CURRICULUM VITAE - Prof. Giorgio Cannata Luglio 2020

1 Dati Biografici e Informazioni Generali ................................................................................................ 2

2 Curriculum Scientifico .......................................................................................................................... 3

2.1 Attività Scientifica ......................................................................................................................... 4

2.2 Progetti di Ricerca ....................................................................................................................... 17

2.3 Commissioni Concorsuali ............................................................................................................ 21

2.4 Responsabilita’ Assegni di Ricerca, Contratti, Borse ................................................................... 22

2.5 Attivita’ Editoriali ........................................................................................................................ 23

2.6 Partecipazione e Organizzazione di Convegni, Seminari, Workshop .......................................... 23

2.7 Riconoscimenti e Premi .............................................................................................................. 25

3 Curriculum Didattico .......................................................................................................................... 27

3.1 Attività per i Corsi di Laurea ........................................................................................................ 27

3.2 Attività per il Dottorato di Ricerca .............................................................................................. 28

3.3 Tutorship Studenti di Dottorato ................................................................................................. 28

3.4 Altre Attività Didattiche (Master, Scuole Specializzazione, etc.) ................................................ 29

3.5 Altre Attività di Supporto alla Didattica e alla Formazione......................................................... 30

4 Curriculum Attività Istituzionali.......................................................................................................... 31

4.1 Partecipazione ad Altre Commissioni e Incarichi Professionali .................................................. 31

4.2 Attività per Costituzione Laboratori............................................................................................ 31

5 Pubblicazioni ...................................................................................................................................... 33

5.1 Articoli su Rivista Internazionale ................................................................................................. 33

5.2 Contributi a Riviste come Guest Editor ....................................................................................... 35

5.3 Contributi a riviste nazionali ....................................................................................................... 35

5.4 Contributi a volumi monografici ................................................................................................. 35

5.5 Brevetti ........................................................................................................................................ 36

5.6 Proprietà Intellettuale ................................................................................................................. 37

5.7 Atti di congressi ........................................................................................................................... 37

5.8 Altri Contributi a Conferenze ...................................................................................................... 44

5.9 Rapporti tecnici ........................................................................................................................... 45

6 APPENDICE 1: Elenco degli insegnamenti tenuti (1998-2020,) .......................................................... 46

6.1 Laurea quinquennale (vecchio ordinamento) ............................................................................. 46

6.2 Laurea specialistica, Laurea magistrale (nuovo ordinamento) ................................................... 46

6.3 Laurea triennale (nuovo ordinamento) ...................................................................................... 47

7 APPENDICE 2: Declaratoria Settore Concorsuale 09/G1-AUTOMATICA ............................................ 49

1 Dati Biografici e Informazioni Generali

Nato a Genova il 21 Giugno 1963.

Laureato in Ingegneria Elettronica presso l'Università di Genova il 24 Marzo 1988, con punti 110/110 con lode e dignità di stampa. Titolo della tesi: Metodi Numerici per la Simulazione di Sistemi Modellabili Mediante Equazioni Differenziali / Algebriche.

Ha conseguito l’abilitazione alla professione di Ingegnere nel 1988.

Titolare di una borsa di studio, assegnata dalla società Italimpianti e usufruita presso l'Università di Genova, nel periodo Ottobre-Dicembre 1988.

Ricercatore C.N.R. presso l'Istituto per l'Automazione Navale di Genova, dal dicembre 1988 all'ottobre 1995.

Ricercatore universitario (settore scientifico disciplinare ING-INF/04) presso il Dipartimento di Informatica Sistemistica e Telematica (DIST1) della Facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Genova dall'ottobre del 1995 e confermato in ruolo nell’ottobre 1998.

Professore Associato presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Genova dal Novembre 1998 per il settore scientifico disciplinare ING-INF/04, e confermato in ruolo nel 2001.

Ha svolto attività di ricerca in diversi periodi presso l'Electrical and Computing Department della Heriot Watt University di Edinburgo, negli anni 1993-1996.

Ha coordinato, promosso e partecipato a vari progetti di ricerca internazionali in ambito europeo su tematiche riguardanti la robotica ed i controlli automatici a partire dal 1989 (Terzo Programma Quadro).

Ha coordinato, promosso e partecipato a vari progetti di ricerca e trasferimento tecnologico nazionali su tematiche riguardanti la robotica ed i controlli automatici a partire dal 1989.

Dal gennaio 2001 è responsabile scientifico del laboratorio MACLAB (Mechatronics and Automatic Control Lab) presso il DIBRIS2 (precedentemente DIST) avente come missione lo studio e lo sviluppo di tecniche, sistemi e architetture integrate per il controllo di robot e sistemi meccatronici.

E’ autore di circa 150 pubblicazioni (su riviste, capitoli di libro e atti di congressi quasi totalmente a livello internazionale), nel campo della robotica e dei sistemi di controllo automatico, di cui 109 indicizzate da SCOPUS.

Ha conseguito nel corso degli anni vari premi e riconoscimenti per l’attività scientifica e tecnica svolta tra cui 4 “best paper award”.

E’ co-inventore di due brevetti a copertura internazionale nel campo dei sensori tattili per robot, e nel campo dei sistemi di controllo e coordinamento di robot mobili.

Ha conseguito l’Abilitazione Scientifica Nazionale per il SSD Ing-INF/04 nel 2019.

Ha conseguito nel 1988 il diploma SEFIC (Spoken English for Industry and Commerce) rilasciato dalla London Chamber of Commerce.

1 Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Telematica. 2 Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi.

2 Curriculum Scientifico

Tutta la attività di ricerca svolta , sia per quanto riguarda gli aspetti metodologici che sperimentali è stata interamente svolta nell’ambito del SSD Ing-INF/04 e rigorosamente fondata sui paradigmi della “sistemistica” attraverso la sistematica ricerca di soluzioni ai problemi (di volta in volta algoritmici o tecnologici) rigorose sul piano matematico e formale, ma sempre senza trascurare la finalità ultima dell’ingegneria di realizzare componenti e sistemi fisici.

Questo approccio ha permesso di stabilire collaborazioni con scienziati di altre discipline, di acquisire nuove competenze, ma soprattutto di trasferire con successo in altri ambiti le metodologie e i paradigmi dell’Ingegneria dei Sistemi, e la visione di “sistema” che contraddistingue l’“Automatica”.

Dal punto di vista scientifico l’attività svolta ha riguardato prevalentemente i problemi del controllo di robot e di sistemi-meccatronici “robotici” e dello sviluppo di tecnologie (architetture hardware e software, sensori ed elaborazione dei dati), che ne permettessero l’implementazione sperimentale.

In completo accordo con la declaratoria del settore concorsuale 09/G1-AUTOMATICA (pag. 49) il mio lavoro ha riguardato attività scientifica e didattico-formativa nel campo dell’Automatica attraverso lo studio di metodi e tecnologie per il trattamento dell’informazione finalizzati [...] al controllo automatico di dispositivi robotici e meccatronici, [con l’obiettivo di] conferire forme di intelligenza ai sistemi artificiali che assicurino, senza l’intervento dell’uomo o al servizio dell’uomo, comportamenti programmati, adattabilità a mutate condizioni ambientali, autodiagnosi dei guasti e ripristino di condizioni di normale funzionamento. Tali obiettivi sono stati sistematicamente perseguiti attraverso l’uso di strumenti metodologici basati sulla teoria dei sistemi e dei controlli uniti a quelli con più rilevanti contenuti di carattere tecnologico che riguardano [...] i dispositivi e le apparecchiature per l’implementazione del controllo (attuatori), i sensori e l’elaborazione dei dati sensoriali, i sistemi embedded, le interfacce uomo-macchina, la robotica e la meccatronica.

Le attività di ricerca svolte sono state sostenute da numerosi progetti di ricerca internazionali e nazionali di tipo competitivo, alcuni dei quali coordinati di persona, sono state documentate in circa 150 lavori scientifici pubblicati dalle piu’ prestigiose riviste internazionali e presenti negli atti delle piu’ importanti conferenze del settore; hanno prodotto due brevetti e hanno ottenuto apprezzamento a livello internazionale testimoniato da un significativo numero di “talk” invitate, premi e altri riconoscimenti.

La conoscenze acquisite nel corso degli anni sono state messe a disposizione attraverso lo svolgimento di attività istituzionali e di peer-review di articoli scientifici per prestigiosi riviste tra cui: Automatica, IEEE Transactions on Robotics, IEEE Transactions on Robotics and Automation, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, IEEE Sensors, IEEE Transactions on Neural Networks, ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Robotics and Autonomous Systems, Journal of Robotic Systems, Measurement and Control, International Journal of Control, International Journal on System Science, International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, Advanced Robotics tra le altre, e per varie conferenze tra cui: IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA), IEEE Int. Conf. on Intelligent Robotic Systems (IROS), IEEE Int. Conf. on Humanoid Robots (HUMANOIDS), IEEE Int. Conf. on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), ecc.

Nel seguito è rapidamente riassunta la attività scientifica svolta con riferimento particolare alle pubblicazioni oggetto della valutazione per un posto di prima fascia ex D.R. n. 2133 del 4.6.2020.

2.1 Attività Scientifica

2.1.1 Tecnologie per il Sensing Tattile

Il controllo di robot vincolati, della manipolazione e dell’interazione uomo-robot hanno rappresentato una parte importante del mio lavoro. I modelli controllo proposti per tali problemi non possono essere implementati senza sensori in grado di misurare l’interazione tra il robot e gli agenti con cui entra in contatto. C’e’ di piu’, il sensing tattile, a differenza di altre modalita’ di senso, e’ intrinsecamente attivo: la misura (a differenza ad es. della visione) e’ direttamente legata all’azione di controllo. Inoltre la percezione tattile è complessa in quanto i modelli matematici che rappresentano la meccanica del contatto sono in quasi tutti i casi casi estrememamente difficili da utilizzare nell’ambito di sistemi di controllo (quindi in tempo reale). Esistono, a differenza della visione o dell’udito, pochissime tecnologie disponibili che permettano di fornire a un robot il senso del tatto. Infine, e questo e’ stato scoperto progettando e realizzando sensori tattili innovativi, esistono problemi di controllo, pianificazione e percezione per robot che non erano mai stati presi in considerazione dalla comunità scientifica.

I primi lavori svolti sui sensori tattili risalgono agli anni ’90 [C50], [C51] e sono stati ripresi poi a meta’ anni 2000 [B7], [C69], [C70]. A seguire ho dedicato parte del mio lavoro di ricerca allo lo studio di tecnologie per lo sviluppo di sensori tattili su larga area (robot skin) e per manipolazione (tactile sensors). Lo studio ha riguardato in maniera il piu’ possibile ampia lo spettro dei problemi collegati con lo sviluppo e l’utilizzo di sensori tattili. Nel seguito sono descritte le tematiche trattate, che per la natura della ricerca in questione sono state in quasi tutti i casi fortemente interconnesse tra loro.

Robot skin e sensori tattili per manipolazione I sensori per realizzare robot skin richiedono di ricoprire ampie aree del corpo del robot, garantire una

buona risoluzione spaziale e una buona dinamica di risposta, ed essere versatili per potere essere adattati

a diverse geometrie di robot.

La soluzione proposta, protetta da brevetto [P1], è basata sull’idea di realizzare delle reti di moduli di

sensori di tipo embedded realizzati su supporto flessibile in grado di adattarsi alla geometria del robot.

Nell’articolo [J19]

A. SCHMITZ, P. MAIOLINO, M. MAGGIALI, L. NATALE, G. CANNATA, G. METTA, "Methods and

Technologies for the Implementation of Large Scale Robot Tactile Sensors", IEEE Trans. On

Robotics - Special Issue on Robot Sense of Touch (G. Cannata, R. Dahiya, G. Metta, M. Valle eds.),

vol. 27, n. 3, Jun. 2011.

e nell’articolo [C75]

MAGGIALI M., CANNATA G., METTA G., SANDINI G., “An Embedded Artificial Skin for Humanoid

Robots”, 2008 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent

Machines, (MFI 2008), August 20-22, 2008, Seoul (Korea).

è descritto concetto proposto, per trasduttori tattili di tipo capacitivo ed è dimostrata la portabilità della

tecnologia su diverse tipologie di robot.

Nell’articolo [J15]

MAIOLINO, P.; MAGGIALI, M.; CANNATA, G.; METTA, G.; NATALE, L., "A Flexible and Robust Large

Scale Capacitive Tactile System for Robots," IEEE Sensors Journal, vol.13, no.10, pp.3910,3917,

Oct. 2013.

è presentata una prima versione ingegnerizzata della tecnologia ed la prima indentificazione dei parametri

di risposta dei sensori (sia in termini di singolo elemento tattile, che a livello di matrice3). Inoltre, il lavoro

presenta un sistema di compensazione della deriva termica della risposta basato sull’identificazione del

modello di riposta di ogni taxel alla temperatura ed utilizzando una capacita’ insensibile alla pressione e

ricavata nella struttura stessa del sensore come elemento di riferimento.

Con l’obiettivo di ottimizzare la sensitività della risposta dei sensori capacitivi sono state seguite due

strade. Da un lato lo sviluppo di tool di simulazione per l’analisi della risposta e il dimensionamento in fase

di progetto, dall’altro l’identificazione delle caratteristiche di materiali differenti per la realizzazione dello

strato di dielettrico necessario per realizzare i sensori.

Nell’articolo [J8]

LE, T.-H.-L., MAIOLINO, P., MASTROGIOVANNI, F., CANNATA, G. Skinning a robot: Design

methodologies for large-scale robot skin (2016) IEEE Robotics and Automation Magazine, 23 (4),

art. no. 7585062, pp. 150-159.

è presentato un tool di simulazione agli elementi finiti (multifisico) in grado di permettere il corretto

dimensionamento dei sensori in relazione alla specifica applicazione.

Nell’articolo [J10]

MAIOLINO, F. GALANTINI, F. MASTROGIOVANNI, G. GALLONE, G. CANNATA, F. CARPI, “Soft

dielectrics for capacitive sensing in robot skins: Performance of different elastomer types”,

Sensors and Actuators A: Physical, Volume 226, 1 May 2015.

sono state identificate sperimentalmente le curve di di risposta di capacità per differenti tipologie di

materiali dielettrici candidati per la realizzazione di sensori tattili.

Come detto sopra, l’architettura dei sensori tattili proposti è a rete ed organizzata a struttura gerarchica

a due livelli, corrispondente a differenti componenti che devono fisicamente essere integrati sul corpo del

robot. Dal punto di vista pratico questo significa stabilire come ottimizzare il posizionamento delle patch

sensoriali sul corpo del robot la cui geometria è non planare.

Nell’articolo [J16]

ANGHINOLFI, D.; CANNATA, G.; MASTROGIOVANNI, F.; NATTERO, C.; PAOLUCCI, M., "On the Problem of

the Automated Design of Large-Scale Robot Skin,", IEEE Transactions on Automation Science and

Engineering, vol.10, no.4, pp.1087,1100, Oct. 2013.

3 Il sistema e’ formato da una matrice di capacità ottenute mediante un array di elettrodi separato da un un dielettrico elastico. Tale dielettrico agisce come un filtro spaziale passa basso che distribuisce il carico applicato al contatto tra insiemi di taxel adiacenti.

e nell’articolo [J17]

sono stati studiati algoritmi per il placement “ottimo” di patch di sensori tattili su superfici non planari e

la topologia ottima delle reti embedded. Quest’ultimo elemento discusso in [J17] e anche in [J12] è di

grande importanza per potere progettare sistemi ridondanti in grado di garantire la sicurezza delle

operazioni in applicazioni di tipo industriale.

Rappresentazione dei dati tattili e modelli computazionali I dati tattili rappresentano misure di forza (pressione nel caso della tecnologia descritta precedentemente)

associata ai taxel che li hanno prodotti che sono distribuiti spazialmente su manifold bidimensionali che

corrispondono alla superficie dei link del robot che li supporta.

Nell’articolo [J13]

S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA, Towards the creation of tactile maps for robots and

their use in robot contact motion control, Robotics and Autonomous Systems, Available online 2

October 2014.

è stato proposto di trasformare la rappresentazione tattile da tridimensionale a planare preservando le

relazioni topologiche tra i taxel e minimizzando le deformazioni. In questa maniera è possibile ottenere

rappresentazioni computazionalmente efficienti per elaborare le aree di contatto o per pianificare e

controllare i movimenti del robot in presenza di contatti. L’utilizzo di tali trasformazioni 2D dette mappe

tattili e’ anche cruciale per operazioni di riconoscimento e la classificazione di contatti.

Nell’articolo [J5]

WASKO, W., ALBINI, A., MAIOLINO, P., MASTROGIOVANNI, F., CANNATA, G., “Contact modelling

and tactile data processing for robot skins”, 2019, Sensors (Switzerland), vol. 19, n. 4.

è stato discussa e valutata la possibilità di utilizzare un approccio di tipo model-based basato sulla teoria di Boussinesq–Cerruti al problema della ricostruzione della distribuzione delle forze di contatto, valutandone anche il costo computazionale per applicazioni in tempo reale.

Nell’articolo [J9][J11]

S. YOUSSEFI, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA, “A real-time data acquisition and processing framework for large-scale robot skin”, Robotics and Autonomous Systems (Elsevier), Available online 9 February 2015.

è stato proposto un framework per l’elaborazione in tempo reale di dati tattili provenienti anche da sensori eterogenei.

Applicazioni: manipolazione e classificazione di tessuti Nell’articolo [J6]

DENEI, S., MAIOLINO, P., BAGLINI, E., CANNATA, G., “Development of an Integrated Tactile

Sensor System for Clothes Manipulation and Classification Using Industrial Grippers”, 2017, IEEE

Sensors Journal, vol. 17, n. 19, pp. 6385-6396.

è stato proposto un sensore tattile multimodale per la manipolazione di tessuti. In [C98] lo stesso sensore

stato utilizzato per effettuare esperimenti di riconoscimento di tessuti, mediante l’impiego di un

classificatore di tipo SVM (Support Vector Machine). Il sistema elabora sequenze di dati provenienti da

una matrice di sensori tattili formata da 16 taxel durante un’ movimento controllato di scivolamento del

sensore sul tessuto campione. Dalle sequenze vengono estratti una serie di parametri (feature extraction)

che caratterizzano la statistica del segnale e quindi vengono inviati ad un classificatore che ne permette

l’associazione ad uno tra N campioni. Gli esperimenti hanno dimostrato la capacita’ del sensore e del

metodo di garantire il riconoscimento di oltre 16 tessuti differenti con una percentuale di successo del

97.87 %.

Applicazioni: riconoscimento contatto umano per interazione uomo-robot Nell’ambito del controllo dell’interazione tra robot e ambiente, è di particolare rilevanza il problema del

controllo in condizioni di sicurezza nell’interazione uomo-robot. Gli aspetti tecnici del controllo di

interazione di tipo task-based sono stati affrontati in [C102] e saranno discussi nella sezione 2.1.5. Un

aspetto particolarmente importante e’ la possibilita’ per il robot di distinguere un contatto umano

volontario da uno non generato da una persona o non volontario.

Nell’articolo [J1]

ALBINI, A., CANNATA, G., “Pressure distribution classification and segmentation of human hands

in contact with the robot body”, International Journal of Robotics Research, vol. 39, n. 6, pp. 668-

687, 2000.

è stata proposta una metodologia per affrontare questo problema basat sull’impiego di reti neurali

convoluzionali. Sulla based delle trasformazioni dei dati tattili in mappe tattili bidimensionali, le mappe,

per ricampionamento possono essere trasformate in immagini tattili (array bidimensionali) che possono

essere trattate mediante le tecniche di classificazione usate per le immagini. Gli esperimenti effettuati con

un robot reale hanno permesso di raggiungere un accuratezza di riconoscimento del 97.81 %. Inoltre è

stempre stato possibile dimostrare la possibilità di segmentare le immagini tattili delle mani durante le

operazioni di interazione uomo’robot nei segmenti fondamentali (dita e palmo) in modo da potere

calcolare le specifiche pressioni esercitate da ogni parte della mano (eventualmente sulla based dei

Figure 1 Architettura dei sensori tattili sviluppati (video)

modelli fisici precedentemente discussi) per potere calcolare in modo accurato le forze di interezione che

si generano al contatto.

Altre applicazioni

In [J4], [C96] è stato proposto un prototipo di sensore tattile a pressione compensata per applicazioni

subacquee.

In [J3] è stato proposto l’impiego di sensori minaturizzati basati sugli stessi principi utlizzati per i sensori

tattili sopra descritti per misurare le forze ed i momenti esercitati durante la masticazione per il

dimensionamento delle protesi dentarie.

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J1][J3][J4][J5][J6][J7][J8][J9][J10][J11][J12][J13][J15][J16][J17][J18][J19]

Capitoli di libro: [B1][B2][B4][B6][B7]

Conferenze: [C50][C51][C69][C70][C73][C75][C78][C79][C80][C81][C82][C84][C85][C86][C87] [C88] [C89][C90][C91][C92][C93][C94][C95][C96][C97][C98][C99][C100][C101][C102][C103]

Brevetti: [P1]

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

EU FP7 ROBOSKIN (Skin-Based Technologies and Capabilities for Safe, Autonomous and Interactive Robots).

EU H2020 COLLABORATE (Co-production CeLL performing Human-Robot Collaborative AssEmbly)

EU H2020 ECHORD++ RADIOROSO (Radioactive Waste Robotic Sorter)

EU FP7 CLOPEMA (Clothes Perception and Manipulation)

MIUR PRIN 2011- MARIS – Marine Autonomous Robotics for Interventions.

CNR Sviluppo di Sensori Tattili per Applicazioni Robotiche

2.1.2 Modellizzazione e Controllo dei Movimenti Oculari

I primi studi sul controllo attivo di sistemi visivi stereoscopici (visual servoing) di tipo pan-tilt [C27], [C34] svolti negli anni ’90 hanno condotto all’articolo [J25]:

Cannata G., Grosso E.: "On Perceptual Advantages of Active Robot Vision", Journal of Robotic Systems, vol 16, n.3, 1999, pp. 163-183.

dove si è studiata la geometria dei sistemi stereoscopici per comprendere il ruolo del controllo nei sistemi di visione robotica per migliorare la percezione (ad. es. la stima di profondità-distanza). L’analisi ha permesso di studiare la sensitività della stima della posizione di un punto nello spazio in relazione alle condizioni vergenza e versione del sistema testa-occhi.

A valle di questo studio è emerso l’interesse di realizzare un sistema di visione artificiale per robot con caratteristiche cinematiche e meccaniche equivalenti a quelle naturali dell’uomo e dei primati. Nonostante l’apparente semplicità che caratterizza il sistema oculomotorio nell’uomo, le caratteristiche geometriche e cinematiche di alcune classi di movimenti oculari (in particolare movimenti saccadici e smooth pursuit), pongono interessanti questioni dal punto di vista del controllo e in conseguenza dal punto di vista della progettazione di un robot di tipo bio-inspired. Inoltre, come successivamente dimostrato in [J21] tali sistemi garantiscono prestazioni non ottenibili con i classici dispositivi pan-tilt.

I movimenti oculari di tipo saccadico obbediscono ad un principio noto dalla meta’ del XIX secolo in fisiologia come Legge di Listing. Tale principio specifica che durante movimenti saccadici e di smooth pursuit la torsione dell’occhio deve essere nulla. Tale condizione di tipo geometrico ha importanti

ripercussioni a livello cinematico in quanto impone un vincolo sull’orientamento del vettore velocita’ angolare dell’occhio che deve appartenere ad un piano che ruota con l’occhio stesso, ma ad una velocita’ angolare differente e dipendente dall’orientamento dell’occhio stesso: tale principio e’ noto come Regola del Mezzo Angolo (o anche Half-Angle Rule) la cui implementazione biologica è stata oggetto di lungo discussione in ambito medico.

Nell’articolo [J21]:

G. Cannata, Maggiali M (2008). Models for the Design of Bioinspired Robot Eyes. IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS, vol. 24, p. 27-44.

Il contributo e’ stato dimostrare in attraverso lo sviluppo di un modello dinamico (dell’occhio e del del sistema di attuazione muscolo-tendineo) come la legge di controllo che garantisce la Half-Angle Rule e che assicura movimenti fisioligicamente corretti sia embedded nei parametri strutturali dell’occhio, ed in particolare che i muscoli extra-oculari all’interno dello spazio di lavoro dell’occhio possono generare rotazioni compatibili con la Legge di Listing. Tali condizioni in termini sistemistici corrispondono alle condizioni di raggiungibilità e di control tracking del sistema.

La dimostrazione, fondata tra l’altro sull’impiego di strumenti di analisi basati sulla dinamica dei sistemi meccanici vincolati, mette in luce la rilevanza di alcuni parametri geoemtrici del modello dell’impianto oculare che rendono conto dal punto di vista matematico di un elemento anatomico, noto ai fisiologi come soft pulleys, che vincola il movimento dei muscoli extra-oculari (destinati all’attuazione del sistema) all’interno della cavita’ orbitale e permettono di giustificare la capacità di controllare i movimenti degli occhi attraverso un insieme di variabili di controllo ridondanti, e senza che vi sia evidenza di segnali di feedback di misura della rotazione dell’occhio.

La validità del modello e’ stata ulteriormente valutata rispetto ad altri criteri. In particolare e’ stato possibile dimostrare su base analitica la congruenza del modello con l’occhio umano in termini di spazio di lavoro medio. Inoltre e’ stato possibile fornire una motivazione, sempre su base analitica, dell’efficacia legata alle tecniche chirurgiche dette di trasposizione tendinea utilizzate per la correzione di difetti dei movimenti oculari (quali lo strabismo).

Uno dei pregi del modello proposto riguarda la sua semplicità. Da un punto di vista ingegneristico il modello e’ caratterizzato da un singolo parametro che caratterizza lo spazio di lavoro dell’occhio. Sulla base di tale modello e’ stato possibile sviluppare prototipi di un occhio robotico di tipo bio-ispirato.

Il primo sistema (MACEYE I) consiste in un giunto sferico attuato mediante cavi (interamente integrati con la struttura di supporto dell’occhio) ed è stato, al meglio della mia conoscenza, il primo esempio di sistema robotico visivo mai realizzato basato su tale principio ed attuato mediante tendini. L’occhio sferico (38 mm) realizzato in PTFE ospita una telecamera CMOS ed è supportato da un cuscinetto a basso attrito che emula la funzione delle soft-pulleys (implementate secondo le rigorose specifiche del modello sopra descritto). I movimenti sono controllati da una architettura multi-controllore di tipo custom. Il sistema di controllo permette l’attuazione coordinata dei quattro tendini che governano la rotazione dell’occhio ed assicura la loro corretta tensione mediante l’utilizzo di sensori ottici da noi ideati e completamente integrati nella struttura dell’occhio.

Un secondo prototipo ingegnerizzato (diametro occhio 25 mm) utilizza motori lineari ad accoppiamento diretto per permettere l’emulazione e il controllo diretto dell’impedenza del sistema muscolo-tendineo. Tale sistema è attualmente è stato prestato al London Science Museum per l’esposizione “YOU ROBOT”.

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J21][J25]

Capitoli di libro: [B8]

Conferenze: [C27][C34][C64][C66][C68][C71]

Brevetti: -

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

EU FP7 EYESHOTS (Heterogeneous 3-D Perception across Visual Fragments).

EU FP3, SECOND (Sensory Controlled Dexterous Robots).

MIUR PRIN 2008 (Modelli bio-ispirati per il controllo dei movimenti oculari nella visione attiva e l'esplorazione 3D).

MIUR PRIN 1999 (Asservimento Visivo per Sistemi di Manipolazione e Navigazione).

2.1.3 Controllo di Sciami di Robot Mobili Il problema trattato riguarda la possibilità di implementare tecniche di controllo per sciami di robot mobili

in grado di garantire la copertura (coverage) di aree, ossia garantire la visita di tutto lo spazio disponibile

(supposto quantizzato), in modo (semi-) autonomo, in particolare assumendo la totale assenza di

comunicazioni broad range o short range ed assicurare un grado di non predicibilita’. Sistemi di questo

genere possono essere pensati in contesti in cui si voglia assicurare sorveglianza di tipo stealth ad esempio

per il patrolling di aree sensibili.

Nell’articolo [J20]:

G. CANNATA and A. SGORBISSA, “A Minimalist Algorithm for Multi-Robot Continuous Coverage”, IEEE Trans. on Robotics, 2010.

Figure 3: Sistema MACEYE I (video)

Figure 2: Sistema MACEYE II (video 1, video 2 )

è stato discusso il problema Multi-Robot Controlled Frequency Coverage (MRCFC) che consiste nel trovare

una procedura decisionale (decentralizzata) che permetta ad un team (sciame) di robot di navigare in uno

spazio di lavoro modellato come un grafo e in modo da garantire che i suoi nodi siano visitati con una

specifica frequenza (statistica). Si assume che i robot siano in grado di navigare in modo autonomo tra i

nodi del grafo, ma non mantengano informazione complessiva della mappa dell’ambiente ed inoltre che

non abbiano conoscenza diretta delle decisioni assunte da altri robot dello sciame. L’unica informazione

utile per la navigazione si assume sia disponibile localmente in posizioni (corrispondenti ai nodi del grafo)

in cui ogni robot puo’ memorizzare (lasciare traccia) del suo passaggio, ricevere informazioni sui passaggi

di altri robot e indicazioni sulla posizione di nodi adiacenti (stigmergy). L’algoritmo decisionale proposto

per tale problema (PatrolGraph*) permette a ogni singolo robot, raggiunto un nodo di scegliere il

prossimo, minimizzando la distanza tra la frequenza desiderata di visita tra i nodi adiacenti e quella attuale

a meno di una perturbazione casuale. In tale modo e’ possibile garantire globalmente che tale strategia

garantisca asintoticamente la visita di ogni nodo del grafo secondo le frequenze di visita stabilite in modo

non deterministico. L’algoritmo ha prestazioni migliori del random walk in quanto garantisce il

raggiugimento del frequenze di visita desiderate e del node count che non assicura la non predicibilità sul

breve periodo.

L’algoritmo e’ applicabile per robot semplici e low cost ed e’ implementabile utilizzando smart nodes

distribuiti nell’ambiente per la memorizzazione locale dell’informazione (ad es. RFID tag).

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J20]

Capitoli di libro: [B3][B5]

Conferenze: [C72][C74][C76][C77][C83]

Brevetti: [P2]

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

EU FP6, ROBOSWARM

2.1.4 Controllo Non-lineare di Attuatori per Controllo di Impedenza di Robot Questa Attività avviata in anni recenti ha un impatto molto importante per l’implementazione di robot

destinati ad applicazioni industriali ed in grado di interagire con l’uomo (problema già discusso in sezione

2.1.1) e comunque riguarda aspetti di controllo dell’attuazione di robot rilevanti e strettamente connessi

con quanto discusso in sezione 2.1.5. Il problema affrontato riguarda la modellizzazione ed il controllo di

attuatori idraulici basati su fluido bi-fase (liquido-gas). Il controllo diretto delle pressione del fluido in fase

gassosa rende possibile regolare la rigidità dell’attuatore permettendo di realizzare componenti ad alto

rapporto potenza-peso impiegabili per lo sviluppo di robot ad elevata capacità di carico e sicuri

nell’interazione uomo-robot. Tali problemi oggetto della call ICT-48 2020 dell’Unione Europea sono uno

degli obiettivi per i programmi Industry 5.0 (human-robot co-working) in fase di sviluppo.

Nell’articolo [J2]

LUGO, J.H., CANNATA, G., ZOPPI, M., MOLFINO, R., “Modeling and simulation of a biphasic media

variable stiffness actuator”, International Journal of Mechanical Engineering and Robotics

Research, vol. 9, n. 1, pp. 7-12, 2020

Il problema di controllo e’ formulato come un problema multivariabile ibrido (posizione, stiffness) non

lineare. La legge di controllo proposta garantisce la convergenza asintotica a zero degli errori di

regolazione e posizione.

La prima implementazione di un dispositivo sperimentale applicato ad un mock-up di giunto robotico is

discussa in [C105].

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J2]

Capitoli di libro: [B9]

Conferenze: [C104][C105]

Brevetti: -

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

Progetto internazionale in fase di valutazione.

2.1.5 Controllo Gerarchico di Robot nello Spazio dei Task

Un aspetto importante della mia ricerca ha riguardato lo studio di tecniche di controllo gerarchico nello spazio dei task (spazio operativo). L’importanza, in termini storici, di tali tecniche, e’ legata alla possibilita’ di formulare la legge di controllo per il robot direttamente in termini di variabili di “task”, tipicamente di tipo geometrico e specifiche e legate al tipo di segnale di feedback (ad es. una telecamera), aprendo quindi la strada a tecniche di controllo di tipo sensor-based. Tali tecniche, oggi di pratica comune sono state parte del mio lavoro di ricerca al momento del loro primo sviluppo alla meta’ degli anni ’90, e sono il riferimento per l’implementazione di tecniche di controllo tactile-based e vision-based sviluppate in anni recenti.

La metodologia, basata su un’analisi di stabilità di tipo Lyapunov, permette di formulare in modo naturale una legge di controllo in cascata basata su un anello di di regolazione interno (tipicamente a livello di velocità espresso nello spazio dei giunti - o delle variabili descrittive - del robot) attorno al quale puo’ essere progettato un secondo anello specifico per il task da eseguire, ma in larga misura indipendente dal robot controllato e quindi portabile per il controllo di robot differenti.

In [C31], [C36] sono stati analizzati gli aspetti base relativi alla stabilità ed alla robustezza degli schemi di controllo, mentre in [C39], [C41] sono stati discussi gli aspetti relativi all’analisi di precisione e alla comensazione mediante azione integrale degli errori dovuti all’effetto della gravità.

Le metodologie di controllo proposte sono state originariamente applicate per problemi di controllo di asservimento visivo [C27],[C34], e per il controllo di manipolatori sia terrestri [C60] che sottomarini.

Nell’articolo [J27]

D. LANE, CANNATA G. et al.: “AMADEUS: Advanced Manipulation for Deep Underwater Sampling”, Robotics and Automation Magazine, Dec. 1997.

la metodologia di controllo nello spazio dei task è stata utilizzata in un sistema di manipolazione sottomarino non convenzionale (basato su un gripper a link flessibili– non rigidi) ed i dettagli tecnici sulla formulazione del controllo per un gripper a link flessibili sono stati discussi in [J26]

ANGELETTI D., CANNATA G., CASALINO G.: "The Control Architecture of the AMADEUS Gripper” International Journal of Systems Science, vol 29, n. 5, 1998, pp. 485-496.

La versatilità della formulazione del controllo nello spazio dei task ha permesso di estenderne l’impiego in applicazioni di complessita’ crescente: sistemi dual-arm e multirobot [C45], [C52], [C54], [C57], [C59].

La metodologia è stata estesa in tempi piu’ recenti per il controllo di robot guidati mediante retroazione tattile in operazioni che richiedano interazione uomo-robot diretta.

Nell’articolo [C102]

ALBINI, A., DENEI, S., CANNATA, G., “Enabling natural human-robot physical interaction using a robotic skin feedback and a prioritized tasks robot control architecture”, 2017, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pp. 99-106.

E’ stata impiegata una tecnica di task priority adattativa che permette di eseguire differenti task assegnando priorità maggiore all’operazione piu’ critica. Nel caso di operazioni che richiedano interazione uomo-robot per ragioni (anche di sicurezza) la presenza di contatto e la posizione del contatto sulla superficie del robot (si veda la sezione 2.1.1) sono utilizzate per attivare differenti funzioni di task per permettere la corretta generazione dei movimenti basati sulla guida dell’operatore (video).

Dal punto di vista tecnologico le prime architetture per il controllo nello spazio dei task sono state sviluppate su architetture multiprocessore VME. La possibilita’ di disaccoppiare i livelli di controllo ed in particolare l’esistenza di un loop di controllo di velocita’ (spesso disaccoppiato a livello di giunto) ha suggerito lo sviluppo di sistemi di controllo di tipo embedded basati sull’impiego di bus di campo. I dimostratori discussi in [C61], [C62] (ad inizio anni 2000) rappresentano tra i primi esempi robot manipolatori con architettura di controllo intetegrata proposti in letteratura (tali architetture sono oggi lo standard per numerose tipologie di robot commerciali).

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J25][J26][J27]

Capitoli di libro: [B9]

Conferenze: [C31][C32][C33][C35][C39][C41][C43][C48][C52][C53][C102]

Brevetti: -

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

EU FP4 - AMADEUS II (Advanced Manipulators for Deep Underwater Systems. phase II).

EU FP3 - AMADEUS (Advanced Manipulators for Deep Underwater Systems).

EU FP3 - SECOND (Sensory Controlled Dextrous Robots).

MIUR PRIN 2000 - MISTRAL Metodologie e Integrazione di Sottosistemi e Tecnologie per la Robotica Antropica e la Locomozione.

MURST - Sistemi di Controllo per Robot Operanti in Spazi Strutturati e Non Strutturati

2.1.6 Controllo di Veicoli Sottomarini e Spaziali Il problema della simulazione, della modellizzazione, del controllo e delle architetture per lo sviluppo di

veicoli sottomarini (sia operati da remoto – ROV – che autonomi – AUV), è stato tra i miei temi di ricerca

a partire dai primi anni ’90 presso l’Istituto per l’Automazione Navale del C.N.R., [C5], [C12], [C14], [C16],

[C29].

La comprensione dei meccanismi del controllo task based (vedi sezione 2.1.5) ha permesso di formulare

modelli sistematici per il controllo di veicoli autonomi sottomarini non-olonomi. In [C49], [J22] a control

law defined using a Lyapunov-like approach, and ensuring the exponential convergence of the position

and attitude errors to zero has been designed under the assumption of a driftless kinematic model of the

vehicle. Other models based on a leader-follower model have been also proposed in [C55].

Nell’articolo [J24]

AICARDI M, CANNATA G., CASALINO G., “Attitude Feedback Control: Unconstrained and

Nonholonomic Constrained Cases”, Journal of Guidance, Control and Dynamics, vol. 23, n. 4, Jul

2000, 657-664.

Il problema affrontato si riferisce al controllo dell’assetto di un veicolo in grado di ruotare attorno a tre

assi (ad es un satellite spaziale) in caso di controllo sottoattuato. Il problema di controllo e’ stato studiato

assumendo un modello cinematico del sistema. La legge di controllo e’ stata espressa direttamente in

termini di variabili geometriche “naturali” (senza definire coordinate ed assi fittizi). Nell’articolo e’ stato

dimostrato che, a meno di una singola configurazione del satellite (dipendente dall’assetto finale

desiderato), è possibile definire un segnale di controllo in feedback rispetto ai parametri di assetto del

veicolo, in grado di garantire la convergenza asintotica a quasiasi configurazione finale desiderata. Il

problema legato alla configurazione iniziale critica è comunque trattabile tramite una una manovra

preliminare che allontani dalla configurazione singolare e commutando (una sola volta) alla legge di

controllo feedback.

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J22][J24][J25]

Capitoli di libro:

Conferenze: [C5][C12][C14][C16][C29][C40][C47][C49][C55][C56]

Brevetti: -

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

MIUR PRIN 1999 - Navigazione, guida e controllo di veicoli robotici per attivita' sottomarine.

2.1.7 Controllo della Manipolazione L’attività ha riguardato prevalentemente lo studio di tecniche di controllo ibrido vincolato (posizione-

forza) per robot articolati, esteso poi al problema del controllo della manipoazione con destrezza

mediante mani robotiche. Un numero minore di lavori ha poi trattato il problema del controllo di

riflessione di forza nel caso di manipolatori di tipo master-slave.

Controllo Ibrido di Posizione-Forza ad Apprendimento

Il problema, in termini generali, riguarda la possibilità di controllare i movimenti di un robot in contatto

con l’ambiente. Il problema di controllo viene formulato nello spazio cartesiano mediante un modello

del robot vincolato espresso mediante un insieme di equazioni differenziali-algebriche (in qui le forze di

reazione vincolare compaiono esplicitamente). Sulla base della geometria del vincolo viene definito un

sottoinsieme delle variabili cartesiano rispetto al quale e’ espressa la legge di controllo per quanto

riguarda la posizione mentre la forza e’ espressa lungo il sottospazio complementare.

Nell’articolo [J30]

AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Contact Force Canonical Decomposition and the Role

of Internal Forces in Robust Grasp Planning Problems", Int. Journal of Robotic Research, August

1996

e’ stata proposta una tecnica di controllo ad apprendimento iterativa. L’operazione robotica e’ supposta

ripetibile e viene ripetuta a partire dalle stesse condizioni iniziali. Il segnale di controllo (ottenuto come

somma di termini feedback e feedforward) è aggiornato correggendo la parte feedforward (open loop)

mediante un termine di apprendimento ottenuto come combinazione lineare (a coefficienti costanti) degli

errori di posizione, velocita’ accelerazione e forza rilevanti durante l’esperimento precedente. Il metodo

garantisce la convergenza a zero degli errori di controllo (sia di posizione che di forza) assumendo una

conoscenza anche non esatta del modello dinamico del robot.

Controllo della Manipolazione Fine di Oggetti

Il modello di controllo ad apprendimento sopra discusso e’ stato anche studiato per il caso della

manipolazione fine di oggetti mediante mani robotiche. In questo ambito un risultato particolarmente

significativo riguarda la possibilita’ di garantire che il processo di apprendimento dell’operazione di

manipolazione abbia comunque successo [C26], ossia che l’oggetto manipolato, a valle di un numero di

esperimenti finito, sia manipolabile senza che sfugga di mano.

Pianificazione delle forze di contatto

Il problema chiave nella manipolazione fine riguarda la possibilità di garantire che l’oggetto manipolato

rimanga stabilmente vincolato nella presa delle dita, questo richiede che le forze di contatto soddisfino

condizioni geometriche particolari in modo da potere controllare sia il movimento relativo tra mano e

oggetto sia l’intensità della presa (intensità delle forze interne).

Nell’articolo [J28]

AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Contact Force Canonical Decomposition and the Role

of Internal Forces in Robust Grasp Planning Problems", Int. Journal of Robotic Research, August

1996.

e’ stata proposta una decomposizione canonica dello spazio delle forze di presa e manipolazione che,

permette, dato un insieme di punti di contatto mano-oggetto di caratterizzare il ruolo delle varie

componenti di forza. Inoltre e’ stato proposto un algoritmo per il calcolo ottimo delle forze di presa con

la parametrizzazione delle forze interne per potere controllare l’intensita’ della presa.

Mani robotiche

In questo contesto è stata avviata l’attività di sviluppo di una mano robotica articolata (DIST-HAND) a 4

dita e 4 giunti per ogni dito [C46], [C51], [C52][C50]. Ogni dito è attuato mediante tendini che per loro

natura possono generare forze universe, quindi In ossequio al teorema di Caratheodory (sulle

combinazioni lineari convesse) ogni dito è controllato da 5 attuatori permettendo quindi il controllo

completo dei movimenti e della rigidità della mano ) e quindi della presa.

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J30][J28][J25]

Capitoli di libro: [B11]

Conferenze:[C4][C7][C8][C9][C15][C17][C19][C21][C23][C25][C26][C28][C37][C38][C42][C44] [C46][C51][C52].

Brevetti: -

Progetti relativi a questo tema di ricerca:

EU FP3 - AMADEUS (Advanced Manipulators for Deep Underwater Systems).

MURST - Sistemi di Controllo per Robot Operanti in Spazi Strutturati e Non Strutturati

2.1.8 Altre Attività di Ricerca Nel corso degli anni mi sono interessato a problemi di ricerca specifici che in molti casi hanno permesso

di risolvere o affrontare questioni scientifiche e tecniche trattate nelle sezioni precedenti.

Sistemi Dinamici Singolari

I sistemi dinamici singolari, anche noti come sistemi impliciti, o generalizzati, o differenziali-algebrici (DAE)

rappresentano la tecnica di modellizzazione più efficace che si possa spesso effettuare di processi

dinamici. La soluzione di numerica di tali sistemi è delicata in quanto possono essere visti come sistemi

dinamici infinitamente stiff.

Il mio lavoro ha riguardato metodi per la soluzione di equazioni differenziali non lineari vincolate

(problema discusso nella prossima sezione) e metodi spettrali per la risoluzione di sistemi singolari lineari.

I metodi spettrali si basano sull’espansione della soluzione dell’equazione DAE in serie di funzioni base

(ortogonali) In tal modo e’ possibile definire una matrice semi-infinita che descrive l’operatore di integrale

espresso in termini delle funzioni base scelte. La soluzione dell’equazione è quindi riconducibile alla

soluzione di un sistema algebrico lineare la cui dimensione caratterizza l’accuratezza della soluzione.

Nell’articolo [J32]

Comments on the Properties of the Operational Matrices of Integration and Differentiation for

Fourier Trigonometric Functions

l’effetto della matrice operatoriale è analizzato nel caso di espansioni in serie di Fourier definendo le

relazioni strutturali tra le matrici operatoriali di integrazione e differenziazione. Tali matrici possono

soffrono tipicamente di mal condizionamento rendendo le soluzioni numeriche instabili. Per trattare tale

problema tecniche di regolarizzazione sono state proposte in [J31] e [J29].

Le tecniche di soluzione per spettrali sono state applicate per la soluzione di sistemi dinamici inversi al

posto delle classiche tecniche di deconvoluzione utilizzando una formulazione interamente nello spazio

degli stati generalizzato. [B12] [C24], [C30] tale tecnica è applicata all’analisi di dati sismici. In altri lavori

riportati in sezione 2.1.7 sono stati utilizzati per operazioni di filtraggio per implementare algoritmi di

controllo ad apprendimento.

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J29][J31][J32]

Capitoli di libro: [B12]

Conferenze: [C2][C6][C10][C11][C13][C20][C24][C30]

Simulazione di strutture meccaniche

I sistemi meccanici vincolati possono essere modellati mediante equazioni DAE formulate mediante

l’utilizzo di moltiplicatori di Lagrange che descrivono le forze di interazione. Lo sviluppo di simulatori per

sistemi dinamici vincolati è stato ed è tuttora un elemento critico in ambito robotico. Per un certo periodo

ho lavorato su tecniche di integrazione di equazioni DAE non lineari per risolvere problemi di meccanica

vincolata.

Oltre alla soluzione numerica ho lavorato sulla modellizzazione e l’analisi numerica dei fenomeni impulsivi

che nascono in presenza di impatti tra strutture meccaniche [B10].

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: -

Capitoli di libro: [B10]

Conferenze: [C1][C3][C18][C22]

Inversione di matrici Come processo non lineare

In [J23]

BALESTRINO A., CANNATA G., “The Inversion of Matrices and Matrix Functions as a Non Linear

Discrete System: Stability and Sensitivity Analysis”, IEE Proc. Control Theory and Applications, vol.

148, n. 1, Jan. 2001, pp. 43-48

e’ stata studiata la possibilita’ di modellare il procedimento di inversione di matrici modellato come un

sistema dinamico (non-lineare) a tempo discreto. Le proprietà di convergenza e robustezza numerica sono

state studiate. Tali tecniche sono interessanti per matrici tempo-varianti di grandi dimensioni potendo

(oggi) sfruttare le potenzialita’ di architetture basate su GPU.

Pubblicazioni relative a questo tema di ricerca:

Riviste: [J23]

Capitoli di libro: -

Conferenze: -

2.2 Progetti di Ricerca

2.2.1 Progetti di Ricerca Internazionali (Bandi Competitivi)

Periodo Progetto

1/10/2018 – in corso

Programma: EU H2020 Progetto: COLLABORATE (Co-production CeLL performing Human-Robot Collaborative AssEmbly). Ruolo: PI per DIBRIS-UNIGE Partner: Aristotelio Panepistimio Thessalonikis (GR), Ethniko Kentro Erevnas kai Technologikis Anaptyxis (GR), Association pour la Recherche et le Developpement des Methodes et Processus Industriels (FR), Institut Jozef Stefan (SL), Fondation de l'Institut de Recherche IDIAP (CH), Università degli Studi di Genova (IT), Panepistimio Patron (GR), Katholieke Universiteit Leuven (B), Centro Ricerche FIAT Scpa (IT), Automatismos y Sistemas de Transporte Interno SA (ES), Blue Ocean Robotics APS (DK), Kolektor Orodjarna Nacrtovanje in Izdelava Orodijter Orodjarske Storitve Doo (SL), Arcelik A.S. (TK), Romaero (RO) Finanziamento: 180 k€.

1/09/2016 28/02/2018

Programma: EU H2020 ECHORD++ Progetto: RADIOROSO (Radioactive Waste Robotic Sorter) Ruolo: PI per DIBRIS-UNIGE. Partner: Center for Research and Technology Hellas (GR), ANSALDO – Nuclear Engineering Services Ltd. (UK), Universita degli Studi di Genova (IT), Czech Technical University (CZ). Finanziamento: 20 k€.

1/02/2012 31/01/2015

Programma: EU FP7 Progetto: CLOPEMA (Clothes Perception and Manipulation)

Ruolo: PI per DIBRIS-UNIGE Partner: Ethniko Kentro Erevnas kai Technologikis Anaptyxis (GR), Ceske Vysoke Uceni technicke v Praze (CZ), Neovision SRO (CZ), Università degli Studi di Genova (IT), University of Glasgow (UK). Finanziamento: 200 K€.

1/05/2009 30/04/2012

Programma: EU FP7 Progetto: ROBOSKIN (Skin-Based Technologies and Capabilities for Safe, Autonomous and Interactive Robots). Ruolo: COORDINATORE del progetto, PI per DIBRIS-UNIGE. Partner: Università degli Studi di Genova (IT), Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (CH), Università degli Studi di Cagliari (IT), Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia (IT), The University of Hertfordshire Higher Education Corporation (UK), University of Wales Newport (UK). Valore complessivo del progetto: 3.55 M€ Finanziamento: 612 K€.

1/02/2008 31/01/2011

Programma: EU FP7 Progetto: EYESHOTS (Heterogeneous 3-D Perception across Visual Fragments) Ruolo: PI per DIBRIS-UNIGE. Partner: Università degli Studi di Genova (IT), Università degli Studi di Bologna (IT), Universitat Jaume I Castellon (ES), Munster University (D), Katholieke Universiteit Leuven (B) Finanziamento: 266 K€.

1/11/2006 30/04/2009

Programma: EU FP6 Progetto: ROBOSWARM Ruolo: PI per DIBRIS-UNIGE. Partner: Tallinna Tehnikauelikool (EE), Fundacion Fatronik (ES), Idmind - Engenharia de Sistemas LDA (PT), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (FR), OU Eliko Tehnoloogia Arenduskeskus (EE), Oulun Yliopisto (FI), Teknillinen Korkeakoulu (FI) Finanziamento: 273 K€.

1/02/1996 31/01/1998

Programma Ruolo: SCIENTIST, WP Leader per conto di DIST-UNIGE. Partner: Heriott-Watt University (UK), Università di Genova (IT), University. of Barcelona

(ES), University of Crete (GR). 1/01/1993 31/12/1995

Programma: EU FP3 Progetto: AMADEUS (Advanced Manipulators for Deep Underwater Systems) Ruolo: SCIENTIST, WP Leader per conto di Istituto Automazione Navale CNR. Partner: Heriott-Watt University (UK), Università di Genova (IT).

1/06/1992 31/05/1995

Programma: EU FP3 Progetto: SECOND (Sensory Controlled Dextrous Robots) Ruolo: SCIENTIST per conto di Istituto Automazione Navale CNR. Partner: Katholieke Universiteit Leuven (B), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique – INRIA (FR), Universität Karlsruhe (D), Università degli Studi di Genova (IT)

1/09/1989 29/02/1992

Programma: EU FP3 Progetto: FIRST (Fundamentals of Intelligent Reliable Robot Systems) Ruolo: SCIENTIST per conto di Istituto Automazione Navale CNR.

Partner: University of Oxford (UK), Katholieke Universiteit Leuven (B), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique – INRIA (FR), Universität Karlsruhe (D), Università degli Studi di Genova (IT).

2.2.2 Progetti di Ricerca Nazionali (Bandi Competitivi)

Periodo Progetto

1/02/2013 31/01/2016

Programma: MIUR PRIN 2011 Progetto: MARIS – Marine Autonomous Robotics for Interventions. Ruolo: SCIENTIST per DIBRIS-UNIGE. Partner: Università degli Studi di Genova, Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Cassino, Università degli Studi di Pisa, Università degli Studi del Salento, Università degli Studi di Parma, CNR-ISSIA. Finanziamento: 80 K€.

1/03/2010 28/02/2012

Programma: MIUR PRIN 2008 Progetto: Modelli bio-ispirati per il controllo dei movimenti oculari nella visione attiva e l'esplorazione 3D Ruolo: COORDINATORE nazionale, PI per DIBRIS-UNIGE Partner: Università degli Studi di Genova, Scuola Superiore S. Anna di Pisa. Finanziamento: 30.9 K€.

01-10-2007 31-10-2010

Programma: MIUR FIRB Progetto: ECOMOS (Soluzioni Avanzate di abbattimento dei gas di scarico delle navi per le motorways of the sea) Ruolo: SCIENTIST per DIBRIS-UNIGE dell'Universita' di Genova. Partner: Università degli Studi di Genova, Consiglio Nazionale delle Ricerche, CETENA Fincantieri, Consorzio Armatori per la Ricerca.

30/11/2004 29/11/2006

Programma: MIUR PRIN 2004 Progetto: Metodi e algoritmi innovativi per l’identificazione e il controllo adattativo di sistemi tecnologici Ruolo: SCIENTIST per DIBRIS-UNIGE. Partner: Università degli Studi di Padova, Università degli Studi di Pavia, Università degli Studi di Bologna, Politecnico di Milano, Università degli Studi di Genova, Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”. Finanziamento unità di Genova: 28 K€

20/12/2000 19/12/2002

Programma: MIUR PRIN 2000 Progetto: MISTRAL Metodologie e Integrazione di Sottosistemi e Tecnologie per la Robotica Antropica e la Locomozione. Ruolo: SCIENTIST per Univ. di Pisa. Partner: Università degli Studi di Napoli “Federico II”, Università degli Studi di Bologna, Politecnico di Milano, Politecnico di Torino, Università degli Studi di Pisa, Università degli Studi di Roma “La Sapienza” Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”. Finanziamento unità di Genova: 28 K€

1/01/2000 30/04/2001

Programma: CNR Progetto: Sviluppo di Sensori Tattili per Applicazioni Robotiche Ruolo: PI per DIST-UNIGE Partner: Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Genova. Finanziamento: 7,000,000 Lire

26/11/1999 19/12/2001

Programma: MIUR PRIN 1999 Progetto: Navigazione, guida e controllo di veicoli robotici per attivita' sottomarine. Ruolo: SCIENTIST per DIST-UNIGE Partner: Università Politecnica delle Marche, Università degli Studi di Genova, Università degli Studi di Cassino, Università degli Studi di Roma 3, Università degli Studi di Cagliari, Università degli Studi di Palermo. Finanziamento unità di Genova: 21 K€

1/01/1999 31/12/2000

Programma: MIUR PRIN Progetto: Asservimento Visivo per Sistemi di Manipolazione e Navigazione Ruolo: SCIENTIST per DIST-UNIGE Partner: Università degli Studi di Firenze, Università degli Studi di Genova, Università degli Studi di Pisa, Università degli Studi di Ancona. Finanziamento: 65 K€ (quota MIUR complessiva di finanziamento UNIGE – 3 ricercatori partecipanti).

1/01/1994 31/12/1996

Programma: MURST Progetto: Sistemi di Controllo per Robot Operanti in Spazi Strutturati e Non Strutturati Ruolo: SCIENTIST per DIST-UNIGE. Partner: Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Genova, Politecnico di Milano, Università degli Studi di Napoli “Federico II”, Università degli Studi di Perugia, Università degli Studi di Pisa, Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”, Università degli Studi di Roma Tre.

01/01/1989 31/12/1993

Programma: MURST Progetto: Sistemi di Controllo e Sensori per la Robotica Ruolo: SCIENTIST per conto di Istituto Automazione Navale CNR. Partner: Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Genova, Università degli Studi di Milano, Politecnico di Torino, Università degli Studi di Napoli “Federico II”, Università degli Studi di Perugia, Università degli Studi di Pisa, Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”, Università degli Studi della Calabria.

2.2.3 Progetti di Ricerca Industriale, Trasferimento Tecnologico e Accademici

2020-attiva Responsabile Scientifico e PI dell’Academic Collaboration Agreement tra l’Università degli Studi di Genova e la Oxford University per attività di ricerca su “Tactile Based Control of Robots for Human Robot Collaboration” (1 marzo 2020 – 31 agosto 2023).

2013-2016 Responsabile Scientifico e PI per DIBRIS-UNIGE della Convenzione con la società ThalesAlenia Spazio, per lo sviluppo di un prototipo di sensori tattili robotici su larga area per robot manipolatore.

01-01-2008 31-12-2011

Scientist nel progetto “FAR – ECOMOS: Soluzioni avanzate per l’abbattimento degli inquinanti nel gas di scarico delle navi” finanziato dal MIUR.

2004-2005 PI per DIST-UNIGE del progetto “PSIPC: Impianti, componenti, criteri di regolazione e controllo ottimo per pannelli solari termici innovativi a pompa di calore” (2004-2005) affidato dal Parco Scientifico e Tecnologico della Liguria.

2008 Responsabile Scientifico e PI del progetto: “Tecnologie tattili di tipo distribuito per lo sviluppo di task robotici di interazione uomo-macchina”, finanziato dall’Università degli Studi di Genova.

2002 Responsabile Scientifico e PI del progetto: “Architetture di controllo embedded e distribuite”, finanziato dall’Università degli Studi di Genova.

2.2.4 Titolarità di Brevetti Nell’ambito delle attività di ricerca svolte sono stati depositati per conto dell’Università degli Studi di

Genova due brevetti, dei quali sono co-inventore.

M. Maggiali, G. Cannata, G. Metta, G. Sandini, “Tactile Sensor Arrangement and Corresponding Sensory System ”, domanda di brevetto n. TO2007A000779 depositata il giorno 5/11/2007. Publication nr. EP2219828, publication date 2010-08-25. Deposito in USA, Canada, Giappone, Corea del Sud, Europa.

M. Baglietto, G. Cannata, F. Capezio, A. Grosso, F. Sgorbissa, “System for guiding self-propelled apparatus and method therefor”, domanda di brevetto GE2009A000026 depositata il giorno 28/04/2009. Publication nr. EP2246764, publication date 2010-11-03. Deposito in Europa.

2.3 Commissioni Concorsuali

2020 – Componente della Commissione per l’ammissione al dottorato in Bioengineering and Robotics, curriculum Robotics and Autonomous Systems, presso l’Università degli Studi di Genova.

2019 – Componente delle Commissione d’esame finale per il dottorato in Bioengineering and Robotics, curriculum Advanced and Humanoid Robotics (IIT), presso l’Università degli Studi di Genova.

2018 - Componente della Commissione per l’ammissione al dottorato in Bioengineering and Robotics, curriculum Robotics and Autonomous Systems, presso l’Università degli Studi di Genova.

2018 – Componente della Commissione d’esame finale per il dottorato in Ingegneria Meccanica presso l’Università degli Studi di Genova.

2018 – Componente della Commissione d’esame finale per il dottorato in Ingegneria dell’Informazione presso il Politecnico di Milano.

2015 – Membro della Commissione d’esame finale della Tesi di Dottorato di Phillip Peter Mittendorfer (From a Multi-modal Intelligent Cell to a Self-organizing Robotic Skin – Realizing Self and Enriching Robot Tactile Interaction) presso Institute for Cognitive Systems della Technische Universität München.

2015 – Componente della Commissione d’esame finale per il dottorato in automatica robotica e bioingegneria presso l’Università degli Studi di Pisa.

2008 – Membro della Commissione giudicatrice per la nomina a Professore Associato confermato del professor Lorenzo Marconi.

2008 – Componente delle Commissione d’esame finale per il dottorato in Robotica presso l’Università degli Studi di Genova.

2007 – Componente delle Commissione d’esame finale per il dottorato in Robotica presso l’Università degli Studi di Genova.

2006 - Componente della Commissione d’Esame per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in Ingegneria Informatica, Elettronica, Robotica e delle Telecomunicazioni presso l’Università degli Studi di Genova.

2005 – Componente delle Commissione d’esame finale per il dottorato in Robotica presso l’Università degli Studi di Genova.

2004 – Componente delle Commissione d’esame finale per il dottorato in Robotica presso l’Università degli Studi di Genova.

2001 – Componente della Commissione d’Esame per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in Scienze ed Ingegneria dello Spazio – XVII ciclo, presso l’Università degli Studi di Genova.

2001 – Membro della Commissione d’Esame finale per il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dei Trasporti con sede presso il Politecnico di Torino.

2000 - Membro della Commissione d’Esame finale per il Dottorato di Ricerca in Robotica presso l’Università degli Studi di Genova.

2.4 Responsabilita’ Assegni di Ricerca, Contratti, Borse

2.4.1 Assegni di Ricerca4

2019 – Responsabile per 1 assegno di ricerca (annuale) finanziato con fondi del progetto COLLABORATE, su tematiche relative a metodi di controllo "touch based" per robot.

2015 - Responsabile per 1 assegno di ricerca (annuale rinnovato per un anno) finanziato con fondi di ricerca del Prof. Cannata, su tematiche relative al metodi di pianificazione e controllo “touch based” per robot.

2014 – Responsabile per 1 assegno di ricerca (annuale) finanziato con fondi del progetto MARIS, sullo sviluppo di sensori tattili per applicazioni sottomarine.

2014 - Responsabile per 1 assegno di ricerca (annuale)

2013 – Responsabile per 1 assegno di ricerca (annuale e rinnovato per un successivo anno) co-finanziato al 50% con fondi del progetto CLOPEMA e dall’Ateneo di Genova, sullo sviluppo di sensori tattili embedded per manipolazione robotica.

2012 – Responsabile di 1 assegno di ricerca (biennale) finanziato dalla Regione Liguria, sulla identificazione, studio e sviluppo di tecnologie per la realizzazione di sistemi integrati di comando e controllo digitali per velivoli business e ad usi di sicurezza nazionale.

2012 – Responsabile di 1 assegno di ricerca (biennale) finanziato dalla Regione Liguria, su tecnologie per lo sviluppo di sensori tattili e componenti funzionali.

2011 - Responsabile di 1 assegno di ricerca (annuale rinnovato per un successivo anno) finanziato con fondi di ricerca del Prof. Cannata, su tematiche di sminamento umanitario.

2010 – Responsabile di 1 assegno di ricerca (annuale) finanziato con fondi del progetto EYESHOTS, su tematiche riguardanti l’implementazione ed il controllo coordinato di occhi robotici bioispirati.

2009 - Responsabile di 2 assegni di ricerca (durata annuale e rinnovati per un successivo anno) finanziati dal progetto ROBOSKIN su studio e sviluppo di sensori tattili distribuiti per applicazioni

4 I dati relativi a contratti antecedenti il 2009 non sono riportati in quanto non ho piu’ modo di documentarli.

robotiche su studio di algoritmi e metodologie di elaborazioni di dati provenienti da sensori tattili in applicazioni robotiche.

2.5 Attivita’ Editoriali

2020 – oggi Topic Editor (con Prof. Perla Maiolino, Univ. di Oxford, Fulvio Mastrogiovanni, Univ. di Genova) del Research Topic: “Get in Touch: Technologies for Tactile-Based Robot Control and Human-Robot Cooperation” per Frontiers in Robotics and AI.

2018 – Guest Editor (con Prof. Pedro Silva e Dr. Pedro Ramos, Instituto de Telecomunicações DEEC/IST (PT), Dr. Perla Maiolino, Univ. of Cambridge) della Special Issue on “Tactile Sensors and Applications” MDPI – Sensors.

2015 - oggi Reviewer Editor per Frontiers Robotics and AI – sezione Humanoid Robotics.

2020 - oggi Guest Reviewer Editor per Frontiers Robotics and AI – sezione Sensor Fusion and Machine Perception.

2014 – Guest Editor (con Prof. F. Mastrogiovanni – Univ. di Genova, Dr. L. NATALE - IIT, Prof. G. METTA- IIT) della Special Issue on “Advances in tactile sensing and tactile-based human–robot interaction, Robotics and Autonomous Systems”, November 2014, ISSN 0921-8890, http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2014.11.002.

2011 – Guest Editor (con Prof. R. DAHIYA – Univ. di Glasgow, Prof. G. METTA – IIT, Prof. M. VALLE, Univ. di Genova) della Special Issue on “Robotic Sense of Touch”. IEEE Transactions on Robotics, Jun. 2011.

2008 – Guest Editor (con Prof. G. Cheng, TUM, Prof. G. METTA - IIT, Prof. G. SANDINI – IIT) della Special Issue on “Humanoid Technologies “Know-How””. Robotics and Autonomous Systems, Jan. 2008.

2.6 Partecipazione e Organizzazione di Convegni, Seminari, Workshop

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Sotiris Malassiotis - Informatics & Telematics Institute, Greece - e il Prof. Vaclav Hlavac - Czech Technical University in Prague, Czech Republic) del Workshop Advances in Robot Manipulation of Clothes and Flexible Objects tenuto congiuntamente alla conferenza IEEE Int. Conference on Robotics and Automation 2014 (ICRA 2014).

Invited Talk: The ROBOSKIN Project. March 12 - 08:30 - 10:30: “Step changes” testimonies – selection of finished FP7 project" session at the Eurobotics Forum ERF 2014 (Rovereto).

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Fulvio Mastrogiovanni - Univ. di Genova, Dr. Lorenzo Natale - IIT, Dr. Giorgio Metta - IIT) del Workshop Advances in tactile sensing and touch-based human-robot interaction, tenuto congiuntamente alla conferenza IEEE Int. Conference on Intelligent Robot Systems 2012 (IROS 2012) 7-12 Ottobre 2012.

Invited Paper (and plenary talk): "The ROBOSKIN Project: Challenges and Results". 19th IFToMM RoManSy Symposium, June 2012 dal 12-06-2012 al 15-06-2012.

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Fulvio Mastrogiovanni - Univ. di Genova, il Prof. G. Metta - IIT, il Dr. Lorenzo Natale - IIT) del Workshop Advances in Tactile Sensing and Touch based Human-Robot Interaction tenuto a Boston il 5 marzo 2012 congiuntamente alla conferenza IEEE Int. Conference on Human Robot Interaction (HRI 2012) 5-8 marzo 2012.

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Fulvio Mastrogiovanni - Univ. di Genova) del workshop ROBOSKIN The ROBOSKIN Project: Results and Future Challenges tenuto a Vienna il 21 febbraio 2012, congiuntamente al congresso COGSYS 2012, 22-23 febbraio 2012.

Organizzatore (in collaborazione con Prof.ssa K. Dautenhahn, il Dr. F. Mastrogiovanni, il Dr. F. Amirabdollahian il Dr. B. Robins) del Tutorial Developing Skin-Based Technologies for Interactive Robots challenges in design, development and the possible integration in therapeutic environment tenuto ad Atlanta il 3 agosto 2011 congiuntamente alla conference IEEE RO-MAN 2011.

Invited Talk: "ROBOSKIN Skin-Based Technologies and Capabilities for Safe, Autonomous and Interactive Robots". Workshop on "Actuation and Sensing in Robotics" within the scope of the FP7 European project DEXMART (www.dexmart.eu), Saarbrücken, Germany on October 6th, 2010.

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Fulvio Mastrogiovanni) della Special Session "The Role of Tactile Sensing in Human-Robot Interaction", al 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2010), Sep. 12-15, 2010, Viareggio (Italy).

Invited Talk: "Models for Bio-Inspired Robot Eyes "Workshop on: “Predictive models in humanoid gaze control and locomotion” at the Conference "Robotics: Science and Systems" (RSS) 2010, Zaragoza, Spain, on June 27-30.

Invited Talk: "ROBOSKIN Skin-based technologies and capabilities for safe, autonomous and interactive robots" EURON/EUROP Annual Meeting, San Sebastian (Spain), March 10-12, 2010.

Invited Talk (plenary): "Modular Skin for Humanoid Robot Systems". 4th International Conference on Cognitive Systems (CogSys2010), Zurich 27-28 gennaio 2010.

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. R. Dahiya, il Prof. G. Metta, il Prof. M. Valle) del Workshop Tactile Sensing in Humanoids – Tactile Sensors and Beyond tenuto a Parigi il 7/12/2009 congiuntamente alla conferenza IEEE HUMANOIDS 2009.

Membro dell’International Scientific Committee per “The third International Work-conference on the Interplay between Natural and Artificial Computation”, IWINAC-2009, (Santiago de Compostela, june 22-26, 2009).

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Marco Baglietto dell’Università di Genova) del Convegno Annuale Società Italiana Docenti e Ricercatori in Automatica - SIDRA 2007 (Genova, 10-12 settembre 2007).

Invited Talk al Workshop “Simulation: Applications in Electrical and Mechanical Enginnering”, organizzato da Arab School of Science and Technology, Damasco, Siria, 10-12 aprile, 2007.

Organizzatore (in collaborazione con il Prof. Gordon Cheng - TUM Tech. University Munich, il Dr. Giorgio Metta - IIT, il Prof. Giulio Sandini - IIT) del Workshop Internazionale on Humanoids Technologies tenuto a Genova il 4 dicembre 2006 congiuntamente alla conferenza IEEE HUMANOIDS 2006.

Local arrangement Co-chair (in collaborazione con la Prof.ssa Rezia Molfino dell’Università di Genova) per HUMANOIDS '06 - 2006 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Genova, 4-6 dicembre 2006).

Membro dell’International Video Proceedings Committee per IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA-2001.

Membro dell’International Program Committee per il Symposium on Underwater Robotic Technology (SURT 2000) nell’ambito della World Automation Conference (WAC 2000).

Organizzatore (in collaborazione con la Prof.ssa Silvia Zanoli) della Special Session on Underwater Applications nell’ambito dell’IEEE Conference on Control Applications, Trieste, 1-4 settembre 1998.

Organizzatore della Session on Advanced Sensing and Control in Robotic Applications nell’ambito dell’IEEE 6th Mediterranean Control Conference, Alghero, 9-11 giugno 1998.

Membro dell'International Advisory Committee del congresso IEEE OCEANS/OSATES '95.

Membro dell'International Program Commitee del congresso IFAC CAMS '95 on Control Applications in Marine Systems.

Membro dell'International Program Committee del congresso IEEE OCEANS/OSATES '94.

Membro dell'International Program Committee del congresso IFAC CAMS ‘92 on Control Applications in Marine Systems.

Ha tenuto un seminario presso l'Università di Modena nel 1990.

Ha tenuto un seminario presso Reading University (U.K.), nel 1991.

2.7 Riconoscimenti e Premi

RSJ/KROS Best Paper Award per la pubblicazione "Tactile Images Generation from Contacts Involving Adjacent Robot Links", by A. Albini and G. Cannata, in Proceedings 27th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication RO-MAN), Aug 27-31, 2018, Nanjing-Tai'An (China).

Best Paper Award: Simone Denei, Alessandro Albini, Giorgio Cannata (2017). On the Recognition of Human Hand Touch from Robotic Skin Pressure Measurements Using Convolutional Neural Networks. In: Proceedings of the 26th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication. p. 1-6, Pestana (Portugal), 28/08/2017.

2012 IFSA Award for Young Scientist presented to C. Nattero, M. Paolucci, D. Anghinolfi, F. Mastrogiovanni, G. Cannata for the paper: "Experimental Analysis of Different Pheromone Structures in an Ant Colony Optimization Algorithm in Robotic Skin Design”, presentato alla Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2012. Wrocław, Poland, 9 - 12 September, 2012.

Best Paper Award: Cannata, Giorgio, Denei, Simone, Mastrogiovanni, Fulvio “Tactile Sensing: Steps to Artificial Somatosensory Maps”, 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication September 12-15, 2010, Viareggio, Italy.

Vincitore nel 1992, congiuntamente ad Andrea Caiti, del Premio AEI (Associazione Elettrotecnica ed Elettronica Italiana), intitolato a Francesco Cameli per la tesi di Laurea: Metodi Numerici per la Simulazione di Sistemi Modellabili Mediante Equazioni Differenziali / Algebriche.

Il London Science Museum ha richiesto e gentilmente ricevuto in prestito il prototipo del sistema robotico MAC-EYE, inventato e realizzato dal Prof. Giorgio Cannata nell'ambito del progetto europeo EYESHOTS, per l'esposizione “YOU, ROBOTS” (inaugurata nel 2017 a Londra e programmata fino al 2021 in vari musei in Europa e Asia).

Il London Science Museum ha richiesto e gentilmente ricevuto in prestito un esemplare del sistema di sensori tattili distribuiti CySkin, inventato dal Prof. Giorgio Cannata e realizzato sulla base dei risultati del progetto europeo ROBOSKIN, per l'esposizione “YOU, ROBOTS” (inaugurata nel 2017 a Londra e programmata fino al 2021 in vari musei in Europa e Asia).

3 Curriculum Didattico

3.1 Attività per i Corsi di Laurea

Dal 1/11/1998 ha preso servizio come Professore Associato presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Genova, dove ha tenuto numerosi corsi di insegnamento, nell’ambito delle discipline del settore scientifico disciplinare ING-INF/04, per i Corsi di Studio di Ingegneria Informatica, Ingegneria Elettronica, Ingegneria Biomedica, Robotics Engineering. I corsi svolti hanno prevalentemente, ma non esclusivamente, riguardato discipline cardinali del SSD ING-INF/04:

o Controlli Automatici o Controllo Digitale o Controllo Multivariabile

L’elenco completo dei corsi tenuti e’ riportato in appendice (pag. 46).

E’ membro del Collegio dei Docenti del Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica dell’Università degli Studi di Genova dal 2013.

E’ membro del Collegio dei Docenti del Corso di Laurea in Robotics Engineering (congiunto con il programma Erasmus-Mundus EMARO5) dell’Università degli Sudi di Genova dal 2008.

E’ membro del Collegio dei Docenti del Corso di Laurea in Ingegneria Informatica dell’Università degli Sudi di Genova dal 1998.

E’ membro del Collegio dei Docenti del Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica (oggi IETI) dell’Università degli Sudi di Genova dal 1998.

Dal 2008 è docente del corso Control of Linear Multivariable Systems nell’European Master on Advanced Robotics EMARO (programma UE Erasmus Mundus), svolto in collaborazione con Ecole Central de Nantes e Warsaw University of Technology.

Membro dal 2001 al 2009 (circa) della commissione d’esame per il corso di Analisi dei Sistemi 1 (o Teoria dei Sistemi secondo gli anni accademici) per il Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Informatica.

E’ stato per diversi anni delegato per la valutazione dei piani di studio per l’indirizzo Controlli Automatici, per il Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica.

E’ stato relatore di oltre 50 tesi di laurea specialistica e quinquennale a partire dal 2000

E’ stato relatore di oltre 40 tesi di laurea triennale, a partire dal 2003.

E’ stato correlatore di oltre 30 tesi nei settori della robotica e dei controlli automaticici nel periodo 1989-2000.

Ha svolto negli anni accademici 1995/1996, 1996/1997, 1997/1998 attività seminariali e di supporto alla didattica nell'ambito del corso di:

o Robotica Industriale

tenuto presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università di Genova.

5 European Master on Advanced Robotics.

E’ stato componente della commissione d'esame del corso di Controlli Automatici per il C.d.L. in Ingegneria Elettronica dal 1989 al 1998.

Ha tenuto seminari e cicli di lezioni nell'ambito dei corsi di

o Controllo dei Processi Industriali o Programmazione Matematica ed Ottimizzazione

negli A.A. 1989-90, 1990-91.

3.2 Attività per il Dottorato di Ricerca

Coordinatore del Dottorato in Bioingegneria e Robotica dell’Università di Genova, da novembre 2015. Il dottorato ha una popolazione di oltre 100 studenti ed è articolato in 6 curriculum (2 di area biomedica, 3 di area robotica ed uno cross-over).

Membro del Collegio dei Docenti del Dottorato in Bioingegneria e Robotica dell'Università di Genova (a partire dal 29o Ciclo).

Membro del Collegio dei Docenti per il Dottorato di Ricerca "Ingegneria elettronica, informatica, della robotica e delle telecomunicazioni" (almeno) dal 2006 e fino al 28o ciclo .

Docente nel 2007 del corso su “Computational Motion Control” per la Scuola di Dottorato in Ingegneria Biomedica dell’Università degli Studi di Genova.

Docente nel 1999 della lezione “Architetture di Controllo per la Servoregolazione Assistita da Visione”, nell’ambito della III Scuola Nazionale di Dottorato (organizzata dal Centro Italiano di Ricerca in Automatica – CIRA), su temi riguardanti "La Confluenza tra la Visione Computazionale e il Controllo".

3.3 Tutorship Studenti di Dottorato

2019 – oggi - Tutor dello studente di dottorato Francesco Grella (ING-INF/04).

Titolo del progetto: Sensor-based control of robots for human-robot cooperative

operations

2019 – oggi - Tutor della studentessa di dottorato Giulia Baldini (ING-INF/04).

Titolo del progetto: Tactile sensors for robot hands

2018 - oggi - Tutor dello studente di dottorato Alex Wang (ING-INF/04).

Titolo del progetto: Machine learning models for robot control based tactile sensing and

perception.

2016-2019 - Tutor dello studente Alessandro Albini (ING-INF/04).

Titolo della Tesi: On the Use of Large Area Tactile Feedback for Contact Data Processing and

Robot Control

Current Position: Assegnista di ricerca presso UNIGE (da settembre 2020 PostDoc a Oxford

University – UK).

2015-2018 – Co-Tutor (con Prof. Matteo Zoppi e Ing. Egon Carusi) dello studente Jesus Hiram Lugo Calles

(SSD ING-IND/13).

Titolo della Tesi: Modeling and Simulation of a Biphasic Media Variable Stiffness Actuator.

Current Position: Adjunct Lecturer at Universidad Politécnica de San Luis Potosí (ME)

2013-2017– Tutor dello studente di dottorato Abdul Attayab Khan (SSD ING-INF/04).

Titolo della Tesi: Tactile Based Sensing and Perception for Material Classification.

Current Position: Senior Assistant Professor at Bahria University Karachi

2012-2015 – Mentor (additional supervisor) su invito del Prof. Gordon Cheng della Tesi di Dottorato dello

studente di dottorato Phillip Peter Mittendorfer presso Institute for Cognitive Systems della

Technische Universität München.

Titolo della Tesi: From a Multi-modal Intelligent Cell to a Self-organizing Robotic Skin –

Realizing Self and Enriching Robot Tactile Interaction)

Current position: R&D Engineer at ASM Pacific Technology Ltd.

2011-2014 Tutor dello studente di dottorato Shahbaz Youssefi (SSD ING-INF/04).

Titolo della Tesi: Design of real-time software and firmware architectures for modular multi-

modal robot skins

Current position: Software Engineer at Google.

2010-2013. - Tutor dello studente di dottorato Simone Denei (SSD ING-INF/04).

Titolo della Tesi: Tactile sensing technologies and perception

Current position: Director of Hardware Engineering and Manufacturing at Pillo Health.

2007 -2010 - Tutor della studentessa di dottorato Perla Maiolino (SSD ING-INF/04).

Titolo della Tesi:

Current position: Associate Professor - Oxford Robotic institute – Oxford University.

2006 – 2009 - Co-Tutor (con Prof. Giulio Sandini) dello studente di dottorato Marco Maggiali (SSD ING-

INF/06).

Titolo della Tesi: Artificial Skin for Humanoid Robots Current position: iCub Tech - Facility Coordinator presso Istituto Italiano di Tecnologia.

3.4 Altre Attività Didattiche (Master, Scuole Specializzazione, etc.)

Presidente del Collegio dei Docenti per il Master Universitario di II Livello in System Engineering and Project Management organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari dal 2012.

Membro del Collegio dei Docenti per il Master Universitario di II Livello in Ingegneria dei Sistemi Elettronici Complessi, organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari dal 2008.

Membro del Collegio dei Docenti per il Master Universitario di II Livello in System Engineering and Project Management organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari dal 2008.

Docente nel 2018 del corso “Architetture per il controllo di robot” per il Master Universitario di II livello Industria 4.0 organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Regione Liguria.

Co-Docente nel 2013 del corso “Controlli Automatici” per il Master Universitario di II Livello in “Gun Launched Guided Munitions”, organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari.

Docente nel 2012 del corso “Controlli Automatici” per il Master Universitario di II Livello in “Ingegneria dei Sistemi Elettronici Complessi”, organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari.

Docente nel 2010 del corso “Controlli Automatici” per il Master Universitario di II Livello in “Ingegneria dei Sistemi Elettronici Complessi”, organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari.

Docente nel 2008 del corso “Controlli Automatici” per il Master Universitario di II Livello in “Ingegneria dei Sistemi Elettronici Complessi”, organizzato in collaborazione dall’Università degli Studi di Genova e dalla Scuola Telecomunicazioni FF.AA. (STELMILIT) di Chiavari.

Docente nel 2008 nel modulo “Automazione degli Impianti Industriali” su tematiche riguardanti Modellistica dei sistemi di automazione e principi di regolazione/controllo nell’ambito del Master Universitario di II livello di Impiantistica Industriale presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università’ degli Studi di Genova.

Incarico di docenza per l’insegnamento “Controlli Automatici” per il “Corso di Innovazione Tecnologica per Imprese Liguri” dal 30-05-2005 al 25-07-2005, finanziato dalla Regione Liguria.

3.5 Altre Attività di Supporto alla Didattica e alla Formazione

Dal 2018 è advisor accademico di OpenLAB (associazione di studenti afferenti ai Corsi di Studio del DIBRIS).

Ha curato tra il 1995 e il 1996 (in collaborazione con il Prof. Enrico Grosso, all’epoca ricercatore presso il DIST), l'attivazione del laboratorio didattico per le applicazione di controllo real-time.

E’ referente per i settori dell’automatica e della robotica della Mechatronic System Facility (MSF) del DIBRIS, a supporto delle attività sperimentali per la didattica (LM e dottorato) e la ricerca.

4 Curriculum Attività Istituzionali

4.1 Partecipazione ad Altre Commissioni e Incarichi Professionali

Membro eletto del Consiglio della Scuola Politecnica dell’Università degli Studi di Genova, da novembre 2015 a ottobre 2018.

Membro della Giunta di dipartimento DIBRIS, da novembre 2015 a settembre 2017.

Incarico di valutazione in qualita’ di esperto di un progetto di ricerca nell'ambito del “Bando di Ateneo per la Ricerca di Base” della Università degli Studi di Verona, 2018.

Incarico di valutazione in itineree in qualita’ di esperto nell’ambito del programma “Progetto di ricerca DM 47530 - Art. 10 del D.M. 593/2000” finanziato dal MIUR (progetto VISPO), 2017-in corso.

Membro della Commissione didattica del DIBRIS (in qualita’ di Coordinatore del Dottorato in Bioingegneria e Robotica) da novembre 2015.

Vice-presidente del Consorzio ISICT (Istituto Superiore di Studi in Tecnologie dell’Informazione della Comunicazione) dell’Università degli Studi di Genova nel periodo aprile 2013, luglio 2014.

Membro della Commissione Orientamento e Tutorato della Facoltà di Ingegneria dell’Università di Genova, con compiti di indirizzo ed organizzativi (1999-2012).

Incarico di valutazione in qualità di esperto nominato dal Ministero dell’Industria del Commercio e

dell’Artigianato, nell’ambito del programma ex. Legge n. 46 del 17/2/1982 – Fondo speciale rotativo

per l’innovazione tecnologica (progetto Metaltecna), 2005.

Nominato nel 2004 revisore per la valutazione di attività di ricerca industriale, innovazione e trasferimento tecnologico nell’ambito del "Programma regionale per la ricerca industriale, l'innovazione ed il trasferimento tecnologico" finanziato dalla Regione Emilia Romagna in attuazione all'art. 3 della Legge Regionale n. 7/2002.

Incarico di valutazione in qualità di esperto nominato dal Ministero dell’Industria del Commercio e dell’Artigianato, nell’ambito del programma ex. Legge n. 46 del 17/2/1982 – Fondo speciale rotativo per l’innovazione tecnologica (progetto Tessiltech), 2002.

Incarico di valutazione in qualità di esperto nominato dal Ministero dell’Industria del Commercio e dell’Artigianato, nell’ambito del programma ex. Legge n. 46 del 17/2/1982 – Fondo speciale rotativo per l’innovazione tecnologica (progetto Sinfor), 2002.

Membro della Commissione di Valutazione per i Progetti Europei nell’ambito del Programma MAST III – Marine Science and Technology (novembre 2006), quale esperto nei settori della robotica sottomarina dell’automazione e delle tecnologie marine.

Membro del Scientific Committee of the French Subsea Robotics National Groupement nel 1995.

Membro della Commissione per l’Esame di Abilitazione alla Professione di Ingegnere nel 1997.

4.2 Attività per Costituzione Laboratori

E’ co-fondatore e referente per i settori dell’automatica e della robotica della Mechatronic System Facility (MSF) del DIBRIS. MSF e’ un insieme di laboratori tecnologici (meccanica, additive manufacturing, elettronica, embedded systems, con supporto anche in ambito di semplici processi chimici e microscopia) destinati allo sviluppo di prototipi al servizio dei Corsi di Studio (tesi di laurea

e progetti tematici), del Dottorato (progetti di ricerca) e dei Laboratori di Ricerca. Nel corso degli anni il Prof. Cannata ha contribuito direttamente anche con propri fondi di ricerca all’acquisizione di strumentazione e macchine destinate alla MSF.

Ha fondato nel 2001 il Mechatronics and Automatic Control Laboratory (MACLAB) che opera nell’ambito dello studio, sviluppo e implementazione di sistemi di controllo e di sensori per applicazioni robotiche e sistemi meccatronici.

5 Pubblicazioni

5.1 Articoli su Rivista Internazionale

[J1] ALBINI, A., CANNATA, G., “Pressure distribution classification and segmentation of human hands in contact with the robot body”, International Journal of Robotics Research, vol. 39, n. 6, pp. 668-687, 2000.

[J2] LUGO, J.H., CANNATA, G., ZOPPI, M., MOLFINO, R., “Modeling and simulation of a biphasic media variable stiffness actuator”, International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, vol. 9, n. 1, pp. 7-12, 2020.

[J3] TAHIR, A.M., JILICH, M., TRINH, D.C., CANNATA, G., BARBERIS, F., ZOPPI, M., “Architecture and design of a robotic mastication simulator for interactive load testing of dental implants and the mandible”, Journal of Prosthetic Dentistry, vol. 122, n. 4, 2019.

[J4] MUSCOLO, G.G., MORETTI, G., CANNATA, G., ”SUAS: A Novel Soft Underwater Artificial Skin with Capacitive Transducers and Hyperelastic Membrane”, 2019, Robotica, vol. 37, n. 4, pp. 756-777.

[J5] WASKO, W., ALBINI, A., MAIOLINO, P., MASTROGIOVANNI, F., CANNATA, G., “Contact modelling and tactile data processing for robot skins”, 2019, Sensors (Switzerland), vol. 19, n. 4.

[J6] DENEI, S., MAIOLINO, P., BAGLINI, E., CANNATA, G., “Development of an Integrated Tactile Sensor System for Clothes Manipulation and Classification Using Industrial Grippers”, 2017, IEEE Sensors Journal, vol. 17, n. 19, pp. 6385-6396.

[J7] CASALINO, G., CACCIA, M., CASELLI, S., MELCHIORRI, C., ANTONELLI, G., CAITI, A., INDIVERI, G., CANNATA, G., SIMETTI, E., TORELLI, S., SPERINDÈ, A., WANDERLINGH, F., MUSCOLO, G., BIBULI, M., BRUZZONE, G., ZEREIK, E., ODETTI, A., SPIRANDELLI, E., RANIERI, A., ALEOTTI, J., RIZZINI, D.L., OLEARI, F., KALLASI, F., PALLI, G., SCARCIA, U., MORIELLO, L., CATALDI, E. Underwater intervention robotics: An outline of the Italian national project Maris (2016) Marine Technology Society Journal, 50 (4), pp. 98-107.

[J8] LE, T.-H.-L., MAIOLINO, P., MASTROGIOVANNI, F., CANNATA, G. Skinning a robot: Design methodologies for large-scale robot skin (2016) IEEE Robotics and Automation Magazine, 23 (4), art. no. 7585062, pp. 150-159.

[J9] YOUSSEFI, S., DENEI, S., MASTROGIOVANNI, F., CANNATA, G. Skinware 2.0: A real-time middleware for robot skin (2015) SoftwareX, 3-4, pp. 6-12.

[J10] P. MAIOLINO, F. GALANTINI, F. MASTROGIOVANNI, G. GALLONE, G. CANNATA, F. CARPI, “Soft dielectrics for capacitive sensing in robot skins: Performance of different elastomer types”, Sensors and Actuators A: Physical, Volume 226, 1 May 2015, Pages 37-47, http://dx.doi.org/10.1016/j.sna.2015.02.010.

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[J12] D. ANGHINOLFI, G. CANNATA, F. MASTROGIOVANNI, C. NATTERO, M. PAOLUCCI “Application and Experimental Validation of Pheromone Design in Ant Colony Optimization: the Problem of Robot Skin Wiring”, Applied Artificial Intelligence, Vol. 28, Iss. 3, 2014

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[J15] MAIOLINO, P.; MAGGIALI, M.; CANNATA, G.; METTA, G.; NATALE, L., "A Flexible and Robust Large Scale Capacitive Tactile System for Robots," IEEE Sensors Journal, vol.13, no.10, pp.3910,3917, Oct. 2013 doi: 10.1109/JSEN.2013.2258149.

[J16] ANGHINOLFI, D.; CANNATA, G.; MASTROGIOVANNI, F.; NATTERO, C.; PAOLUCCI, M., "On the Problem of the Automated Design of Large-Scale Robot Skin,", IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol.10, no.4, pp.1087,1100, Oct. 2013, doi: 10.1109/TASE.2013.2252617.

[J17] D. ANGHINOLFI, G. CANNATA, F. MASTROGIOVANNI, C. NATTERO, M. PAOLUCCI, “A heuristic approach for the optimal wiring in large scale robotic skin design”, Computers & Operations Research, Elsevier, 2012 (Available online 16 February 2012).

[J18] L. SEMINARA, M. CAPURRO, P. CIRILLO, G. CANNATA, M. VALLE, “Electromechanical characterization of piezoelectric PVDF polymer films for tactile sensors in robotics applications”, Sens. Actuators A: Phys. (2011), doi:10.1016/j.sna.2011.05.004.

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[J25] CANNATA G., GROSSO E.: "On Perceptual Advantages of Active Robot Vision", Journal of Robotic Systems, vol 16, n.3, 1999, pp. 163-183.

[J26] ANGELETTI D., CANNATA G., CASALINO G.: "The Control Architecture of the AMADEUS Gripper” International Journal of Systems Science, vol 29, n. 5, 1998, pp. 485-496.

[J27] D. LANE, CANNATA G. et al.: “AMADEUS: Advanced Manipulation for Deep Underwater Sampling”, Robotics and Automation Magazine, Dec. 1997.

[J28] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Contact Force Canonical Decomposition and the Role of Internal Forces in Robust Grasp Planning Problems", Int. Journal of Robotic Research, August 1996.

[J29] CAITI A., CANNATA G.:"Stabilization of Spectral Methods for the Analysis of Singular Systems Using Piecewise Constant Basis Functions", Circuit Systems and Signal Processing, June 1993.

[J30] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Hybrid Learning Control for Constrained Manipulators", Advanced Robotics", vol. 6 n. 1, pp. 69-94, maggio 1992.

[J31] CAITI A, CANNATA G.: "Spectral Methods for the Solution of Linear Descriptor Systems Using Fourier Functions", Circuit Systems and Signal Processing, August 1992.

[J32] CAITI A., CANNATA G.: "Comments on the Properties of the Operational Matrices of Integration and Differentiation for Fourier Trigonometric Functions", IEEE Trans. on Automatic control, AC 3, vol. 38, n. 4, aprile 1993, pp. 667-671.

5.2 Contributi a Riviste come Guest Editor

[G1] F. MASTROGIOVANNI, L. NATALE, G. CANNATA, G. METTA (Guest Editors), Special issue on advances in tactile sensing and tactile-based human–robot interaction, Robotics and Autonomous Systems, Available online 12 November 2014, ISSN 0921-8890, http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2014.11.002.

[G2] G. CANNATA, R. DAHIYA, G. METTA, M. VALLE (Guest Editors) Special Special Issue on Robotic Sense of Touch. IEEE Transactions on Robotics, vol. 27, n. 3, Jun. 2011.

[G3] G. CHENG, G. METTA, G. CANNATA, G. SANDINI (Guest Editors) Special Issue on Humanoid Technologies “Know-How”. Robotics and Autonomous Systems, vol. 56, n. 1-31, Jan. 2008.

5.3 Contributi a riviste nazionali

[N1] CASALINO G., BAIARDI P., CANNATA G.: "Metodologie e strumenti per la simulazione dinamica di strutture meccaniche complesse", Automazione e Strumentazione, anno XL, n. 5, maggio 1992, pp131-137.

[N2] ANGELETTI D., BOZZO T., CAFFAZ A., CANNATA G., CASALINO G, RETO S., “Design of Task Level Robot Control Systems”, Automazione e Strumentazione (in Italian), anno XLVI, Sept. 1998, pp 127-134.

5.4 Contributi a volumi monografici

[B1] D. ANGHINOLFI, G. CANNATA, F. MASTROGIOVANNI, C. NATTERO, M. PAOLUCCI, “Experimental Evaluation of Pheromone Structures for Ant Colony Optimization: Application to the Robot Skin Wiring Problem”, Recent Advances in Computational Optimization (Stefka Fidanova Ed.). Studies in Computational Intelligence Volume 470, 2013, pp 93-114.

[B2] Aude BILLARD, Annalisa BONFIGLIO, Giorgio CANNATA, Piero COSSEDDU, Torbjorn DAHL, Kerstin DAUTENHAHN, Fulvio MASTROGIOVANNI, Giorgio METTA, Lorenzo NATALE, Ben ROBINS, Lucia SEMINARA, Maurizio VALLE “The ROBOSKIN Project: Challenges and Results”, Romansy 19 –

Robot Design, Dynamics and Control. CISM International Centre for Mechanical Sciences Volume 544, 2013, pp 351-358.

[B3] G. CANNATA, A. SGORBISSA, “A Distributed, Real-Time Approach to Multi Robot Uniform Frequency Coverage “in Distributed Autonomous Robotic Systems (Martinoli A., Mondada F., Correll N., Mermoud G., Egerstedt M., Hsieh, M., Parker L., Støy K. eds.), Springer Tracts in Advanced Robotics, vol. 83. Springer Berlin Heidelberg, 2013, isbn 978-3-642-32722-3, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32723-0_2.

[B4] P. MAIOLINO, A. ASCIA, M. MAGGIALI, L. NATALE, G. CANNATA AND G. METTA, “Large Scale Capacitive Skin for Robots”, in Smart Actuation and Sensing Systems - Recent Advances and Future Challenges (G. Berselli, R. Vertechy and G. Vassura eds.). InTech, Published: October 17, 2012. ISBN: 978-953-51-0798-9

[B5] M. BAGLIETTO, G. CANNATA, F. CAPEZIO, A. GROSSO, A. SGORBISSA, R. ZACCARIA “PatrolGRAPH: a Distributed Algorithm for Multi-Robot Patrolling”, in Intelligent Autonomous Systems 10 – IAS-10 (Edited by Wolfram Burgard, Rüdiger Dillmann, Christian Plagemann, Nikolaus Vahrenkamp) DOI: 10.3233/978-1-58603-887-8-415.

[B6] L. SEMINARA, M. VALLE, M. CAPURRO, P. CIRILLO and G. CANNATA, “Piezoelectric Polymer Films for Tactile Sensors”, in Sensors and Microsystems Lecture Notes in Electrical Engineering, 2012, Volume 109, Part 3, Springer Verlag, 169-173, DOI: 10.1007/978-1-4614-0935-9_29.

[B7] CANNATA G, MAGGIALI M., “Design of a Tactile Sensor for Robot Hands”, in Sensors Focus on Tactile, Force and Stress Sensors, I-Tech Education and Publishing Vienna, Austria. Oct. 2008.

[B8] CANNATA G, MAGGIALI M., “Design of a Humanoid Robot Eye”, in Humanoid Robots (A. C. Dr Pina Filho ed.). ARS Int., Vienna (Austria), June 2007. ISBN 978-3-902613-00-4.

[B9] CASALINO G., ANGELETTI D, BOZZO T., CANNATA G.: “Strategies for Control and Coordination within Multiarm Systems”, in “RAMSETE Articulated and Mobile Robotics for Services and Technology” (S. Nicosia, B. Siciliano, A. Bicchi eds.). Lecture Notes in Control and Information Sciences. Vol 270. Springer Verlag, 2000. ISBN 978-3-540-42090-3.

[B10] CANNATA G., CASALINO G., PAGANO P.: “Computational Models for the Simulation of Contact Phenomena in Multibody Systems”, in Proc. Workshop Modelling and Control of Mechanical Systems (A. Astolfi et al. Eds.). Imperial College Press. June 1997.

[B11] CASALINO G., AICARDI M. CANNATA G.: "Recent Advances in Grasp Planning Task Representation and Learning Hybrid Control for Dexterous Manipulation", in "Robotics and Manufacturing Systems", T. Takamori and K. Tsuchiya (editors). Elsevier Science Publishers B.V. (North-Holland), 1993, pp. 359-366.

[B12] BARTOLINI G., CAITI A., CANNATA G., ROSSI C.: "Simulation of Descriptor Systems: an Application. The Numerical Solution of Inverse Problems", in "Modelling the Innovation", M. Carnevale, M. Lucertini, S. Nicosia (Editors). Elsevier Science Publishers B.V. (North-Holland), 1990, pp. 411-417.

5.5 Brevetti

[P1] M. MAGGIALI, G. CANNATA, G. METTA, G. SANDINI, “Tactile Sensor Arrangement and Corresponding Sensory System ”, domanda di brevetto n. TO2007A000779 depositata il giorno 5/11/2007. Publication nr. EP2219828, publication date 2010-08-25. Deposito in USA, Canada, Giappone, Corea del Sud, Europa.

[P2] M. Baglietto, G. Cannata, F. Capezio, A. Grosso, F. Sgorbissa, “System for guiding self-propelled apparatus and method therefor”, domanda di brevetto GE2009A000026 depositata il giorno 28/04/2009. Publication nr. EP2246764, publication date 2010-11-03. Deposito in Europa.

5.6 Proprietà Intellettuale

[I1] G. CANNATA, C. LEONE, M. NARIZZANO, M. PAOLUCCI, “Sistema Software Moon-Monteore OnLine”, Società Italiana degli Autori ed Editori S.I.A.E, 10 giugno 2010.

5.7 Atti di congressi

[C1] CAITI A., CANNATA G., BARTOLINI G., CASALINO G.: "Modelling and Simulation of Constrained Robots: a DAE Approach", 17th IASTED International Symposium on Simulation and Modelling, Lugano, 19-22 giugno 1989.

[C2] BARTOLINI G., CAITI A., CANNATA G.: "Descriptor Systems Simulation for the Solution of Inverse Problems", International AMSE Conference "Signals & Systems", Brighton (U.K.) 12-14 luglio 1989, pp. 83-92.

[C3] ARMANDO A., CAITI A., CANNATA G., CIMATTI A., CASALINO G., BARTOLINI G.: "Computer Aided Modelling and Simulation of Complex Mechanical Systems", Low Cost Automation Symposium, Milano, 8-10 novembre 1989, pp. 253-260.

[C4] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Application of Learning Techniques in the Hybrid Control of Mechanical Manipulators", IEEE Int. Workshop on "Intelligent Motion Control", Istanbul, 20-22 agosto 1990, pp. 137-145.

[C5] BARTOLINI G., BRENCO M., CANNATA G., CASALINO G., GARIBOTTO G., SANDINI G.: "Advanced Simulation and Control Techniques of Underwater Robots", IARP 1st Workshop on Mobile Robots for Subsea Environments, Monterey, CA, USA, 23-26 ottobre 1990, pp. 163-169.

[C6] CAITI A., CANNATA G.: "Regularization Techniques for the Analysis of Singular Dynamic Systems", 29th IEEE Conference on Decision & Control, Honolulu (Hawai), 5-7 dicembre 1990, pp. 3603-3606.

[C7] CAITI A., CANNATA G., CASALINO G.: "Implementation of Learning Control Techniques using Descriptor Systems Methods", 1991 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Sacramento (California), 7-12 aprile 1991, pp. 1451-1456.

[C8] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "A Learning Procedure for Position and Force Control of Constrained Manipulators", 5th International Conference on Advanced Robotics, Pisa, 20-22 giugno 1991.

[C9] CAITI A., CANNATA G., CASALINO G., GERMANO G.: "Experimental Experience on Iterative Learning Control Implemented on a Prototypal Manipulator", 5th International Conference on Advanced Robotics, Pisa, 20-22 giugno 1991.

[C10] CAITI A., CANNATA G., FABBRI P.: "Stability of Spectral Methods for the Solution of Descriptor Systems Using Fourier Functions", 2nd International Symposium on Implicit and Robust Systems Warsaw University of Technology, Varsavia (Polonia), 17-19 luglio 1991, pp. 51-54.

[C11] CAITI A., CANNATA G.: "On the Stability of Spectral Methods for the Numerical Solution of Descriptor Systems", 13th IMACS World Congress on Computation and Applied Mathematics, Dublino (Irlanda), 22-26 luglio 1991.

[C12] BONO R., CANNATA G., CORRADI F., VERUGGIO G.: "Development of Control and Communication Systems for Virtual AUV's", 7th International Symposium on Unmanned Untethered Submersible Technology, Durham (New Hampshire), 23-25 settembre 1991, pp. 28-39.

[C13] CAITI A., CANNATA G.: "On the Convergence of Spectral Methods for the Solution of Linear Descriptor Systems", The 30th IEEE Conference on Decision and Control, Brighton (Inghilterra), 11-13 dicembre 1991.

[C14] BONO R., CANNATA G., CORRADI F., VERUGGIO G.: "A Distributed Architecture for Telecontrolled Underwater Operation", IFAC CAMS' 92, Genova, 8-10 aprile 1992, pp. 351-358.

[C15] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Grasp Force Planning for the Coordinated Manipulation of Rigid Objects", IEEE International Conference on Robotics and Automation, Nizza (Francia), 10-15 maggio 1992, pp. 1525-1530.

[C16] BAIARDI P., CASALINO G., BONO R., CANNATA G., VERUGGIO G.: "Dynamic Simulation Tools for the Analysis and Design of AUV's", Symposium on Autonomous Underwater Vehicles Technology, Washington (USA), 2-3 giugno 1992, pp. 105-108.

[C17] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Contact Forces Decomposition for the Grasping of Rigid Objects", IROS '92, Raleigh (USA), 7-10 luglio 1992, pp. 1635-1641.

[C18] BAIARDI P., CANNATA G., CASALINO G., P. Pagano: "Modelling Interaction Phenomena Within the Simulation of Complex Robotic Structures", IARP 4th workshop on Underwater Robotics, Genova, 4-5 novembre 1992.

[C19] CAITI A., CANNATA G.: "A Hybrid Position/Force Control Scheme for Constrained Robots", International Symposium on Implicit and Non-linear Systems, Fort Worth (USA), 14-15 dicembre 1992, pp. 35-38.

[C20] CAITI A., CANNATA G.: "Right Inversion of Linear Systems with Optimal Control Constraints and Descriptor Modeling", 31st IEEE Conference on Decision and Control, Tucson (USA), 16-18 dicembre 1992, vol. 1, pp. 973-974.

[C21] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Hybrid Learning Control Techniques for the Manipulation of Rigid Objects", IEEE Conference on Robotics & Automation, Atlanta, maggio 1993, pp. 1/672-1/677.

[C22] BAIARDI P., CANNATA G., CASALINO G., PAGANO P.: "Modelling Contact Phenomena Within the Dynamic Simulation of Advanced Robotic Structures", IEEE Conference on Robotics & Automation, Atlanta, maggio 1993, pp. 3/193-3/203.

[C23] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Dexterous Manipulation of Rigid Objects Using Learning Hybrid Control Techniques", IFAC World Congress, Sidney, July 1993.

[C24] CAITI A., CANNATA G, MAGUER A.: "Dynamic Inversion with Singular Implicit Models: An Adaptive Algorithm for Marine Seismic Deconvolution", Proc. 32nd IEEE Conf. on Decision and Control, San Antonio, Tx, December 1993.

[C25] CAITI A, CANNATA G.:"Coordinate Transformation and On-Line Planning for Position/Force Control of Constrained Robots", 1994 IEEE Conference on Robotics and Automation, San Diego, Ca, 1994.

[C26] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.:"Detaching Phenomena in the Learning Control of Manipulation of Rigid Objects", 1994 IFAC Symposium on Robot Control, Capri, Italy, September 1994.

[C27] CANNATA G., GROSSO E.:"Active Eye-Head Control", 1994 IEEE Conference on Robotics and Automation, San Diego, Ca, 1994.

[C28] CAITI A., CANNATA G.:"Hybrid Position/Force Control of Constrained Manipulators in Presence of Uncertainties", 1994 IFAC Symposium on Robot Control, Capri, Italy, September 1994.

[C29] BAIARDI P., CANNATA G., et al.: "Computational Architectures for the Control of Underwater Robots", 1994 IEEE OCEANS Conf., Brest, France, September 1994.

[C30] CAITI A., CANNATA G.: "Deconvolution of Marine Seismic Signals: an Adaptive Algorithm Based on Implicit Systems Modelling and Higher Order Statistics", 1994 IEEE OCEANS Conf., Brest, France, September 1994.

[C31] AICARDI M., CAITI A., CANNATA G., CASALINO G.: "Stability and Robustness Analysis of a Two Layered Hierarchical Architecture for the Closed Loop Control of Robots in the Operational Space", 1995 IEEE Conference on Robotics and Automation, Nagoya, Japan, 1995.

[C32] AICARDI M., CAITI A., CANNATA G., CASALINO G., GAMBARDELLA L.: "Manipulators Trajectory Tracking with Reduced Order Velocity Observers", 1995 IEEE Conference on Robotics and Automation, Nagoya, Japan, 1995.

[C33] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "A Hierarchical Control Architecture for the Control of Underwater Robots", Proc. IFAC workshop CAMS '95, Trondheim, Norway, May 1995.

[C34] CANNATA G., CASALINO G., GROSSO E.: "Co-ordinated Motion Control of a Head-Eye System", Proc. 7th Int. Conference on Advanced Robotics ICAR '95, St Feliu de Guixols, Spain, September 20-22, 1995.

[C35] AICARDI M., CAITI A., CANNATA G., CASALINO G.: "A Reduced Order Velocity Observer for Stable Manipulator Tracking ", Proc. 7th Int. Conference on Advanced Robotics ICAR '95, St Feliu de Guixols, Spain, September 20-22, 1995.

[C36] AICARDI M., CAITI A., CANNATA G., CASALINO G.: "Hierarchical Architecture for the Closed Loop Control of Robots in the Opearational Space: Stability and Robustness Analysis", Proc. 7th Int. Conference on Advanced Robotics ICAR '95, St Feliu de Guixols, Spain, September 20-22, 1995.

[C37] CAITI A., CANNATA G., CASALINO G., RETO S.: "Telemanipulation with Force Reflection: a Case Study in Integral Force Control", Proc. IIA '96, Reading UK, March 26-29, 1996.

[C38] CAITI A., CANNATA G., CASALINO G., RETO S.: "Contact Force Control in Bilateral Manipulation", Proc. 2nd World Automation Congress WAC '96, Montpellier, France, May 27-30, 1996.

[C39] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Task Level Position Control of Robots, and Static Errors Compensation", Proc. 2nd World Automation Congress WAC '96, Montpellier, France, May 27-30, 1996.

[C40] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Smooth Attitude Feedback Control with Non-Holonomic Constraints", 35th IEEE CDC Conference, December 1996.

[C41] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G.: "Task Space Robot Control: Convergence Analysis and Gravity Compensation Via Integral Feedback", 35th IEEE CDC Conference, December 1996.

[C42] CAITI A., CANNATA G., CASALINO G., RETO S.: "The Local Force Control Loop Approach in Bilateral Control of Master-Slave Systems", 35th IEEE CDC Conference, December 1996.

[C43] LANE D., CANNATA G. et al.: “AMADEUS: Advanced Manipulation for Deep Underwater Sampling”, IEEE Int Conf. On Robotics and Automation, Albuquerque (NM), April 20-25, 1997.

[C44] CAITI A., CANNATA G., CASALINO G., RETO S., “Teleoperations with Shared Explicit Contact Force”, Int. Symp. On Telemanipulator and Telepresence Technologies IV, Pittsburgh, PA, October 1997.

[C45] D. ANGELETTI, G. CANNATA and G. CASALINO. Task Function Based Control for a Dual Arm Underwater Robotic System. In Proc. 4th Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR 97), Miedzyzdroje, Poland, August 1997.

[C46] CAFFAZ A., CANNATA G., “The Design and Development of the DIST-Hand Dextrous Gripper”, 1998 IEEE ICRA, Leuven, Belgium, May 1998, pp. 2075-2080.

[C47] CANNATA G., CASALINO G., INDIVERI G. “Analytical Synthesis of Least Curvature 2D Paths for Underwater Applications”, 6th Mediterranean Control Int. Conference, Alghero, Italy, June 1998, pp. 502-506.

[C48] LANE D., CANNATA G., CASALINO G., et al., “Advanced Manipulators for Underwater Applications: The AMADEUS Program”, 6th Mediterranean Control Int. Conference, Alghero, Italy, June 9-11, 1998, pp. 496-501.

[C49] M. AICARDI, G. CASALINO and G. CANNATA. Smoothness of a Feedback Control Law for a Nonholonomic 3D Vehicle. Proceedings of the IFAC Workshop on Motion Control, Grenoble, France, 21-23 September 1998.

[C50] BRUNO A., CANNATA G., CASALINO G., RETO. S.: “Design of a New Tactile Sensor”, Proceedings of 4th ECPD International Conference on Advanced Robotics, Intelligent Automation and Active Systems, Moscow, Russia, August 1998, pp. 300-305.

[C51] CAFFAZ A., CANNATA G., PANIN G., RETO S.: “Towards Fully Sensorized and Controlled Robotic Hand”, Proceedings of 4th ECPD International Conference on Advanced Robotics, Intelligent Automation and Active Systems, Moscow, Russia, August 1998, pp. 446-451.

[C52] T. BOZZO, G. CANNATA, G. CASALINO, A. MAUTONE and S. RETO. “On the Design of Task Level Control Architecture for Complex Robotic Systems”, Proceedings of 4th ECPD International Conference on Advanced Robotics, Intelligent Automation and Active Systems, Moscow, Russia, August 1998, pp. 332-337.

[C53] LANE D., CANNATA G. et al., Advanced Manipulator for Deep Underwater Sampling: The AMADEUS Research Project”, 1998 IEEE Int. Conf. On Control Applications, Trieste, Italy, Sept. 1998, pp. 1068-1073.

[C54] ANGELETTI D., CANNATA G., CASALINO G., et al.: “AMADEUS: Dual-Arm Workcell for Co-ordinated and Dextrous Manipulation”, 1998 IEEE OCEANS Conference, Nice, France, Sept. 1998.

[C55] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G., INDIVERI G.: “Guidance of 3D Underwater Non-Holonomic Vehicle Via Projection on Holonomic Solutions”, 2000 World Automation Congress, 8th Int. Symp. On Robotics with Applications, Maui, Hawaii, June 11-16, 2000.

[C56] AICARDI M., CANNATA G., CASALINO G., INDIVERI G.: “On the Stabilization of the Unicycle Model Projecting a Holonomic Solution”, 2000 World Automation Congress, 8th Int. Symp. On Robotics with Applications, Maui, Hawaii, June 11-16, 2000.

[C57] ANGELETTI D., CANNATA G., CASALINO G., MARANI G.: “On the Functional and Algorithmic Architecture of the AMADEUS Dual arm Robotic Workcell”, 2000 World Automation Congress, 8th Int. Symp. On Robotics with Applications, Maui, Hawaii, June 11-16, 2000.

[C58] A. CAFFAZ, G. CANNATA, G. PANIN, E. MASSUCCO, “The DIST-hand, an anthropomorphic, fully sensorized dextrous gripper “, First IEEE-RAS Int. Conf. on Humanoid Robots, Boston (MA), 2000.

[C59] G. CASALINO, D. ANGELETTI, G. CANNATA, G. MARANI, “Design of Functional and Algorithmic Control Architectures for Multirobot Systems”, Proc. of 6th IFAC Symp. On Robot Control 2000 (SYROCO'00), Vienna, Austria, 21-23 September 2000.

[C60] CANNATA G., CASALINO G., PANIN G., CAFFAZ A.: “On a Two Level Hierarchical Structure for the Dynamic Control of Multifingered Manipulation”, 2001 IEEE ICRA, Seoul, Corea, May 2001, pp. 77-84.

[C61] CANNATA G., BARRECA A., DENTONE L., GIORGI F.: “Design of a Human Like Robotic Arm with Embedded Control Architecture”, Proc. of IEEE Humanoids 2001 Conference, Nov. 22-24 2001, Tokyo, Japan.

[C62] CANNATA G., BARRECA A., DENTONE L., GIORGI F.: “Embedded Control Architecture for a Redundant Robotic Arm”, Proc. 15th Triennial World Congress, Barcelona, Spain, 2002.

[C63] BAGLIETTO M., CANNATA G., SCARDOVI L., ZOPPOLI R., “Optimal Control for Active Identification of Unknown Systems”, Proc. 16th IFAC World Congress, Praha, July 4-8 2005.

[C64] BIAMINO D., CANNATA G., MAGGIALI M., Piazza A., “MAC-EYE: a Tendon Driven Fully Embedded Robot Eye”, Proc. of IEEE Humanoids 2005 Conference, Dec. 5-7 2005, Tsukuba, Japan.

[C65] CANNATA G., MAGGIALI M., “An Embedded Tactile and Force Sensor for Robotic Manipulation and Grasping”, Proc. of IEEE Humanoids 2005 Conference, Dec. 5-7 2005, Tsukuba, Japan.

[C66] CANNATA G., D’ANDREA M., MAGGIALI M., MONTI F., “Implementation of Listing's Law for a Robot Eye”, 8th International IFAC Symposium on Robot Control SYROCO 2006, Bologna (Italy), September 6 - 8, 2006.

[C67] CANNATA G., MAGGIALI M., “Implementation of Listing’s Law for a Tendon Driven Robot Eye”, Proc. 2006 IEEE IEEE/RJS Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems IROS 2006, Beijing (China), Oct. 9-15, 2006.

[C68] CANNATA G., D’ANDREA M., MAGGIALI M., “Design of Humanoid Robot Eye: Models and Experiments”, Proc. 6th IEEE-RAS Int. Conf. on Humanoid Robots HUMANOIDS 2006, Genova (Italy), Dec 4-6, 2006.

[C69] CANNATA G., MAGGIALI M., “Processing of Tactile/Force Measurements for a Fully Embedded Sensor”, 2006 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Machines, (MFI 2006), September 3-6, 2006, Heidelberg, Germany.

[C70] CANNATA G., MAGGIALI M., “Processing of an Embedded Tactile Matrix Sensor”, 2006 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, (ROBIO 2006), December 18-20, 2006, Kunming, China.

[C71] CANNATA G., MAGGIALI M., “Models for the Design of a Tendon Driven Robot Eye”, Proc. IEEE-RAS Int. Conf. on Robotics ICRA 2007, Rome (Italy), Apr. 10-14, 2007.

[C72] BAGLIETTO M., CANNATA G., CAPEZIO F., GROSSO A., SGORBISSA A., and ZACCARIA R. “A Multi-Agent Control Architecture for Large Scale Multirobot Systems”, proc. IASTED Conf. On Modelling Identification and Control, MIC 2008, Innsbruck (Austria), Feb. 11-13, 2008.

[C73] MAGGIALI M., CANNATA G., MAIOLINO P., METTA G., RANDAZZO M., SANDINI G., “Embedded Distributed Capacitive Tactile Sensor”, The 11th Mechatronics Forum Biennial International Conference, Limerick (Ireland), June 23-25, 2008.

[C74] BAGLIETTO M, CANNATA G., CAPEZIO F., GROSSO A., SGORBISSA A., ZACCARIA R., “PatrolGRAPH: a Distributed Algorithm for Multi-Robot Patrolling” Proc. of the 10th International Conference on Intelligent Autonomous Systems, Baden-Baden (D), July 23-25, 2008.

[C75] MAGGIALI M., CANNATA G., METTA G., SANDINI G., “An Embedded Artificial Skin for Humanoid Robots”, 2008 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Machines, (MFI 2008), August 20-22, 2008, Seoul (Korea). INVITED PAPER

[C76] M. BAGLIETTO, G. CANNATA, F. CAPEZIO, A. GROSSO, A. SGORBISSA, “Multi-Robot Continuous Coverage of Significant Locations in the Environment”, The 9th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems 2008 (DARS2008), November 17-19, 2008, Tsukuba (Japan).

[C77] BAGLIETTO, M.; CANNATA, G.; CAPEZIO, F.; GROSSO, A.; SGORBISSA, A., “A multi-robot coordination system based on RFID technology”, Proc. IEEE 14th Int. Conf. on Advanced Robotics (ICAR 2009), Munich (Germany), June 22-26, 2009.

[C78] A. BIGGIO, G. CANNATA, P. MAIOLINO, “Towards a Skin-Like Embedded Tactile Sensor for Robotic Hands”, The Thirty Sixth Annual Convention of the Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour (AISB’10), 29th March – 1st April 2010, De Montfort University, Leicester (UK).

[C79] G. CANNATA, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, “Towards Automated Self-Calibration of Robot Skin”, Proc. IEEE Int. Conference on Robotics and Automation (ICRA 2010), Anchorage, Alaska, May 3-8, 2010.

[C80] G. CANNATA, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, “Tactile Sensing: Steps to Artificial Somatosensory Maps”, 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication September 12-15, 2010, Viareggio, Italy. BEST PAPER AWARD.

[C81] G. CANNATA, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, “A Framework for Representing Interaction Tasks Based on Tactile Data (I) 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication September 12-15, 2010, Viareggio, Italy.

[C82] G. CANNATA, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, “On Internal Models for Representing Tactile Information”, 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems October 18-22, 2010, Taipei International Convention Center, Taipei, Taiwan.

[C83] G. CANNATA, A. SGORBISSA “A Distributed, Real-Time Approach to Multi-Robot Uniform Frequency Coverage”, Distributed Autonomous Robotic Systems 2010 – DARS 2010, Lausanne, November 2010.

[C84] E. BAGLINI, G. CANNATA, F. MASTROGIOVANNI, “Design of an Embedded Networking Infrastructure for Whole-Body Tactile Sensing in Humanoid Robots”, 2010 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, December 6-8, 2010, Sheraton Nashville Downtown, Nashville, TN, USA.

[C85] G. CANNATA, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, “Contact Based Robot Control Through Tactile Maps”, 49th IEEE Conference on Decision and Control, December 15-17, 2010, Hilton Atlanta Hotel, Atlanta, GA, USA.

[C86] A. DEL PRETE, S. DENEI, L. NATALE, F. MASTROGIOVANNI, F. NORI, G. CANNATA, G. METTA, “Skin Spatial Calibration Using Force/Torque Measurements”, 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2011), September 25-30, 2011, San Francisco, CA, USA.

[C87] S. YOUSSEFI, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA “A Middleware for Whole Body Skin-like Tactile Systems”, 2011 IEEE-RAS 11th International Conference on Humanoid Robots, October 26-28, 2011, Bled, Slovenia.

[C88] T.H.L. LE, A. SCHMITZ, P. MAIOLINO, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA, ”A Toolbox for Supporting the Design of Large-scale Capacitive Tactile Systems”, 2011 IEEE-RAS 11th International Conference on Humanoid Robots, October 26-28, 2011, Bled, Slovenia.

[C89] P. COSSEDDU, L. BASIRICO, A. LOI, S. LAI, P. MAIOLINO, E. BAGLINI, S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA, A. BONFIGLIO, “Inkjet Printed Organic Thin Film Transistors Based Tactile Transducers for Artificial Robotic Skin”, Fourth IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics. Rome, Italy, Jun. 24-27, 2012.

[C90] S. DENEI, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA, “Parallel Force-Position Control Mediated by Tactile Maps for Robot Contact Tasks”, 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems October 7-12, 2012, Vilamoura (Portugal).

[C91] C. NATTERO, M. PAOLUCCI, D. ANGHINOLFI, F. MASTROGIOVANNI, G. CANNATA “Experimental Analysis of Different Pheromone Structures in an Ant Colony Optimization Algorithm in Robotic Skin Design”, Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2012. Wrocław, Poland, 9 - 12 September, 2012. BEST PAPER AWARD.

[C92] L. SEMINARA, F. MASTROGIOVANNI, M. VALLE, M. CAPURRO, G. CANNATA, L. MUSCARI, “Real-Time Reconstruction of Contact Shapes for Large Area Robot Skin” 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Karlsruhe, May 2013.

[C93] MAIOLINO, P.; DENEI, S.; MASTROGIOVANNI, F.; CANNATA, G., "A sensorized glove for experiments in cloth manipulation," RO-MAN, 2013 IEEE , vol., no., pp.336,337, 26-29 Aug. 2013. doi: 10.1109/ROMAN.2013.6628484

[C94] YOUSSEFI, S.; DENEI, S.; MASTROGIOVANNI, F.; CANNATA, G., "Skinware: A real-time middleware for acquisition of tactile data from large scale robotic skins," Robotics and Automation (ICRA), 2014 IEEE International Conference on , vol., no., pp.6421,6426, May 31 2014-June 7 2014. doi: 10.1109/ICRA.2014.6907807.

[C95] BAGLINI, E.; YOUSSEFI, S.; MASTROGIOVANNI, F.; CANNATA, G., "A real-time distributed architecture for large-scale tactile sensing,", 2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2014), pp.1663,1669, 14-18 Sept. 2014. doi: 10.1109/IROS.2014.6942778.

[C96] MUSCOLO, G.G., CANNATA, G. A novel tactile sensor for underwater applications: Limits and perspectives (2015) MTS/IEEE OCEANS 2015 - Genova: Discovering Sustainable Ocean Energy for a New World, art. no. 7271717.

[C97] DENEI, S., MAIOLINO, P., BAGLINI, E., CANNATA, G. On the development of a tactile sensor for fabric manipulation and classification for industrial applications (2015) IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2015-December, art. no. 7354092, pp. 5081-5086.

[C98] KHAN, A.A., KHOSRAVI, M., DENEI, S., MAIOLINO, P., KASPRZAK, W., MASTROGIOVANNI, F., CANNATA, G. “A tactile-based fabric learning and classification architecture”, 2016, 2016 IEEE International Conference on Information and Automation for Sustainability: Interoperable Sustainable Smart Systems for Next Generation, 8th ICIAfS 2016.

[C99] ALBINI, A., DENEI, S., CANNATA, G., “On the recognition of human hand touch from robotic skin pressure measurements using convolutional neural networks”, 2017, RO-MAN 2017 - 26th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, 2017-January, pp. 950-955. BEST PAPER AWARD.

[C100] ALBINI, A., DENEI, S., CANNATA, G., “Human hand recognition from robotic skin measurements in human-robot physical interactions”, 2017, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2017-September, pp. 4348-4353.

[C101] ALBINI, A., DENEI, S., CANNATA, G., “Towards autonomous robotic skin spatial calibration: A framework based on vision and self-touch”, 2017, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2017-September, pp. 153-159.

[C102] ALBINI, A., DENEI, S., CANNATA, G., “Enabling natural human-robot physical interaction using a robotic skin feedback and a prioritized tasks robot control architecture”, 2017, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pp. 99-106.

[C103] ALBINI, A., CANNATA, G., “Tactile Images Generation from Contacts Involving Adjacent Robot Links”, 2018, RO-MAN 2018 - 27th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, pp. 306-312. BEST PAPER AWARD.

[C104] LUGO Calles, J.H., RAMADOSS, V., ZOPPI, M., CANNATA, G., MOLFINO, R., “Modeling of a Cable-Based Revolute Joint Using Biphasic Media Variable Stiffness Actuation”, 2019, Proceedings - 3rd IEEE International Conference on Robotic Computing, IRC 2019, pp. 618-623.

[C105] LUGO, J.H., CALIGIURI, A., ZOPPI, M., CANNATA, G., MOLFINO, R., “Position and Stiffness Control of One DoF Revolute Joint Using a Biphasic Media Variable Stiffness Actuator”, 2019, Proceedings - 3rd IEEE International Conference on Robotic Computing, IRC 2019, pp. 308-314.

5.8 Altri Contributi a Conferenze

[V1] A. GROSSO, D. ANGHINOLFI, A. BOCCALATTE, G. CANNATA, “A Context Aware Multi-robot Coordination System Based on Agent Technology”, Proceedings of 11° Workshop nazionale "Dagli Oggetti agli Agenti", WOA 2010, Rimini, Italy, September 5-7, 2010.

[V2] G. CANNATA, "ROBOSKIN - Skin-based technologies and capabilities for safe, autonomous and interactive robots", Workshop on Actuation & Sensing in Robotics, Saarbrücker Rathaus, Rathausplatz 1, Saarbrücken (Germany), Oct. 6, 2010. (INVITED TALK).

[V3] G. CANNATA, F. MASTROGIOVANNI (ORGANIZERS), "The Role of Tactile Sensing in Human-Robot Interaction",Special session at 19th IEEE International Symposium in Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2010), Sep. 12-15, 2010, Viareggio (Italy).

[V4] G. CANNATA, "Models for Bio-inspired robot eyes", Workshop on Predictive Models in Humanoid Gaze Control and Locomotion at Robotics Systems and Science 2010, Saragozza (Spain), June 27, 2010. (INVITED TALK)

[V5] G. CANNATA, "ROBOSKIN Skin-based technologies and capabilities for safe, autonomous and interactive robots" (INVITED TALK) EURON/EUROP Annual Meeting, San Sebastian (Spain), March 10-12, 2010.

[V6] G. CANNATA, R. DAHIYA, M. MAGGIALI, G. METTA, F. MASTROGIOVANNI, M. VALLE, "Modular Skin for Humanoid Robot Systems", (POSTER) 4th International Conference on Cognitive Systems (CogSys), Jan. 27-28, 2010, Zurich (Switzerland).

[V7] G. CANNATA, "ROBOSKIN - Skin-Based Technologies and Capabilities for Safe, Autonomous & Interactive Robots", Workshop on Tactile Sensing in Humanoids - Tactile Sensors & beyond", at 9th Int. Conference on Humanoid Robots (Humanoids '09), Paris, Dec. 7th, 2009.

[V8] G. CANNATA, R. DAHIYA, G. METTA, M. VALLE (organizers), "Workshop on Tactile Sensing in Humanoids - Tactile Sensors & beyond", Workshop on Tactile Sensing in Humanoids - Tactile Sensors & beyond", at 9th Int. Conference on Humanoid Robots (Humanoids '09), Paris, Dec. 7th, 2009.

[V9] ANGELETTI D., CANNATA G., RETO S.: “Design of Multiprocessor Robot Control Systems Using SIMULINK”, 2a Conf. Italiana degli Utenti MATLAB, Novembre 1997. (Poster).

[V10] CAFFAZ A., BERNIERI S., CANNATA G., CASALINO G.: “DIST Robotic Hand”, Video Proceedings Int. Conference IROS ‘97, Grenoble, Sept. 8-12, 1997. (Video Proceedings)

[V11] G. CANNATA, G. CASALINO “Design of Task Level Robot Control Systems”, Atti 41o Convegno Naz. ANIPLA, Torino, 5-7 Nov. 1997.

[V12] BARTOLINI G., CANNATA G., CASALINO G., et al.:"AMADEUS: Advanced Manipulator for Deep Underwater Systems", Proc. 2nd MAST Days and Euromar Market, Sorrento, Italy, November 7-10, 1995.

5.9 Rapporti tecnici

[T1] CAITI A., CANNATA G.: "Metodi numerici per l'integrazione di equazioni differenziali algebriche", TR 110, IAN-CNR, giugno 1989.

[T2] CAITI A., CANNATA G.: "Preliminary Results on the Analysis of Descriptor Systems Using Orthogonal Functions", TR 137, IAN-CNR, luglio 1990.

[T3] CAITI A., CANNATA G.: "On the Stability of Spectral Methods for the Numerical Solution of Descriptor Systems", TR 159, IAN-CNR, marzo 1991.

[T4] CANNATA G., GROSSO E.: "Active Eye-Head Control: Explaining Biological Behaviors Through the Systems Approach", TR4-93 LiraLab – Universita’ di Genova, ottobre 1993.

6 APPENDICE 1: Elenco degli insegnamenti tenuti (1998-20206,7)

6.1 Laurea quinquennale (vecchio ordinamento)

A.A. Insegnamenti Corso di Studi Anno

1998-1999 Automazione Industriale II Informatica, Elettronica V

1999-2000 Automazione Industriale I Informatica, Elettronica IV

2000-2001 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie dei Sistemi di Controllo

Informatica, Elettronica

Informatica, Elettronica

IV

V

2001-2002 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie dei Sistemi di Controllo

Informatica, Elettronica

Informatica, Elettronica

IV

V

2002-2003 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie dei Sistemi di Controllo

Informatica, Elettronica

Informatica, Elettronica

IV

V

6.2 Laurea specialistica, Laurea magistrale (nuovo ordinamento)

A.A. Insegnamenti Corso di Studi Anno

2003-2004 Controlli Automatici 2

Identificazione di Sistemi Dinamici8

Informatica

Informatica

I

I

2004-2005 Controlli Automatici 2

Identificazione di Sistemi Dinamici8

Tecniche di Regolazione e Controllo dei Processi

Informatica

Informatica

Elettronica

I

I

II

2005-2006 Controlli Automatici 2

Identificazione di Sistemi Dinamici8

Tecniche di Regolazione e Controllo dei Processi

Informatica

Informatica

Elettronica

I

I

II

2006-2007 Controllo Multivariable 1

Identificazione e Stima di Sistemi Dinamici9

Informatica, Elettronica

Informatica

I, II

I

2007-2008 Controllo Multivariable 1

Identificazione e Stima di Sistemi Dinamici9

Informatica, Elettronica

Informatica

I, II

I

2008-2009

Controllo Multivariable 1

Identificazione e Stima di Sistemi Dinamici9

Control of Linear Multivariable Systems

Informatica, Elettronica

Informatica

EMARO10

I, II

I

I

2009-2010 Control of Linear Multivariable Systems Informatica, Elettronica I,II

I

6 Alcuni insegnamenti, svolti in forma mututata per differenti Corsi di Studio nel Corso degli anni hanno assunto diversa denominazione. La denominazione riportata fa riferimento comunque agli argomenti trattati nel corso. Quanto indicato SE&O. 7 Salvo specifica indicazione tutti gli insegnamenti sono stati svolti per Corsi di Studio della Scuola Politecnica (ex. Facoltà di Ingegneria) dell’Università di Genova. 8 Mezzo modulo (24 ore) 9 Codocenza con il Prof. Marco Baglietto 10 European Master on Advanced Robotics (programma EU Erasmus Mundus, in collaborazione con Ecole Central

de Nantes e Warsaw University of Technology) e successive evoluzioni.

Robotics Engineering,

EMARO10

2010-2018 Control of Linear Multivariable Systems

Controllo Digitale

Informatica, Elettronica

Robotics Engineering,

EMARO10

Informatica, Elettronica

I,II

I

I

2018-1019 Control of Linear Multivariable Systems

Control of Cyberphysical Systems

Elettronica

Robotics Engineering,

EMARO10

Elettronica

I,II

I

I

I

2019-1020 Control of Linear Multivariable Systems

Control of Cyberphysical Systems

Elettronica

Robotics Engineering,

EMARO10

Informatica, Elettronica

I,II

I

I

I

6.3 Laurea triennale (nuovo ordinamento)

A.A. Insegnamenti Corso di Studi Anno

2002-2003 Ing. e Tecnologie dei Sistemi di Controllo 11

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Informatica

Elettronica

III

III

2003-2004 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Informatica

Elettronica

III

III

2004-2005 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Informatica

Elettronica

III

III

2005-2006 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Informatica

Elettronica

III

III

2006-2007 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Informatica

Elettronica

III

III

2007-2008 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Informatica

Elettronica

III

III

2008-2009 Controllo Digitale 1

Ingegneria e Tecnologie per i Controlli

Controlli Automatici 2

Informatica

Elettronica

Elettronica

III

III

III

2009-2010 Controlli Automatici Elettronica III

2009-2010 Controlli Automatici Elettronica,

Telecomunicazioni

III

2010-2011 Controlli Automatici Elettronica,

Telecomunicazioni

III

2011-2012 Controlli Automatici Elettronica,

Telecomunicazioni

III

11 Mezzo modulo (30 ore)

2012-2013 Controlli Automatici Elettronica,

Telecomunicazioni

III

2013-2014 Controlli Automatici IETI12, Bioingegneria III

2014-2015 Controlli Automatici IETI, Bioingegneria III

2015-2016 Controlli Automatici IETI, Bioingegneria III

2016-2017 Controlli Automatici IETI, Bioingegneria III

2017-2018 Controlli Automatici IETI, Bioingegneria III

2018-2019 Controlli Automatici IETI, Bioingegneria III

2019-2020 Controlli Automatici IETI, Bioingegneria III

12 Ing. Elettronica, delle Telecomunicazioni e dell’Informazione.

7 APPENDICE 2: Declaratoria Settore Concorsuale 09/G1-AUTOMATICA Il settore si interessa dell’attività scientifica e didattico-formativa nel campo dell’Automatica. Il settore studia metodi e tecnologie per il trattamento dell’informazione finalizzati alla gestione ed al controllo automatico ed in tempo reale di impianti, processi e sistemi dinamici in genere, con applicazioni che abbracciano diverse aree dell’ingegneria e delle scienze. Con tali termini possono intendersi, ad esempio, i processi industriali di produzione (sia continua sia manifatturiera), le macchine operatrici, i dispositivi robotici e meccatronici, i sistemi e le reti di trasporto, i sistemi per la produzione e distribuzione dell’energia, sistemi avionici, le reti informatiche e di comunicazione, i sistemi di natura ambientale, biologica e biomedicale. L’approccio dell’Ingegneria dei Sistemi e dell’Automatica consente di astrarre dal dominio applicativo particolare ed unificare le metodiche di progetto per conferire forme di intelligenza ai sistemi artificiali che assicurino, senza l’intervento dell’uomo o al servizio dell’uomo, comportamenti programmati, adattabilità a mutate condizioni ambientali, autodiagnosi dei guasti e ripristino di condizioni di normale funzionamento. Gli strumenti metodologici tipici riguardano: la rappresentazione dei processi, anche complessi, in forma di modelli matematici per la predizione del funzionamento, la simulazione, la diagnostica e il controllo; l’identificazione sperimentale e l’analisi delle proprietà strutturali dei modelli; la progettazione di sistemi di pianificazione e controllo atti a garantire che il processo abbia un comportamento desiderato. Le principali competenze di natura metodologica includono la teoria dei sistemi e del controllo, la modellistica, le tecniche di elaborazione dati. A tali competenze si uniscono quelle con più rilevanti contenuti di carattere tecnologico che riguardano, ad esempio, i dispositivi e le apparecchiature per l’implementazione del controllo (attuatori), i sensori e l’elaborazione dei dati sensoriali, i sistemi embedded, le interfacce uomo-macchina, la robotica e la meccatronica. Genova 21, luglio, 2020 Prof. Giorgio Cannata