Algoritmi per la predizione di cadute simulate tramite sensori inerziali indossabili

In questo progetto di tesi è stato affrontato il tema della predizione degli eventi di caduta. Sono stati costruiti due algoritmi, uno avente il fine di ottimizzare il parametro della sensibilità e l’altro di minimizzare il numero di falsi positivi, da applicare ad un dispositivo di protezione munito di airbag. I due algoritmi sono stati testati su un dataset di cadute simulate fornito, contenente misurazioni effettuate per cinque diversi sensori. Gli algoritmi sono stati provati, in un primo momento, sui cinque sensori presi singolarmente; quindi, sono stati testati su coppie di sensori al fine di valutare se con una combinazioni di sensori si potessero ottenere delle performance migliori per gli algoritmi. I risultati dimostrano che gli obiettivi sono stati raggiunti: l’applicazione del primo algoritmo ha permesso il raggiungimento del valore del parametro di sensibilità di 88.89%, mentre l’applicazione del secondo ha riportato un valore di specificità pari al 99.9917%. L’applicazione degli algoritmi a coppie di sensori ha effettivamente riportato un miglioramento delle performance, con il raggiungimento per il primo algoritmo di una sensibilità del 100%, mentre nel caso del secondo non è stato ottenuto un aumento della specificità, che è rimasta circa invariata, ma un aumento della sensibilità.