Presentazione Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013 · Obiettivo della tesi è quello di progettare e...

Robotica Avanzata

Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013

Presentazione Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013

PRISMA Lab Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Tecnologie dell’Informazione

Università di Napoli Federico II www.prisma.unina.it

Robotica Avanzata


ROS Robot Operating System è un middleware open-source che fornisce librerie e strumenti per aiutare gli sviluppatori di software a creare applicazioni per la robotica.

Obiettivo della tesi è quello di progettare e realizzare dei moduli orientati a robot industriali, in particolare il Comau Smart-Six, sotto questo middleware.

Applicazioni di Robotica Industriale (ARI)

Analisi della piattaforma ROS e progettazione di moduli orientati al robot COMAU Smart Six

Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello ([email protected])

Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero ([email protected])

Robotica Avanzata


Controllo di impedenza di un braccio robotico ultraleggero

La tesi riguarda la robotica aerea realizzando un braccio ultraleggero da applicare a velivoli di piccole dimensioni.

Per Il controllo di impedenza si vuole realizzare una misura indiretta della coppia al giunto misurando la corrente dei motori

Lo sviluppo della tesi prevede:

1. Lo sviluppo del controllo a basso livello

2. Stima dei parametri dinamici del braccio

3. Controllo di impedenza.


Correlatore: Ing. L. Buonocore ([email protected])

Applicazioni di Robotica Industriale (ARI)

Robotica Avanzata


Applicazioni di Robotica Aerea (ARA)

Sviluppo di un micro sensore di forza/momento a croce di Malta con bus

seriale I2C

Lo studio di un sensore di forza/momento necessario per la stima delle componenti in punta sfruttate per il controllo di impedenza del braccio.

Lo sviluppo di questa tesi prevede:

1. Disegno e sviluppo di un sensore miniaturizzato di coppia con elementi deformabili tramite strain gauges

2. Implementazione della parte di condizionamento ed acquisizione elettronica della periferica con l’uso di una interfaccia seriale.

3. Caratterizzazione del sensore e sviluppo software di interfaccia



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Applicazioni di Robotica Riabilitativa (ARR)

Interazione tra uomo e robot in ambienti non strutturati per la riabilitazione robotica e la robotica per assistenza

Relatore: Prof. B. Siciliano ([email protected])

Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella ([email protected])

A seguito di un ictus, la connessione tra cervello ed arto è compromessa.

Obiettivo della tesi: Implementazione di strategie di controllo (adattativo, switching, …) che

tengano conto dei parametri biomeccanici del paziente e che siano in grado

di fornire assistenza adattandosi alle sue capacità motorie residue.

Una validazione preliminare dell’architettura di controllo sara’ fatta in

simulazione al fine di determinare possibili errori o malfunzionamenti in vista

dell’implementazione su una piattaforma robotica reale.

Il lavoro potrà anche essere utilizzato in congiunzione con un sistema per la

stima della posa dell’arto del paziente durante la seduta di riabilitazione al

fine di determinare i parametri cinematici dell’arto.

Scopo della NEURO-RIABILITAZIONE è quello di aiutare il paziente a riapprendere le capacità sensori-motorie.

Il sistema motorio dell'uomo deve apprendere nuovamente il corretto schema spazio-temporale dell'attivazione

muscolare.

Rispetto ad un terapista umano, un robot per riabilitazione garantisce una maggiore accuratezza sia in termini di

ripetitività dell'azione, sia per quanto concerne l'inseguimento di traiettorie desiderate.

Nella riabilitazione robot-mediata il robot-terapista ha il duplice obiettivo di adattarsi alle necessità specifiche del

paziente e di ottimizzare l’outcome della terapia, garantendo sempre la sicurezza dell’interazione.

L’ambiente di lavoro è parzialmente strutturato, poiché l’interazione tra robot e paziente può variare in base alle

capacità motorie residue del paziente o a sue reazioni imprevedibili a stimoli terapeutici. Ictus

Neuro-riabilitazione

Robotica Avanzata



Design di un dispositivo innovativo per la riabilitazione di mano



I dispositivi robotici per la riabilitazione dell'arto superiore possono essere divisi in due categorie: macchine di tipo

end-effector e sistemi esoscheletrici. Altre distinzioni sono fatte in base al trattamento terapeutico (sistemi

passivi, sistemi attivi e sistemi interattivi).

Obiettivo della tesi: 1)Accurata analisi dello stato dell’arte sui dispositivi finora realizzati

2)Analisi delle caratteristiche cinematiche della mano umana

3)Individuazione delle caratteristiche che dovrebbe avere un dispositivo innovativo per la riabilitazione di mano

4)Progetto CAD del dispositivo, test in simulazione ed, eventualmente, realizzazione.

Robotica Avanzata


Sviluppo di giochi in Realtà Virtuale per l'addestramento della mano in sedute di riabilitazione


L’introduzione della Realtà Virtuale in riabilitazione ha avuto un certo numero di vantaggi: aumento della

motivazione del paziente, possibilità di realizzare trattamenti su misura per i pazienti, sicurezza dell’ambiente di

interazione, valutazione quantitativa dei miglioramenti dei pazienti, possibilità di registrare gli esercizi del paziente

così da ridurre l’errore umano nella interpretazione dei dati, accesso ai dati da remoto, riduzione dei costi della

terapia, possibilità di tele-riabilitazione.

Obiettivo della tesi: Sviluppo di un ambiente virtuale interattivo per stimolare e favorire il ruolo attivo del paziente durante la terapia ed

aumentare il suo coinvolgimento e la sua motivazione. L’ambiente virtuale consentirà una terapia task-oriented

riproducendo attività di vita quotidiana.



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Utilizzo dell'interfaccia aptica Novint Falcon per applicazioni di robotica riabilitativa


E’ stata dimostrata l’efficacia di una terapia riabilitativa robot-mediata di tipo task-oriented, che prevede quindi

un’azione ripetitiva lungo traiettorie predefinite. Ricevere un feedback aptico durante un’azione consente al

paziente di percepire l’ambiente virtuale con cui sta interagendo, di essere guidato dal dispositivo robotico

durante l’azione e correggere cosi’ la propria traiettoria.

Obiettivo della tesi:

Utilizzo dell’interfaccia aptica Novint Falcon per aiutare il paziente a seguire traiettorie di riferimento. Il sistema

realizzato consentirà anche la valutazione dei miglioramenti del paziente, modificando di conseguenza la difficoltà

della terapia.



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Sviluppo di un metodo di simulazione con feedback in chirurgia robotica Applicazioni di Robotica Chirurgica (ARC)

Realizzazione e validazione di metodi per la simulazione di operazioni chirurgiche su modelli anatomici di strumenti di ricostruzione 3D pre-operatori ed intra-operatori con la creazione di accurati modelli di organi deformabili con comportamento fisico compatibile con sistemi di feedback di tipo tattile (ritorno di forza).

Scopo della tesi

Cosa usare?

Software CAD 3D

Interfacce aptiche

KUKA lightweight robot (LWR)


Correlatore: Dr. Ing. D. D’Auria ([email protected])

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Applicazioni di Robotica Chirurgica (ARC)

Elaborazione di un metodo di pianificazione pre-operatoria

Determinazione di metodi per la pianificazione pre-operatoria capaci di soddisfare

tutti i vincoli di posizione e di forza presenti durante l’intervento, capaci di validare

il piano in un simulatore chirurgico in realtà virtuale con feedback tattile e di

generare un set di istruzioni visualizzate a monitor per utilizzatori di robot

chirurgici.

Scopo della tesi:

Cosa usare?

Software per la navigazione tridimensionale in ambienti virtuali

Interfacce aptiche

KUKA lightweight robot (LWR)


Correlatore: Dr. Ing. D. D’Auria ([email protected])

Robotica Avanzata


Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP)

Relatore: Prof. L. Villani ([email protected])

Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello ([email protected])

Sviluppo di un simulatore dinamico integrato con tools di Matlab per analisi, pianificazione e controllo di mani

MOTIVAZIONE

Testare strategie di pianificazione e controllo in assenza di un sistema robotico reale

Possibilità di aggiungere informazioni sulla qualità della presa integrando indici di qualità ad hoc

OBIETTIVI

Sviluppo di piattaforma virtuale braccio-mano, che interagisca dinamicamente con oggetti nella scena, importazione del modello

mano DEXMART e sinergie posturali, integrazione con librerie MATLAB (SynGrasp) e/o sviluppo di tools per l’analisi della presa

Sviluppo di strategie di pianificazione e controllo e integrazione con hardware (DEXMART Hand) e sensori (Kinect)

STRUMENTI

Open source toolkit di simulazione di presa e manipolazione come OpenGRASP, basato su OpenRAVE, architettura modulare

che supporta la creazione e l’aggiunta di nuove funzionalità, modellazione geometrica e dinamica, e Graspit! basato su

OpenInventor, C++ object oriented programming, per modellazione geometrica e Coin3D per interfaccia grafica

SynGrasp

mailto:[email protected]

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Strategie di analisi pianificazione e controllo di mani umanoidi con sinergie

posturali e aptiche

MOTIVAZIONE

Semplificazione della pianificazione della presa (riduzione dello spazio delle configurazioni da 20-25 a 3 gradi di libertà)

Controllo di mani robotiche antropomorfe (per comportamento Human-Like) e protesi (l’utilizzo di un numero ridotto di parametri

semplifica l’interfaccia di comunicazione tra il paziente e la macchina e la strategia di controllo si basa su pochi input EMG)

OBIETTIVI

Mappare le sinergie dalla mano umana mediante sistemi di visione con algoritmi di ricostruzione del movimento

Strategie di controllo per regolare i coefficienti delle sinergie durante la fase di approccio e la fase di presa assicurando stabilità

STRUMENTI

DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc)



Robotica Avanzata



Pianificazione di prese antropomorfe utilizzando sinergie posturali con

coordinamento braccio‒mano mediante reti neurali

MOTIVAZIONE

Le sinergie posturali consentono di controllare la mano in un sottospazio delle configurazioni di dimensioni notevolmente ridotte rispetto ai g.d.l. della mano stessa. Questo comporta l’esigenza di pianificare la presa nello stesso sottospazio. Le reti neurali costituiscono un utile strumento per approssimare la relazione non lineare tra le caratteristiche dell’oggetto e le specifiche del compito e i coefficienti delle sinergie (relazione tra spazio operativo e spazio giunti)

È possibile inoltre pianificare i coefficienti delle sinergie durante la fase di approccio in funzione del moto del braccio (human-like)

OBIETTIVI

Costruire una libreria di input-output di primitive del moto (coefficienti delle sinergie) e caratteristiche oggetto/compito per apprendimento supervisionato

Utilizzo di tecniche di reinforcement learning

Validazione della rete per via sperimentale

STRUMENTI

DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc), Sensori tattili, possibilità di integrare il braccio KUKA LWR



Librerie input-output

Rete Neurale

Risultati Preliminari

Integrazione e coordinazione con il braccio

Robotica Avanzata



Segmentazione del movimento e classificazione di azioni elementari per

strategie di manipolazione con sinergie senso-motorie

MOTIVAZIONE

Le sinergie posturali consentono di controllare la mano in un sottospazio delle configurazioni di dimensioni

notevolmente ridotte rispetto ai g.d.l. della mano stessa e di pianificare operazioni di manipolazione in maniera

semplificata e human-like

OBIETTIVI

Investigazione di metodi di segmentazione del movimento al fine di suddividere i compiti di manipolazione complessi in azioni elementari

Le tecniche di segmentazione e interpretazione del movimento sviluppate verranno utilizzate per dividere manovre complesse in sottomanovre pianificate e controllate successivamente utilizzando le sinergie

Individuare un sottospazio di sinergie per ogni azione semplice di manipolazione (del tipo svitare un tappo)

STRUMENTI

DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc), Sensori tattili, Sistemi di motion capture



Robotica Avanzata



Progettazione meccanica di mani umanoidi sotto-attuate mediante l’utilizzo

di sinergie posturali con test in simulazione e/o prototipo

MOTIVAZIONE

Le mani robotiche antropomorfe dispongono per definizione di numerosi gradi di libertà (tra 20 e 25). La realizzazione e il controllo di mani così complesse richiede l’utilizzo di molti sensori e soprattutto attuatori che impongono vincoli sulla dimensione e sul peso. Gli algoritmi di controllo dovendo gestire molti gradi di libertà e molte informazioni sensoriali sono complessi e difficilmente riescono a realizzare un comportamento human-like.

La sinergie posturali sono un concetto ereditato dagli studi di neuroscienze e può essere utilizzato non solo per semplificare la sintesi delle prese garantendo un comportamento human-like ma sono un utile strumento per la realizzazione di mani sottoattuate (1-3 motori) . Mediante l’implementazione meccanica di tali accoppiamenti tra giunti e dita è possibile realizzare mani più leggere e più piccole, nonché controllabili con un numero ridotto di segnali .

OBIETTIVI

Individuazione di cinematiche e meccanismi di trasmissione del moto che forniscano un buon compromesso tra antropomorfismo, semplicità di implemantazione degli accoppiamenti sinergici tra giunti, e numero di attuatori

Analisi della fattibilità e delle prestazioni mediante l’utilizzo di strumenti software di modellazione CAD e di analisi della presa

Realizzazione di un prototipo mediante stampante 3D e materiali di integrazione a basso costo: tendini e/o molle e meccanismi di trasmissione e motori

STRUMENTI

Srumenti di modellazione CAD (Solid Edge), Ambienti virtuali (Graspit!) e MATLAB Tools (SynGrasp) per

l’analisi della presa



Robotica Avanzata



Estensione di algoritmo bio-ispirati di presa ottima di oggetti cilindrici a oggetti di forma diversa



Obiettivo della tesi: Analisi dell’operazione di presa realizzata dall’uomo al fine di individuare un comportamento comune tra soggetti

diversi in modo da trovare una regola generale per realizzare una presa tridigitale stabile e human-like.

L’operazione di presa realizzata dall’uomo è composta da 3 fasi: reaching, preshaping e grasping. Al fine di

ridurre la complessità degli algoritmi di controllo per la stabilità della presa, è fondamentale trovare la miglior

configurazione della mano (cosa che viene fatta nella fase di pre-shaping). Essa dipende dalla forma dell’oggetto

e dall’azione che si vuole svolgere una volta afferrato l’oggetto. Partendo dalle tassonomie della presa presenti

in letteratura e dall’osservazione delle prese più comunemente usate nella vita quotidiana si focalizzerà

l’attenzione sulla presa tridigitale.

Robotica Avanzata



Inseguimento in tempo reale dei movimenti delle dita tramite Kinect ed interfacciamento con un ambiente virtuale



Obiettivo della tesi: Implementazione di un algoritmo silhouette-based o marker-based per la stima della posa in tempo reale

della mano umana. I dati saranno prelevati tramite il dispositivo di motion sensing KINECT e saranno utilizzati

per movimentare un modello virtuale di mano.

Dall’analisi del comportamento della mano umana durante le operazioni ‘’reach and grasp’’ è possibile ottenere

utili informazioni per una naturale Interazione Uomo-Robot. Algoritmi basati sulla visione permettono di stimare la

posa della mano.

Robotica Avanzata



Analisi della presa realizzata da un essere umano tramite videocamere o più Kinect



Obiettivo della tesi: Implementazione di un algoritmo silhouette-based o marker-based per la stima della posa in tempo reale della

mano umana durante un’operazione di presa. Sarà fondamentale la gestione delle occlusioni. Verrà

analizzata la possibilità di utilizzare più dispositivi di motion sensing KINECT (individuando eventuali

problematiche) o verrà utilizzato un sistema multi-camera a basso costo.

Robotica Avanzata



Sviluppo di un oggetto sensorizzato per la valutazione delle forze di presa



Obiettivo della tesi: Sviluppo di un oggetto sensorizzato al fine di determinare le forze esercitate e la posizione dei punti di contatto

durante l’azione di presa. I dati ottenuti saranno utilizzati per comandare la mano robotica DLR-HIT-Hand II.

Al fine di realizzare una presa stabile con una mano robotica è necessario che siano verificate le condizioni di

Form Closure e/o Force Closure, è quindi necessario valutare le posizioni dei giunti della mano e le forze di presa.

In generale, dato un oggetto ed una mano robotica, esiste più di una configurazione di presa che soddisfa le

proprietà di force closure. Imitare ciò che fa l’uomo è una delle possibili soluzioni da seguire. Basandosi quindi

sul concetto di Learning by Demonstration, il robot cerca di replicare l’azione eseguita dall’uomo.

Il lavoro potrà essere utilizzato anche per

determinare le forze di interazione tra terapista

e paziente durante una seduta di riabilitazione

tramite sensori tattili incorporati in un guanto

indossato dal terapista. Al fine di individuare

l’ interazione ottima tra terapista e paziente

saranno estratti indicatori ad hoc. Le forze

estratte saranno usate come riferimento per la

terapia robotica.

Robotica Avanzata


Modellistica di un sistema in grado di manipolare dinamicamente oggetti

Analisi del sistema modellato tramite ambiente Matlab/Simulink

Controllo del sistema in ambiente Matlab/Simulink

Implementazione di quanto realizzato in simulazione su piattaforma esistente, o costruzione di hardware appropriato

Tecniche di Manipolazione Dinamica (TMD)

Modellistica, analisi, controllo ed implementazione di attività tipiche di giocolieri su di un robot manipolatore



Robotica Avanzata


Studio ed interfacciamento di una telecamera ad alte prestazioni e/o del sensore Kinect

Identificazione sperimentale dei parametri dinamici del robot Comau Smart Six

Implementazione di algoritmi di controllo per la stabilizzazione dinamica di una palla (eventualmente anche in ambiente simulativo Matlab/Simulink)

Implementazione di algoritmi di contorllo per la presa e successiva stabilizzazione dinamica di un oggetto lanciato

Tecniche di Manipolazione Dinamica (TMD)

Presa dinamica al volo di oggetti lanciati tramite videocamera ad alte prestazioni e/o Microsoft Kinect



Robotica Avanzata



Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa ([email protected])

Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)

Ottimizzazione di tecniche di interazione uomo-robot basate su un approccio multimodale

La ricerca che sottende questa tesi si riferisce all’uso combinato di diverse fonti sensoriali per l’ottimizzazione delle tecniche di interpretazione delle intenzioni di un operatore umano in task di interazione uomo-robot.

Lo sviluppo di questa tesi prevede: 1. l’impiego di Metodi di Classificazione per identificare i comandi

gestuali dell’utente (Hidden Conditional Random Fields, Hidden Markov Models, Particle Filters, etc)

2. lo studio e sviluppo di un protocollo per comandi vocali per l’interazione uomo-macchina

3. Tecniche per la gestione e la fusione di input multipli ed eterogenei (Decision Level Fusion)

4. Sistema di alto livello implementati attraverso il formalismo dei POMDP (Partially Obeservable Markov Decosion Problem) per la gestione del “Dialogo” (voce e gesti).

Robotica Avanzata



Apprendimento automatico di schemi di interazione uomo-robot supportato dall’utilizzo di un dispositivo Kinect



Questa tesi è volta allo studio e all’utilizzo di moderne tecnologie, quali Kinect o remote controller Wii, per lo sviluppo e l’implementazione di nuovi protocolli di comunicazione tra uomo e robot.

L’idea è quella di utilizzare le funzionalità messe a disposizione da questi dispositivi per aiutare il controller del robot ad interpretare le volontà dell’operatore umano, per mezzo dell’analisi e dell’elaborazione derivanti dai movimenti dello stesso nello spazio operativo del robot.

L’analisi gestuale in questo contesto diventa pertanto il motore guida delle azioni intraprese dal robot, e consente di gestire i comportamenti del robot in maniera facile ed intuitiva.

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Interazione emotiva uomo-robot



Obiettivi

Rilevazione e sintesi di emozioni nei segnali sociali per migliorare la qualità dell’interazione uomo-robot

Investigazione del ruolo delle emozioni nei processi cognitivi

Metodi

Analisi di segnali sociali (principalmente voce e gesti)

Interpretazione delle emozioni in termini dimensionali

Assegnazione di un ruolo architetturale alle emozioni

Tematiche

Reinforced learning

Signal processing

Robotica cognitiva

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!!!!!!!

Supervisory!A- en/ onal!Execu/ ve!System!

Delibera/ ve!Layer!

A- en/ onal!Reac/ ve!BBA!Layer!

A- en/ onal!Execu/ ve!Layer!

Actuators!

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Low!Level!Control!

Sensors!

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Percep/ ve!System!

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Supervisory!A- en/ onal!Execu/ ve!System!

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A- en/ onal!Reac/ ve!BBA!Layer!

A- en/ onal!Execu/ ve!Layer!

Perceptual!Schema!

Motor!Schema!

Releaser!Clock!

Behavior)1)

σt#ρ(t,t’,pt)#

pt#

Perceptual!Schema!

Motor!Schema!

Releaser!Clock!

Behavior)n)

σt#ρ(t,t’,pt)#

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Tecniche bio-ispirate basate sui meccanismi dell’attenzione per la coordinazione dei movimenti di un braccio robotico interagente

L’idea è quella di utilizzare un modello artificiale dei meccanismi attentivi, per guidare i movimenti del robot e modulare la sua velocità in corrispondenza di fasi di attenzione/distrazione dettati da particolari stimoli



I meccanismi attentivi vengono utilizzati principalmente per: 1) Ridurre il carico computazionale,

focalizzando l’attenzione solo su stimoli salienti o task rilevanti

2) Migliorare l’utilizzo della gestione delle risorse limitate del sistema rispetto all’esecuzione di task concorrenti

Architetture multi livello (Behavior-Based architecture ,Multilayer Hybrid System)

La piattaforma robotica messa a disposizione per la parte sperimentale è rappresentata da un Pioneer P3-Dx della’Adept MobileRobots e ilbraccio robotico Cyton 7DOF Pioneer Arm, o il braccio robotico LWR della KUKA.

Robotica Avanzata


Tecniche di Cooperazione e interazione (TCI)

Strategie di controllo per l’interazione sicura e intuitiva dell’essere

umano con il LWR KUKA



MOTIVAZIONE

Lo sviluppo di strategie di controllo per l’interazione sicura e intuitiva uomo-robot è di fondamentale importanza per l’utilizzo di

robot manipolatori sia nell’ambito industriale che nell’ambito della robotica di servizio per lo sviluppo di applicazioni di

cooperazione, assistenza e applicazioni mediche

Sviluppo di strategie di controllo di impedenza/ammettenza

variabile per adattare il comportamento del robot alle

intenzioni dell’essere umano

Le intenzioni dell’essere umano possono essere

interpretate in funzione della forza che l’operatore esercita

in punta, se l’intenzione è di accelerare il comportamento

del robot deve diventare più cedevole e viceversa

Valutare e paragonare diverse strategie per

l’interpretazione delle intenzioni dell’uomo tra cui l’utilizzo

della stima della stiffness del braccio umano

(eventualmente integrando informazioni visive)

Sfuttamento della ridondanza durante la cooperazione per

riconfigurare il robot in maniera destra al fine di

assecondare al meglio i movimenti dell’uomo e

implementazione nello spazio nullo di multitask a priorità

variabile per integrare l’evitamento di collisioni indesiderate

tra il corpo del robot e parti dell’essere umano con cui

l’interazione non è prevista (utilizzando Kinect Camera

sensor per human body detection)

STRUMENTI

KUKA LWR, Camera sensors

OBIETTIVI (ATTIVITA’ SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab)

Robotica Avanzata





MOTIVAZIONE

Per una interazione uomo-robot sicura, intuitiva e che garantisca determinate prestazioni, lo sviluppo di strategie di controllo di forza/impedenza globale (spazio operativo e spazio nullo) richiede l’utilizzo di sensori aggiuntivi (sensori di forza/coppia al polso in aggiunta ai sensori di coppia ai giunti presenti nel LWR) per poter disaccoppiare l’impedenza nello spazio operativo e nello spazio nullo.

Sviluppo di strategie di controllo di impedenza

attiva per la realizzazione di vincoli virtuali nello

spazio operativo al fine di impedire movimenti del

robot in aree critiche.

Implementazione di compiti di interazione

intenzionale in punta con controllo di impedenza

attiva o variabile, e comportamento cedevole del

corpo del robot rispetto a interazioni indesiderate

mediante controllo di impedenza nello spazio nullo.

L’utilizzo del sensore di forza/coppia in punta è

utile per disaccoppiare i compiti nello spazio

operativo e nello spazio nullo.

STRUMENTI

KUKA LWR, Camera sensors, Sensore di forza/coppia


Strategie di controllo forza/impedenza applicate a LWR KUKA per

compiti in cooperazione con l’essere umano

Robotica Avanzata



Strategie di controllo basate sulla visione applicate a LWR KUKA per

interazione sicura con l’essere umano



MOTIVAZIONE

L’utilizzo di tecniche basate sulla visione è importante sia a suffragio di tecniche di controllo dell’interazione sia per lo

sviluppo di strategie di controllo in cui non è prevista l’interazione fisica per l’evitamento di ostacoli e collisioni.

Inoltre l’utilizzo l’utilizzo della visione serve anche a realizzare compiti di collaborazione tra il robot e l’essere umano

senza interazione fisica

Utilizzo di kinect sensor per l’evitamento di ostacoli

durante un compito di collaborazione senza

interazione fisica con l’essere umano. Il compito è

realizzato mediante il tracking di un target da parte

dell’end-effector del robot e l’utilizzo della

ridondanza per evitare collisioni con il corpo del

robot

Variazione dei parametri di impedenza e/o della

strategia di controllo in funzione della vicinanza

dell’essere umano al robot, integrando tecniche di

evitamento ostacoli con tecniche di reazione

mediante rilevamento del contatto indesiderato

STRUMENTI

KUKA LWR, Camera sensors


Robotica Avanzata



Controllo di un braccio robotico montato su una piattaforma mobile

omnidirezionale

Il progetto prevede lo sviluppo della parte meccanica elettronica e software di una piattaforma robotica mobile su base omnidirezionale

Lo sviluppo di questa tesi prevede:

1. Progetto e viluppo delle componenti meccaniche tramite tecniche di prototipazione rapida (3D printing)

2. Implementazione e sviluppo di tecniche di misura di coppia con relativo studio di sensori per finalizzate al controllo di coppia

3. Gestione del controllo dei singoli giunti a basso livello ed integrazione software su BUS USB

4. Implementazione del controllo ad alto livello



Robotica Avanzata



Tecniche di gestione decentralizzata di un sistema di agenti robotici cooperanti



L'attività di tesi riguarderà lo sviluppo di metodologie innovative per il controllo del moto di una squadra di robot mobili che al fine di raggiungere un obiettivo comune, coopererà sia in un ambiente privo di infrastrutture di comunicazione e/o reti sensoriali, sia in un ambiente in cui tali infrastrutture siano presenti (es. reti wireless).

Particolare attenzione sarà data al problema della navigazione in formazione, in uno scenario dinamico costituito da target ed ostacoli fissi e mobili.

Le strategie sviluppate nel corso della tesi verranno implementate e testate con i set-up sperimentali disponibili presso il Laboratorio di Robotica Cognitiva “P.r.i.s.c.a.” dell'Università degli Studi di Napoli Federico II , che metterà a disposizione una squadra multi-robot caratterizzata da 3 o 4 Pioneer P3-Dx della Adept MobileRobots.

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