- Docente: Gianluca Palli
- Crediti formativi: 6
- SSD: ING-INF/04
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Moduli: Gianluca Palli (Modulo 1) Alessio Caporali (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Automation Engineering (cod. 8891)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 16/09/2024 al 04/11/2024
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 06/11/2024 al 18/12/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso introduce al mondo dei robot mobili autonomi e ai manipolatori mobili, concentrandosi principalmente sui robot terrestri e robot mobili per l'industria intelligente ma con menzione ai robot aerei e subacquei. Nel corso si sviluppa la modellazione dei robot mobili e i relativi aspetti di controllo, nonché la pianificazione delle attività e della traiettoria per questi robot. Il problema della percezione e del sensing di ambienti sconosciuti verrà affrontato sia dal punto di vista tecnologico che metodologico, con l'obiettivo di fornire autonomia al sistema, e verranno introdotti i principali algoritmi per la soluzione dei problemi di navigazione e localizzazione. Verranno considerati gli aspetti di controllo per robot ridondanti, con focus sulla molteplicità di compiti con diversa priorità e le relative strategie di controllo, come il controllo gerarchico. Gli aspetti relativi alla condivisione dello spazio di lavoro con altri robot e esseri umani verranno studiati introducendo concetti base di robotica collaborativa e sicurezza. Sarà affrontata l'implementazione in ambito ROS degli aspetti teorici presentati nel corso, e saranno svolte attività pratiche di progettazione e controllo di robot mobili (TurtleBot3) e manipolatori mobili (PAL Tiago e RB-KAIROS) sfruttando sia strumenti di simulazione che veri robot. Alla fine del corso gli studenti conoscono le tecnologie di robotica mobile di base e padroneggiano gli aspetti di modellazione e controllo dei robot mobili utilizzati sia nell'industria intelligente chein contesti diricerca.
Contenuti
- Introduction to mobile robotics.
- Kinematic models and control aspects for mobile robots.
- Task and trajectory planning for mobile robots.
- Representation of Rotations.
- Perception and sensing for mobile robots.
- Navigation and localization.
- Redundant Robotic Systems.
- Robotic Manipulation.
- Mobile Manipulation.
- Task Priority.
- Representation of Tasks.
- Visual Servoing.
- Simulation and control of robotic and mobile systems in the ROS environment.
Testi/Bibliografia
- Lecture Notes
- Roland Siegwart, Illah R. Nourbakhsh, and Davide Scaramuzza. 2011.Introduction to Autonomous Mobile Robots (2nd. ed.). The MIT Press.
- Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox. 2005. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents). The MIT Press.
- Sutton, Richard S and Andrew G Barto. Reinforcement learning: An introduction. MIT press, 2018.
- Thomas M. Mitchell. 1997. Machine Learning (1st. ed.). McGraw-Hill, Inc., USA.
- Stuart Russell and Peter Norvig. 2009. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd. ed.). Prentice Hall Press, USA
Metodi didattici
Il corso si compone di 60 ore complessive, suddivise in lezioni frontali e sessioni di laboratorio con software di simulazione e attività sperimentali per lo sviluppo di soluzioni robotiche autonome.
In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio [https://elearning-sicurezza.unibo.it/], in modalità e-learning.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Esame scritto vertente sulle tematiche presentate durante il corso e discussione orale di una relazione riguardante il progetto, individuale o di gruppo, di un sistema di controllo per robot autonomi.
Strumenti a supporto della didattica
Dispense del corso, ROS, Python, Turtlebot 3, Tiago
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Gianluca Palli
Consulta il sito web di Alessio Caporali
SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.