Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013

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1 Presentazione Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013 PRISMA Lab Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Tecnologie dell Informazione Università di Napoli Federico II

2 Analisi della piattaforma ROS e progettazione di moduli orientati al robot COMAU Smart Six Applicazioni di Robotica Industriale (ARI) ROS Robot Operating System è un middleware open-source che fornisce librerie e strumenti per aiutare gli sviluppatori di software a creare applicazioni per la robotica. Obiettivo della tesi è quello di progettare e realizzare dei moduli orientati a robot industriali, in particolare il Comau Smart-Six, sotto questo middleware. Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero (fabio.ruggiero@unina.it)

3 Controllo di impedenza di un braccio robotico ultraleggero Applicazioni di Robotica Industriale (ARI) La tesi riguarda la robotica aerea realizzando un braccio ultraleggero da applicare a velivoli di piccole dimensioni. Per Il controllo di impedenza si vuole realizzare una misura indiretta della coppia al giunto misurando la corrente dei motori Lo sviluppo della tesi prevede: 1. Lo sviluppo del controllo a basso livello 2. Stima dei parametri dinamici del braccio 3. Controllo di impedenza. Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it) Correlatore: Ing. L. Buonocore (lusario@libero.it)

4 Sviluppo di un micro sensore di forza/momento a croce di Malta con bus seriale I2C Applicazioni di Robotica Aerea (ARA) Lo studio di un sensore di forza/momento necessario per la stima delle componenti in punta sfruttate per il controllo di impedenza del braccio. Lo sviluppo di questa tesi prevede: 1. Disegno e sviluppo di un sensore miniaturizzato di coppia con elementi deformabili tramite strain gauges 2. Implementazione della parte di condizionamento ed acquisizione elettronica della periferica con l uso di una interfaccia seriale. 3. Caratterizzazione del sensore e sviluppo software di interfaccia Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it) Correlatore: Ing. L. Buonocore (lusario@libero.it)

5 Interazione tra uomo e robot in ambienti non strutturati per la riabilitazione robotica e la robotica per assistenza Applicazioni di Robotica Riabilitativa (ARR) A seguito di un ictus, la connessione tra cervello ed arto è compromessa. Scopo della NEURO-RIABILITAZIONE è quello di aiutare il paziente a riapprendere le capacità sensori-motorie. Il sistema motorio dell'uomo deve apprendere nuovamente il corretto schema spazio-temporale dell'attivazione muscolare. Rispetto ad un terapista umano, un robot per riabilitazione garantisce una maggiore accuratezza sia in termini di ripetitività dell'azione, sia per quanto concerne l'inseguimento di traiettorie desiderate. Nella riabilitazione robot-mediata il robot-terapista ha il duplice obiettivo di adattarsi alle necessità specifiche del paziente e di ottimizzare l outcome della terapia, Neuro-riabilitazione garantendo sempre la sicurezza dell interazione. L ambiente di lavoro è parzialmente strutturato, poiché l interazione tra robot e paziente può variare in base alle capacità motorie residue del paziente o a sue reazioni Ictus imprevedibili a stimoli terapeutici. Obiettivo della tesi: Implementazione di strategie di controllo (adattativo, switching, ) che tengano conto dei parametri biomeccanici del paziente e che siano in grado di fornire assistenza adattandosi alle sue capacità motorie residue. Una validazione preliminare dell architettura di controllo sara fatta in simulazione al fine di determinare possibili errori o malfunzionamenti in vista dell implementazione su una piattaforma robotica reale. Il lavoro potrà anche essere utilizzato in congiunzione con un sistema per la stima della posa dell arto del paziente durante la seduta di riabilitazione al fine di determinare i parametri cinematici dell arto. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

6 Design di un dispositivo innovativo per la riabilitazione di mano Applicazioni di Robotica Riabilitativa (ARR) I dispositivi robotici per la riabilitazione dell'arto superiore possono essere divisi in due categorie: macchine di tipo end-effector e sistemi esoscheletrici. Altre distinzioni sono fatte in base al trattamento terapeutico (sistemi passivi, sistemi attivi e sistemi interattivi). Obiettivo della tesi: 1)Accurata analisi dello stato dell arte sui dispositivi finora realizzati 2)Analisi delle caratteristiche cinematiche della mano umana 3)Individuazione delle caratteristiche che dovrebbe avere un dispositivo innovativo per la riabilitazione di mano 4)Progetto CAD del dispositivo, test in simulazione ed, eventualmente, realizzazione. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

7 Sviluppo di giochi in Realtà Virtuale per l'addestramento della mano in sedute di riabilitazione Applicazioni di Robotica Riabilitativa (ARR) L introduzione della Realtà Virtuale in riabilitazione ha avuto un certo numero di vantaggi: aumento della motivazione del paziente, possibilità di realizzare trattamenti su misura per i pazienti, sicurezza dell ambiente di interazione, valutazione quantitativa dei miglioramenti dei pazienti, possibilità di registrare gli esercizi del paziente così da ridurre l errore umano nella interpretazione dei dati, accesso ai dati da remoto, riduzione dei costi della terapia, possibilità di tele-riabilitazione. Obiettivo della tesi: Sviluppo di un ambiente virtuale interattivo per stimolare e favorire il ruolo attivo del paziente durante la terapia ed aumentare il suo coinvolgimento e la sua motivazione. L ambiente virtuale consentirà una terapia task-oriented riproducendo attività di vita quotidiana. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

8 Utilizzo dell'interfaccia aptica Novint Falcon per applicazioni di robotica riabilitativa Applicazioni di Robotica Riabilitativa (ARR) E stata dimostrata l efficacia di una terapia riabilitativa robot-mediata di tipo task-oriented, che prevede quindi un azione ripetitiva lungo traiettorie predefinite. Ricevere un feedback aptico durante un azione consente al paziente di percepire l ambiente virtuale con cui sta interagendo, di essere guidato dal dispositivo robotico durante l azione e correggere cosi la propria traiettoria. Obiettivo della tesi: Utilizzo dell interfaccia aptica Novint Falcon per aiutare il paziente a seguire traiettorie di riferimento. Il sistema realizzato consentirà anche la valutazione dei miglioramenti del paziente, modificando di conseguenza la difficoltà della terapia. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

9 Sviluppo di un metodo di simulazione con feedback in chirurgia robotica Applicazioni di Robotica Chirurgica (ARC) Realizzazione e validazione di metodi per la simulazione di operazioni chirurgiche su modelli anatomici di strumenti di ricostruzione 3D pre-operatori ed intraoperatori con la creazione di accurati modelli di organi deformabili con comportamento fisico compatibile con sistemi di feedback di tipo tattile (ritorno di forza). Cosa usare? Software CAD 3D Interfacce aptiche KUKA lightweight robot (LWR) Scopo della tesi Correlatore: Dr. Ing. D. D Auria (daniela.dauria4@unina.it)

10 Elaborazione di un metodo di pianificazione pre-operatoria Applicazioni di Robotica Chirurgica (ARC) Scopo della tesi: Determinazione di metodi per la pianificazione pre-operatoria capaci di soddisfare tutti i vincoli di posizione e di forza presenti durante l intervento, capaci di validare il piano in un simulatore chirurgico in realtà virtuale con feedback tattile e di generare un set di istruzioni visualizzate a monitor per utilizzatori di robot chirurgici. Cosa usare? Software per la navigazione tridimensionale in ambienti virtuali Interfacce aptiche KUKA lightweight robot (LWR) Correlatore: Dr. Ing. D. D Auria (daniela.dauria4@unina.it)

11 Sviluppo di un simulatore dinamico integrato con tools di Matlab per analisi, pianificazione e controllo di mani Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) MOTIVAZIONE Testare strategie di pianificazione e controllo in assenza di un sistema robotico reale Possibilità di aggiungere informazioni sulla qualità della presa integrando indici di qualità ad hoc OBIETTIVI Sviluppo di piattaforma virtuale braccio-mano, che interagisca dinamicamente con oggetti nella scena, importazione del modello mano DEXMART e sinergie posturali, integrazione con librerie MATLAB (SynGrasp) e/o sviluppo di tools per l analisi della presa Sviluppo di strategie di pianificazione e controllo e integrazione con hardware (DEXMART Hand) e sensori (Kinect) STRUMENTI Open source toolkit di simulazione di presa e manipolazione come OpenGRASP, basato su OpenRAVE, architettura modulare che supporta la creazione e l aggiunta di nuove funzionalità, modellazione geometrica e dinamica, e Graspit basato su OpenInventor, C++ object oriented programming, per modellazione geometrica e Coin3D per interfaccia grafica SynGrasp Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

12 MOTIVAZIONE Strategie di analisi pianificazione e controllo di mani umanoidi con sinergie posturali e aptiche Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) Semplificazione della pianificazione della presa (riduzione dello spazio delle configurazioni da a 3 gradi di libertà) Controllo di mani robotiche antropomorfe (per comportamento Human-Like) e protesi (l utilizzo di un numero ridotto di parametri semplifica l interfaccia di comunicazione tra il paziente e la macchina e la strategia di controllo si basa su pochi input EMG) OBIETTIVI Mappare le sinergie dalla mano umana mediante sistemi di visione con algoritmi di ricostruzione del movimento Strategie di controllo per regolare i coefficienti delle sinergie durante la fase di approccio e la fase di presa assicurando stabilità STRUMENTI DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc) Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

13 Pianificazione di prese antropomorfe utilizzando sinergie posturali con coordinamento braccio mano mediante reti neurali Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) MOTIVAZIONE Le sinergie posturali consentono di controllare la mano in un sottospazio delle configurazioni di dimensioni notevolmente ridotte rispetto ai g.d.l. della mano stessa. Questo comporta l esigenza di pianificare la presa nello stesso sottospazio. Le reti neurali costituiscono un utile strumento per approssimare la relazione non lineare tra le caratteristiche dell oggetto e le specifiche del compito e i coefficienti delle sinergie (relazione tra spazio operativo e spazio giunti) È possibile inoltre pianificare i coefficienti delle sinergie durante la fase di approccio in funzione del moto del braccio (human-like) OBIETTIVI Costruire una libreria di input-output di primitive del moto (coefficienti delle sinergie) e caratteristiche oggetto/compito per apprendimento supervisionato Utilizzo di tecniche di reinforcement learning Validazione della rete per via sperimentale Librerie input-output Rete Neurale Risultati Preliminari Integrazione e coordinazione con il braccio STRUMENTI DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc), Sensori tattili, possibilità di integrare il braccio KUKA LWR Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

14 MOTIVAZIONE Segmentazione del movimento e classificazione di azioni elementari per strategie di manipolazione con sinergie senso-motorie Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) Le sinergie posturali consentono di controllare la mano in un sottospazio delle configurazioni di dimensioni notevolmente ridotte rispetto ai g.d.l. della mano stessa e di pianificare operazioni di manipolazione in maniera semplificata e human-like OBIETTIVI Investigazione di metodi di segmentazione del movimento al fine di suddividere i compiti di manipolazione complessi in azioni elementari Le tecniche di segmentazione e interpretazione del movimento sviluppate verranno utilizzate per dividere manovre complesse in sottomanovre pianificate e controllate successivamente utilizzando le sinergie Individuare un sottospazio di sinergie per ogni azione semplice di manipolazione (del tipo svitare un tappo) STRUMENTI DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc), Sensori tattili, Sistemi di motion capture Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

15 Progettazione meccanica di mani umanoidi sotto-attuate mediante l utilizzo di sinergie posturali con test in simulazione e/o prototipo Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) MOTIVAZIONE Le mani robotiche antropomorfe dispongono per definizione di numerosi gradi di libertà (tra 20 e 25). La realizzazione e il controllo di mani così complesse richiede l utilizzo di molti sensori e soprattutto attuatori che impongono vincoli sulla dimensione e sul peso. Gli algoritmi di controllo dovendo gestire molti gradi di libertà e molte informazioni sensoriali sono complessi e difficilmente riescono a realizzare un comportamento humanlike. La sinergie posturali sono un concetto ereditato dagli studi di neuroscienze e può essere utilizzato non solo per semplificare la sintesi delle prese garantendo un comportamento human-like ma sono un utile strumento per la realizzazione di mani sottoattuate (1-3 motori). Mediante l implementazione meccanica di tali accoppiamenti tra giunti e dita è possibile realizzare mani più leggere e più piccole, nonché controllabili con un numero ridotto di segnali. OBIETTIVI Individuazione di cinematiche e meccanismi di trasmissione del moto che forniscano un buon compromesso tra antropomorfismo, semplicità di implemantazione degli accoppiamenti sinergici tra giunti, e numero di attuatori Analisi della fattibilità e delle prestazioni mediante l utilizzo di strumenti software di modellazione CAD e di analisi della presa Realizzazione di un prototipo mediante stampante 3D e materiali di integrazione a basso costo: tendini e/o molle e meccanismi di trasmissione e motori STRUMENTI Srumenti di modellazione CAD (Solid Edge), Ambienti virtuali (Graspit) e MATLAB Tools (SynGrasp) per l analisi della presa Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

16 Estensione di algoritmo bio-ispirati di presa ottima di oggetti cilindrici a oggetti di forma diversa Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) L operazione di presa realizzata dall uomo è composta da 3 fasi: reaching, preshaping e grasping. Al fine di ridurre la complessità degli algoritmi di controllo per la stabilità della presa, è fondamentale trovare la miglior configurazione della mano (cosa che viene fatta nella fase di pre-shaping). Essa dipende dalla forma dell oggetto e dall azione che si vuole svolgere una volta afferrato l oggetto. Partendo dalle tassonomie della presa presenti in letteratura e dall osservazione delle prese più comunemente usate nella vita quotidiana si focalizzerà l attenzione sulla presa tridigitale. Obiettivo della tesi: Analisi dell operazione di presa realizzata dall uomo al fine di individuare un comportamento comune tra soggetti diversi in modo da trovare una regola generale per realizzare una presa tridigitale stabile e human-like. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

17 Inseguimento in tempo reale dei movimenti delle dita tramite Kinect ed interfacciamento con un ambiente virtuale Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) Dall analisi del comportamento della mano umana durante le operazioni reach and grasp è possibile ottenere utili informazioni per una naturale Interazione Uomo-Robot. Algoritmi basati sulla visione permettono di stimare la posa della mano. Obiettivo della tesi: Implementazione di un algoritmo silhouette-based o marker-based per la stima della posa in tempo reale della mano umana. I dati saranno prelevati tramite il dispositivo di motion sensing KINECT e saranno utilizzati per movimentare un modello virtuale di mano. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

18 Analisi della presa realizzata da un essere umano tramite videocamere o più Kinect Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) Obiettivo della tesi: Implementazione di un algoritmo silhouette-based o marker-based per la stima della posa in tempo reale della mano umana durante un operazione di presa. Sarà fondamentale la gestione delle occlusioni. Verrà analizzata la possibilità di utilizzare più dispositivi di motion sensing KINECT (individuando eventuali problematiche) o verrà utilizzato un sistema multi-camera a basso costo. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

19 Sviluppo di un oggetto sensorizzato per la valutazione delle forze di presa Tecniche di Manipolazione e Presa (TMP) Al fine di realizzare una presa stabile con una mano robotica è necessario che siano verificate le condizioni di Form Closure e/o Force Closure, è quindi necessario valutare le posizioni dei giunti della mano e le forze di presa. In generale, dato un oggetto ed una mano robotica, esiste più di una configurazione di presa che soddisfa le proprietà di force closure. Imitare ciò che fa l uomo è una delle possibili soluzioni da seguire. Basandosi quindi sul concetto di Learning by Demonstration, il robot cerca di replicare l azione eseguita dall uomo. Obiettivo della tesi: Sviluppo di un oggetto sensorizzato al fine di determinare le forze esercitate e la posizione dei punti di contatto durante l azione di presa. I dati ottenuti saranno utilizzati per comandare la mano robotica DLR-HIT-Hand II. Il lavoro potrà essere utilizzato anche per determinare le forze di interazione tra terapista e paziente durante una seduta di riabilitazione tramite sensori tattili incorporati in un guanto indossato dal terapista. Al fine di individuare l interazione ottima tra terapista e paziente saranno estratti indicatori ad hoc. Le forze estratte saranno usate come riferimento per la terapia robotica. Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)

20 Modellistica, analisi, controllo ed implementazione di attività tipiche di giocolieri su di un robot manipolatore Tecniche di Manipolazione Dinamica (TMD) Modellistica di un sistema in grado di manipolare dinamicamente oggetti Analisi del sistema modellato tramite ambiente Matlab/Simulink Controllo del sistema in ambiente Matlab/Simulink Implementazione di quanto realizzato in simulazione su piattaforma esistente, o costruzione di hardware appropriato Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero (fabio.ruggiero@unina.it)

21 Presa dinamica al volo di oggetti lanciati tramite videocamera ad alte prestazioni e/o Microsoft Kinect Tecniche di Manipolazione Dinamica (TMD) Studio ed interfacciamento di una telecamera ad alte prestazioni e/o del sensore Kinect Identificazione sperimentale dei parametri dinamici del robot Comau Smart Six Implementazione di algoritmi di controllo per la stabilizzazione dinamica di una palla (eventualmente anche in ambiente simulativo Matlab/Simulink) Implementazione di algoritmi di contorllo per la presa e successiva stabilizzazione dinamica di un oggetto lanciato Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero (fabio.ruggiero@unina.it)

22 Ottimizzazione di tecniche di interazione uomo-robot basate su un approccio multimodale Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) La ricerca che sottende questa tesi si riferisce all uso combinato di diverse fonti sensoriali per l ottimizzazione delle tecniche di interpretazione delle intenzioni di un operatore umano in task di interazione uomo-robot. Lo sviluppo di questa tesi prevede: 1. l impiego di Metodi di Classificazione per identificare i comandi gestuali dell utente (Hidden Conditional Random Fields, Hidden Markov Models, Particle Filters, etc) 2. lo studio e sviluppo di un protocollo per comandi vocali per l interazione uomo-macchina 3. Tecniche per la gestione e la fusione di input multipli ed eterogenei (Decision Level Fusion) 4. Sistema di alto livello implementati attraverso il formalismo dei POMDP (Partially Obeservable Markov Decosion Problem) per la gestione del Dialogo (voce e gesti). Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)

23 Apprendimento automatico di schemi di interazione uomo-robot supportato dall utilizzo di un dispositivo Kinect Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) Questa tesi è volta allo studio e all utilizzo di moderne tecnologie, quali Kinect o remote controller Wii, per lo sviluppo e l implementazione di nuovi protocolli di comunicazione tra uomo e robot. L idea è quella di utilizzare le funzionalità messe a disposizione da questi dispositivi per aiutare il controller del robot ad interpretare le volontà dell operatore umano, per mezzo dell analisi e dell elaborazione derivanti dai movimenti dello stesso nello spazio operativo del robot. L analisi gestuale in questo contesto diventa pertanto il motore guida delle azioni intraprese dal robot, e consente di gestire i comportamenti del robot in maniera facile ed intuitiva. Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)

24 Interazione emotiva uomo-robot Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) Obiettivi Rilevazione e sintesi di emozioni nei segnali sociali per migliorare la qualità dell interazione uomo-robot Investigazione del ruolo delle emozioni nei processi cognitivi Metodi Analisi di segnali sociali (principalmente voce e gesti) Interpretazione delle emozioni in termini dimensionali Assegnazione di un ruolo architetturale alle emozioni Tematiche Reinforced learning Signal processing Robotica cognitiva Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)

25 ... Tecniche bio-ispirate basate sui meccanismi dell attenzione per la coordinazione dei movimenti di un braccio robotico interagente Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) L idea è quella di utilizzare un modello artificiale dei meccanismi attentivi, per guidare i movimenti del robot e modulare la sua velocità in corrispondenza di fasi di attenzione/distrazione dettati da particolari stimoli La piattaforma robotica messa a disposizione per la parte sperimentale è rappresentata da un Pioneer P3-Dx della Adept MobileRobots e ilbraccio robotico Cyton 7DOF Pioneer Arm, o il braccio robotico LWR della KUKA. Delibera/ velayer A- en/ onalexecu/ velayer A- en/ onalreac/ vebbalayer SupervisoryA- en/ onalexecu/ vesystem Percep/ vesystem LowLevelControl Sensors Actuators A- en/ onalexecu/ velayer Behavior)1) Clock p t # Releaser ρ(t,t,p t )# σ t # Perceptual Motor π t # Schema Schema Behavior)n) Clock p t # Releaser ρ(t,t,p t )# σ t # Perceptual Motor π Schema t # Schema A- en/ onalreac/ vebbalayer SupervisoryA- en/ onalexecu/ vesystem Architetture multi livello (Behavior-Based architecture,multilayer Hybrid System) Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it) I meccanismi attentivi vengono utilizzati principalmente per: 1) Ridurre il carico computazionale, focalizzando l attenzione solo su stimoli salienti o task rilevanti 2) Migliorare l utilizzo della gestione delle risorse limitate del sistema rispetto all esecuzione di task concorrenti

26 MOTIVAZIONE Strategie di controllo per l interazione sicura e intuitiva dell essere umano con il LWR KUKA Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it) Tecniche di Cooperazione e interazione (TCI) Lo sviluppo di strategie di controllo per l interazione sicura e intuitiva uomo-robot è di fondamentale importanza per l utilizzo di robot manipolatori sia nell ambito industriale che nell ambito della robotica di servizio per lo sviluppo di applicazioni di cooperazione, assistenza e applicazioni mediche OBIETTIVI (ATTIVITA SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab) Sviluppo di strategie di controllo di impedenza/ammettenza variabile per adattare il comportamento del robot alle intenzioni dell essere umano Le intenzioni dell essere umano possono essere interpretate in funzione della forza che l operatore esercita in punta, se l intenzione è di accelerare il comportamento del robot deve diventare più cedevole e viceversa Valutare e paragonare diverse strategie per l interpretazione delle intenzioni dell uomo tra cui l utilizzo della stima della stiffness del braccio umano (eventualmente integrando informazioni visive) Sfuttamento della ridondanza durante la cooperazione per riconfigurare il robot in maniera destra al fine di assecondare al meglio i movimenti dell uomo e implementazione nello spazio nullo di multitask a priorità variabile per integrare l evitamento di collisioni indesiderate tra il corpo del robot e parti dell essere umano con cui l interazione non è prevista (utilizzando Kinect Camera sensor per human body detection) STRUMENTI KUKA LWR, Camera sensors

27 Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) MOTIVAZIONE Per una interazione uomo-robot sicura, intuitiva e che garantisca determinate prestazioni, lo sviluppo di strategie di controllo di forza/impedenza globale (spazio operativo e spazio nullo) richiede l utilizzo di sensori aggiuntivi (sensori di forza/coppia al polso in aggiunta ai sensori di coppia ai giunti presenti nel LWR) per poter disaccoppiare l impedenza nello spazio operativo e nello spazio nullo. Sviluppo di strategie di controllo di impedenza attiva per la realizzazione di vincoli virtuali nello spazio operativo al fine di impedire movimenti del robot in aree critiche. Implementazione di compiti di interazione intenzionale in punta con controllo di impedenza attiva o variabile, e comportamento cedevole del corpo del robot rispetto a interazioni indesiderate mediante controllo di impedenza nello spazio nullo. L utilizzo del sensore di forza/coppia in punta è utile per disaccoppiare i compiti nello spazio operativo e nello spazio nullo. Strategie di controllo forza/impedenza applicate a LWR KUKA per compiti in cooperazione con l essere umano OBIETTIVI (ATTIVITA SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab) STRUMENTI KUKA LWR, Camera sensors, Sensore di forza/coppia Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

28 MOTIVAZIONE Strategie di controllo basate sulla visione applicate a LWR KUKA per interazione sicura con l essere umano Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) L utilizzo di tecniche basate sulla visione è importante sia a suffragio di tecniche di controllo dell interazione sia per lo sviluppo di strategie di controllo in cui non è prevista l interazione fisica per l evitamento di ostacoli e collisioni. Inoltre l utilizzo l utilizzo della visione serve anche a realizzare compiti di collaborazione tra il robot e l essere umano senza interazione fisica OBIETTIVI (ATTIVITA SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab) Utilizzo di kinect sensor per l evitamento di ostacoli durante un compito di collaborazione senza interazione fisica con l essere umano. Il compito è realizzato mediante il tracking di un target da parte dell end-effector del robot e l utilizzo della ridondanza per evitare collisioni con il corpo del robot Variazione dei parametri di impedenza e/o della strategia di controllo in funzione della vicinanza dell essere umano al robot, integrando tecniche di evitamento ostacoli con tecniche di reazione mediante rilevamento del contatto indesiderato STRUMENTI KUKA LWR, Camera sensors Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it) Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)

29 Controllo di un braccio robotico montato su una piattaforma mobile omnidirezionale Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) Il progetto prevede lo sviluppo della parte meccanica elettronica e software di una piattaforma robotica mobile su base omnidirezionale Lo sviluppo di questa tesi prevede: 1. Progetto e viluppo delle componenti meccaniche tramite tecniche di prototipazione rapida (3D printing) 2. Implementazione e sviluppo di tecniche di misura di coppia con relativo studio di sensori per finalizzate al controllo di coppia 3. Gestione del controllo dei singoli giunti a basso livello ed integrazione software su BUS USB 4. Implementazione del controllo ad alto livello Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it) Correlatore: Ing. L. Buonocore (lusario@libero.it)

30 Tecniche di gestione decentralizzata di un sistema di agenti robotici cooperanti Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI) L'attività di tesi riguarderà lo sviluppo di metodologie innovative per il controllo del moto di una squadra di robot mobili che al fine di raggiungere un obiettivo comune, coopererà sia in un ambiente privo di infrastrutture di comunicazione e/o reti sensoriali, sia in un ambiente in cui tali infrastrutture siano presenti (es. reti wireless). Particolare attenzione sarà data al problema della navigazione in formazione, in uno scenario dinamico costituito da target ed ostacoli fissi e mobili. Le strategie sviluppate nel corso della tesi verranno implementate e testate con i set-up sperimentali disponibili presso il Laboratorio di Robotica Cognitiva P.r.i.s.c.a. dell'università degli Studi di Napoli Federico II, che metterà a disposizione una squadra multi-robot caratterizzata da 3 o 4 Pioneer P3-Dx della Adept MobileRobots. Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)