche—all’utente. Particolare attenzione `e stata rivolta a capacità computazionali in tempo reale, limiti di latenza in funzione della larghezza di banda dell’attività e strategie generali per minimizzare la cinetosi. Sono state considerate due categorie di algoritmi di cueing: gli algoritmi di motion cueing (MCA), progettati per riprodurre stimoli inerziali globali tramite piattaforme di movimento, e gli algoritmi di haptic cueing (HCA), che forniscono feedback aptico localizzato tramite interfacce robotiche. Sono stati valutati diversi scenari caratterizzati da tipologia di attività, configurazione hardware, ambito della simulazione, modalit`a di feedback sensoriale e complessità del modello dinamico, al fine di studiare come tali fattori influenzino la progettazione e l’implementazione dei modelli dinamici e degli algoritmi di cueing. Il primo caso riguarda un simulatore di cammino, combinando un tapis roulant, una piattaforma a sei gradi di libertà (6-DOF) e una visualizzazione tramite proiezione per studiare la percezione del movimento su pendenze variabili. Il secondo caso esplora un’interfaccia aptica basata su un robot collaborativo per generare carichi inerziali sulla testa dell’utente in scenari di guida, validando limiti di sicurezza e controllo in soft real-time. Il terzo caso presenta un simulatore da sci basato su una piattaforma cinematica parallela a 3-DOF e sci sensorizzati, introducendo la stima in tempo reale delle propriet`a inerziali umane tramite il tracciamento scheletrico basato su motion capture. L’ultimo e più complesso caso riguarda la modellazione dinamica della bicicletta, dove formulazioni non lineari e multibody dei modelli Carvallo-Whipple e Yeadon sono implementate per studiare la dinamica del rollio e il ruolo delle coppie correttive nel stabilizzare l’integrazione e compensare definizioni dinamiche incomplete. Dall’analisi emerge come la conoscenza biomeccanica giochi un ruolo cruciale nel definire sia la fedeltà del modello dinamico sia l’efficacia degli algoritmi di cueing. Ogni applicazione presentata mostra requisiti e vincoli unici determinati dall’attività specifica e dall’hardware disponibile, indicando che spesso sono necessarie architetture personalizzate e che la generalizzazione tra diversi simulatori resta una sfida. In generale, la tesi definisce un quadro di riferimento per l’identificazione e l’analisi dei principali requisiti per la modellazione dinamica e la progettazione degli algoritmi di cueing nei simulatori HiL sportivi, sottolineando l’importanza della biomeccanica umana, delle prestazioni in tempo reale e della coerenza percettiva per ottenere simulazioni efficaci e realistiche.