Insegnamento
ROBOTICA AUTONOMA
INL1001834, A.A. 2013/14

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA INFORMATICA
IN0521, ordinamento 2009/10, A.A. 2013/14
1086845
Crediti formativi 9.0
Denominazione inglese AUTONOMOUS ROBOTICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile ENRICO PAGELLO ING-INF/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria informatica ING-INF/05 9.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 72 153.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 03/03/2014
Fine attività didattiche 14/06/2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
8 A.A. 2016/2017 01/10/2016 15/03/2018 PAGELLO ENRICO (Presidente)
MENEGATTI EMANUELE (Membro Effettivo)
GHIDONI STEFANO (Supplente)
MORO MICHELE (Supplente)
7 A.A. 2015/2016 01/10/2015 15/03/2017 PAGELLO ENRICO (Presidente)
MENEGATTI EMANUELE (Membro Effettivo)
GHIDONI STEFANO (Supplente)
6 A.A. 2014/2015 01/10/2014 15/03/2016 PAGELLO ENRICO (Presidente)
MENEGATTI EMANUELE (Membro Effettivo)
FERRARI CARLO (Supplente)
MORO MICHELE (Supplente)
01/10/2013 15/03/2015 PAGELLO ENRICO (Presidente)
MENEGATTI EMANUELE (Membro Effettivo)
DE POLI GIOVANNI (Supplente)
FERRARI CARLO (Supplente)
MORO MICHELE (Supplente)
4 2012 01/10/2012 15/03/2014 PAGELLO ENRICO (Presidente)
MENEGATTI EMANUELE (Membro Effettivo)
FERRARI CARLO (Supplente)
MORO MICHELE (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Nessuno
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenze: la relazione fra percezione ed azione nei sistemi naturali; i principi di locomozione dei sistemi robotici; il confronto fra le tecniche algoritmiche e la pianificazione; l’importanza dell’apprendimento automatico per la esecuzione dei task robotici; l’analisi dei movimenti umani e le tecniche per la loro modellazione al fine della progettazione di robot umanoidi.

Abilità: tecniche di programmazione in tempo reale mediante i linguaggi C++ e Python; utilizzo dei sistemi middleware per robotica, con particolare riguardo a ROS; sviluppo di sistemi di simulazione per la sperimentazione robotica; utilizzo delle librerie OPEN-CV (Open-source Computer Vision), PLC (Point Cloud Library) e OMPL (Open Motion Planning Library); programmazione dei robot LEGO mediante NXT-ROS; modellazione del funzionamento dei sistemi artificiali intelligenti.
Modalita' di esame: L’esame consiste nella preparazione di una relazione per ciascuna singola esperienza di laboratorio che verrà assegnata ogni due settimane, e nella stesura e discussione di una Tesina su un argomento specifico di studio teorico e/o sperimentale, concordato fra lo studente ed il docente nell’area di ricerca dei sistemi robotici autonomi.
Criteri di valutazione: Con riferimento alla attività sperimentale sviluppata in laboratorio, il docente verificherà la capacità da parte dello studente di aver portato a termine compiutamente gli esperimenti assegnati, e di aver valutato correttamente la prestazione delle soluzioni adottate. Per quanto riguarda la Tesina il docente valuterà la capacità di inquadrare l’argomento scelto con riferimento allo stato dell’arte originale, l’eventuale contributo originale degli algoritmi o delle metodologie proposte, l’individuazione delle potenziali ricadute applicative dei sistemi robotizzati studiati o sviluppati nel settore dei servizi o della manifattura, e/o l’eventuale sviluppo scientifico futuro delle innovazioni proposte.
Contenuti: Argomenti presentati a lezione: Introduzione alle problematiche della robotica di servizio, con riferimento ai dati statistici della produzione industriale mondiale. Gli algoritmi fondamentali per il Motion Planning. Il Configuration Space. La suddivisione in celle. I diagrammi di Voronoi. I metodi probabilistici. Kinodynamic motion planning. I campi di potenziali. Gli algoritmi di rilevamento delle collisioni e di calcolo della distanza. La robotica behavior based. I sistemi deliberativi. Architetture di controllo ibride per robot mobili. La visione robotica, con particolare riferimento ai sistemi di visione omnidirezionali. Percezione e auto-localizzazione di robot mobili. Sistemi di visione distribuita. Linguaggi ed ambienti di programmazione per robotica. I sistemi di simulazione per robotica. Pianificazione di task robotici per applicazioni manufatturiere. I sistemi multi-robot. Tecniche di coordinamento di team di robot. Problematiche ed applicazioni dei robot sviluppati per la RoboCup. Sviluppo di interfacce uomo-macchina. La robotica nell’arte e nella cultura: confronto fra la visione scientifica dei robot da parte del mondo occidentale rispetto a quello orientale. Problematiche ed applicazioni dei robot umanoidi. Modellazione del sistema neuromuscoloscheletrico umano per la costruzione di robot elastici.

Esperimenti di laboratorio: lo studente dovrà portare a termine un numero minimo di 5 esercitazioni di laboratorio sui seguenti problemi. Pianificazione del moto libero da collisioni, e costruzione di una traiettoria di un robot mobile LEGO su una mappa preassegnata; individuazione di features da una immagine omnidirezionale acquisita dal robot durante la sua navigazione; riproduzione delle azioni rilevate tramite un sensore di visione kinect da parte di un robot umanoide reale; pianificazione di task robotici per robot umanoidi simulati.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Presentazione in aula mediante lezioni frontali dei concetti di base della robotica autonoma, con riferimento ai principi della intelligenza artificiale ed alle tecniche e metodologie informatiche. Enfasi sul robot visto come integratore della conoscenza sviluppata nelle diverse aree disciplinari che contribuiscono alla sua progettazione e costruzione. Invito alla consultazione sul web dei risultati più recenti della ricerca in robotica autonoma, e dei contenuti didattici offerti dai corsi di robotica delle migliori università internazionali. Stimolo all’approfondimento di uno specifico argomento di interesse fra quelli presentati a lezione, sul quale svolgere una Tesina. Individuazione dei problemi aperti della ricerca in robotica e loro inquadramento in un quadro più generale del dibatito scientifico e tecnologico. Comprensione del problema del trasferimento tecnologico della ricerca in robotica verso le sue applicazioni nel settore dei servizi e della manifattura. Organizzazione delle sperimentazioni di laboratorio attraverso un processo graduale di crescente difficoltà: dai più semplici esperimenti di autolocalizzazione e locomozione di piccole piattaforme robotiche dotate di ruote costruite con il LEGO, e potenziate tramite sensori di visione omnidirezionale, si arriverà a programmare azioni elementari e semplici task per piccoli robot umanoidi sia reali che simulati.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Consultazione del sito del corso sulla piattaforma Moodle dove verranno caricate settimanalmente le slide proiettate durante il corso, i testi delle esercitazioni di laboratorio ed altro materiale utile all’apprendimento dei contenuti del corso.
Testi di riferimento:
  • R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, D. Scaramuzza, Introduction to Autonomous Mobile Robots - 2nd Edition. Cambridge, Massachussetts: The MIT Press, 2011. Cerca nel catalogo
  • H. Choset, K.M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L.E. Kavraki and S. Thrun, Principles of Robot Motion. Theory, Algorithms, and Implementations. Cambridge, Massachussetts: A Bradford Book, The MIT Press, 2005. Cerca nel catalogo
  • R. Murphy, Introduction to AI Robotics. Cambridge, Massachussetts: A Bradford Book, The MIT Press, 2000. Cerca nel catalogo