Autonomous Robots

Conoscenza e capacità di comprensione

Il corso mira alla conoscenza del funzionamento di sistemi robotici autonomi.

In particolare l'attenzione è rivolta ai manipolatori robotici e ai robot mobili per applicazioni industriali e di servizio.

Cinematica e Programmazione di Robot Industriali. Cinematica, Calcolo di traiettorie, localizzazione e navigazione di robot mobili.

Conoscenze e capacità di comprensione applicate

Alla fine del corso lo studente dovrà essere in grado di analizzare un sistema robotico e di progettarne il sistema di navigazione autonoma.

Autonomia di giudizio

Gli studenti dovranno avere le competenze per poter analizzare un sistema robotico, nelle sue componenti e dovranno essere in grado di proporre soluzioni a problemi che richiedono l'impiego di sistemi robotici.

Abilità comunicative

Gli studenti dovranno possedere le proprietà di linguaggio e le terminologie tipiche dei sistemi robotici e dovranno essere in grado di comunicarne caratteristiche, prestazioni e modalità di funzionamento sia ad esperti del settore che a interlocutori non specialisti.

Capacità di apprendimento

Gli studi intrapresi potranno consentire lo sviluppo ulteriore degli studi verso l'analisi e la progettazione anche di sistemi robotici più complessi in modo auto-diretto ed autonomo.

Il corso è svolto mediante lezioni frontali attraverso l'uso di slide disponibili sulla piattaforma Studium.

Il corso comprende anche una serie di esercitazioni al calcolatore per la simulazione di robot e in laboratorio per lo sviluppo di esperienze pratiche di controllo e programmazione di sistemi robotici.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

Conoscenze di base di Controlli Automatici, Elettronica, Fondamenti di Informatica.

La frequenza non è richiesta, seppure fortemente consigliata, per sostenere la prova di esame.

La frequenza è indispensabile per lo svolgimento delle esercitazioni di laboratorio.

Introduzione alla robotica: robotica industriale, di servizio e da campo. Fondamenti dei manipolatori robotici. Cinematica diretta e inversa dei manipolatori.

Introduzione ai robot mobili: definizione e caratteristiche di un robot mobile, tipologie di robot mobili e loro applicazioni.

Cinematica dei robot mobili: tipologie di sistemi di trazione, non-olonomia, modello di guida differenziale.

Navigazione e controllo del movimento dei robot mobili: tipologie di metodi e problemi di navigazione, movimento verso un punto, inseguimento di una linea, inseguimento di un percorso, movimento verso una posa.

Sensori e percezione nella robotica mobile: encoder, unità di misura inerziale (IMU), sistemi globali di navigazione satellitare (GNSS), telemetri laser, sistemi di visione.

Localizzazione dei robot mobili: odometria, localizzazione basata su mappe, rappresentazioni delle mappe e della distribuzione di probabilità (belief), tipologie di problemi di localizzazione.

Localizzazione probabilistica: localizzazione di Markov (localizzazione Monte Carlo e basata su griglia), localizzazione mediante filtro di Kalman.

Algoritmi di pianificazione del percorso: algoritmi basati su griglia (Dijkstra, A*, D*), campi di potenziale artificiale, algoritmi basati sul campionamento (PRM, RRT).

Introduzione al Robot Operating System (ROS): panoramica del framework, concetti fondamentali (nodi, topic, servizi, azioni), introduzione ai workspace e all’organizzazione del software.

Esercitazioni di laboratorio su algoritmi selezionati per la navigazione dei robot mobili e sull’implementazione di moduli in ROS.

Progetti di laboratorio sui robot  con ROS.

[1] B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo,“Robotica”, Mc Graw-Hill Italia

[2] B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo,“Robotics”, Springer

[3] R. Siegwart, I. Nourbakhsh, “Introduction to Autonomous Mobile Robots”, MIT Press

[4] Thrun, Burgard, Fox, "Probabilistic robotics", MIT Press 

[5] Dispense del corso su Studium

L'esame consiste nella presentazione di una relazione sulle attività di laboratorio svolte e in una prova orale.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

Cinematica diretta e inversa. Filtro di Kalman. Localizzazione di Markov. Path planning.