Anno accademico 2021-2022

DRONI E SISTEMI ROBOTICI AUTONOMI

Docenti

Carlo Drioli
Daniele Salvati
Totale crediti
6
Periodo didattico
Secondo Periodo
Tipologia
Affine/Integrativa
Prerequisiti. Costituiscono prerequisiti del corso la conoscenza di matematica e trigonometria di base, elementi di analisi matematica, di algebra lineare e di probabilità e statistica. Il corso presuppone la conoscenza delle basi della programmazione e sono inoltre auspicati skill pratici e familiarità riferiti ai sistemi operativi e ai linguaggi in uso nel corso (Linux, Python)
Metodi didattici. Gli aspetti teorici e metodologici del corso riguarderanno la descrizione delle diverse classi di agenti robotici, i relativi aspetti funzionali e costruttivi, elementi di dinamica e controllo delle unità mobili, la configurazione e il controllo di cluster di unità robotiche e swarming drones, le tipologie di sensori e le tecniche di elaborazione di segnali audio e video per l’analisi della scena acustico-visiva degli agenti robotici. Gli aspetti pratici del corso riguarderanno i diversi campi di applicazione delle tecnologie trattate e i principali ambienti software e linguaggi di programmazione per l’implementazione pratica di scenari applicativi. Saranno presi in esame alcuni casi di studio reali, impiegando dispositivi fisici disponibili nei laboratori didattici del corso.
Modalità di verifica. L’esame consiste in una prova scritta contenente esercizi e domande aperte. La prova scritta deve essere integrata con un progetto pratico preventivamente concordato con il docente.
Altre informazioni. Il ricevimento studenti avrà luogo al termine delle lezioni o in data e ora concordati con il docente
Obiettivi formativi
Lo/la studente/essa, alla fine del corso, dovrà:

Capacità relative alle discipline:

Conoscenza e comprensione

– conoscere i concetti e gli algoritmi fondamentali alla base del funzionamento e del controllo di semplici sistemi robotici mobili.

– conoscere i concetti e gli algoritmi fondamentali alla base dell’analisi della scena mediante dati raccolti dai sensori e del design del comportamento autonomo.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

– saper analizzare e configurare i tipici scenari applicativi riguardanti agenti robotici mobili, operanti individualmente o in cluster coordinati.

-saper utilizzare gli ambienti software e i linguaggio di programmazione utilizzati nel corso (ROS, Python).

Capacità trasversali /soft skills

Autonomia di giudizio

-Saper valutare le caratteristiche di modelli e strumenti per la gestione di unità robotiche, e saper effettuare una scelta personale del modello e degli strumenti software più adatti per la soluzione di un problema dato.

-Saper distinguere tra diverse soluzioni per l’utilizzo di unità robotiche in una data circostanza e valutarne l’efficacia.

Abilità comunicative

-saper illustrare con rigore logico e terminologico, a voce e per iscritto, questioni tecniche inerenti la progettazione di applicazioni facenti uso di unità robotiche mobili e con diversi gradi di autonomia

Capacità di apprendimento

-saper reperire e utilizzare strumenti bibliografici e informatici utili per l’approfondimento autonomo di problemi inerenti la progettazione di applicazioni facenti uso di unità robotiche mobili e con diversi gradi di autonomia

Contenuti
Obiettivo del corso è fornire le basi teoriche e pratiche necessarie a comprendere e approcciare in modo pratico le recenti tecnologie dei sistemi robotici mobili, sensorizzati e dotati di autonomia totale o parziale, con particolare attenzione a droni aerei e agenti su ruota.
Testi di riferimento
G. Dudek, M. Jenkin

Computational Principles of Mobile Robotics. Cambridge Univ. Press, 2010

R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, D. Scaramuzza

Introduction to Autonomous Mobile Robots Mit Press 2011

Kagan, Eugene Autonomous mobile robots and multi-robot systems motion-planning, communication, and swarming

Wiley, 2020

M. Quigley, B. Gerkey, W.D. Smart.

Programming Robots with ROS O’Reilly Media, 2015

-Testi per Approfondimenti:

Wyatt Newman. A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS. Chapman and Hall/CRC, 2017

George A. Bekey

Autonomous Robots: From Biological Inspiration To Implementation And Control

Mit Press 2005