Nell'ambito delle campagne sperimentali su tavola vibrante effettuate presso il centro di ricerche ENEA Casaccia vengono impiegate varie tipologie di strumentazioni per il monitoraggio del comportamento dinamico di modelli di strutture sottoposti a input sismico.

Tra i diversi sistemi di misura è adoperato da alcuni anni anche un sistema di motion capture 3D, denominato 3DVision, il quale è in grado di acquisire la posizione di un numero elevato di marcatori retroriflettenti collocati nei punti di misura desiderati sulla struttura e sulla tavola vibrante.

Per ogni marcatore il sistema ricostruisce la traiettoria nello spazio 3D, misurata rispetto ad un riferimento fisso a terra, da cui si può ottenere il moto completo a partire dallo spostamento assoluto. Ogni operazione numerica di derivazione successiva, però, come noto,  porta ad un effetto di amplificazione dell’errore di misura che è necessario correggere se si vuole ottenere una stima della velocità e dell’accelerazione.

La fase di elaborazione del segnale acquisito, quindi, riveste un ruolo importante sulla qualità delle informazioni che si possono estrarre dal dato, in particolare, per quanto riguarda l’applicazione di filtri digitali.

Nel presente lavoro l’efficacia di alcuni tra i più comuni algoritmi di filtraggio secondo varie strategie (passabanda, spline, smoothing, etc.) è stata testata sui dati acquisiti dal 3DVision in varie campagne sperimentali con differenti input sismici. Nel dettaglio, particolare attenzione è stata focalizzata sulla calibrazione ottimale dei parametri di filtraggio degli algoritmi presi in considerazione tramite il confronto con le corrispondenti misure ottenute con accelerometri convenzionali.

Keywords: Motion Capture 3D , tavole vibranti, filtraggio dati di spostamento.