Proposte di Tesine/Tesi Laboratorio di Sistemi Autonomi Intelligenti

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Timoteo Poli
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1 Proposte di Tesine/Tesi Laboratorio di Sistemi Autonomi Intelligenti IAS-Lab Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Padova IAS-Lab

Matteo Munaro Algoritmo di tracking scalabile per reti distribuite di telecamere (evoluzione di OpenPTrack - http://openptrack.

utilizzati (attualmente ogni messaggio di detection di ogni sensore viene processato indipendentemente, quindi il frame rate del tracking è dato dalla somma dei frame rate dei

2 Matteo Munaro Algoritmo di tracking scalabile per reti distribuite di telecamere (evoluzione di OpenPTrack - Tesina: Questa tesina ha come obiettivo l evoluzione dell algoritmo di tracking presente in OpenPTrack per renderlo maggiormente scalabile nel numero di sensori utilizzati (attualmente ogni messaggio di detection di ogni sensore viene processato indipendentemente, quindi il frame rate del tracking è dato dalla somma dei frame rate dei nodi di detection). Tesi: la tesina può continuare come tesi perfezionando quanto fatto nella tesina e rendendo l algoritmo di tracking maggiormente robusto a errori di calibrazione (stima della posizione) della rete di telecamere.

Matteo Munaro, Stefano Ghidoni Fusione di diverse point cloud acquisite da punti di vista diversi e generazione della depth map Tesina: sviluppo di un algoritmo che è in grado di fondere insieme più

3 Matteo Munaro, Stefano Ghidoni Fusione di diverse point cloud acquisite da punti di vista diversi e generazione della depth map Tesina: sviluppo di un algoritmo che è in grado di fondere insieme più point cloud, avendo a disposizione i dati di calibrazione della rete di sensori. Al semplice merge delle PC dovrà seguire l applicazione di un algoritmo di registrazione fine, per eliminare eventuali artefatti. Tesi: Sviluppo di tecniche di rilevamento della posa (skeletal tracking) a partire dalla point cloud ricavata al punto precedente. Es.: tecniche di thinning, algoritmo di skeletal tracking di PCL.

4 Proposta di Tesina Matteo Munaro, Stefano Ghidoni Stima dell orientazione basata sull analisi di una point cloud Le performance degli skeletal tracker dipendono molto dalla prospettiva. Per esempio, una persona vista frontalmente è più facile da analizzare rispetto a una persona vista di lato. Questa tesina ha l obiettivo di sviluppare un algoritmo che, analizzando una point cloud contenente una persona, fornisce informazioni sulla posa da cui essa è vista, e un valore di confidenza associato. Si richiede che l algoritmo sia provato su un dataset molto ampio e complesso (parte della tesina riguarda la creazione del dataset).

5 Stefano Ghidoni Fusione di feature calcolate da punti di vista diversi Tesina: in precedenti lavori sono stati sfruttati i dati dello skeletal tracker per re-identificare una persona, valutando alcune feature sui keypoint dello scheletro. Si richiede di estendere questo approccio al caso multi punto di vista: come fondere le feature calcolate sullo stesso keypoint visto da diverse angolazioni diverse? Tesi: Integrazione con un sistema di tracking multi punto di vista sviluppato allo IAS-Lab.

6 Studio, sviluppo e implementazione di algoritmi per la realizzazione di un robot mobile che navighi in autonomia in un ambiente semi-sconosciuto e applicazione in ambiente agrario Proposta di Tesina Marco Carraro, Morris Antonello Tesina: Questa tesina si propone di realizzare un robot mobile che riesca a navigare in autonomia in una serra con prodotti biologici per rendere possibile il completamento autonomo di task quali lo spargimento di insetti sui prodotti per la corretta conservazione degli stessi. Tale tesina estenderebbe il progetto Orobot, rendendo generico e indipendente il codice dal tipo di robot. La tesina prevede delle prove in una serra reale con diversi tipi di terreno e condizioni di luce differenti. 6

Stefano Michieletto Modellizzazione di segnali elettromiografici di giunti passivi Tesina: Questa tesina mira a reperire/raccogliere dei dati da segnali EMG su un task che coinvolga più giunti dell

7 Stefano Michieletto Modellizzazione di segnali elettromiografici di giunti passivi Tesina: Questa tesina mira a reperire/raccogliere dei dati da segnali EMG su un task che coinvolga più giunti dell arto inferiore, con il soggetto prima parte attiva e poi passiva del movimento (es. prime fasi della riabilitazione). Il numero soggetti convolti e di ripetizioni del task è molto importante per testare la validità degli algoritmi. Tesi: valutare per ogni soggetto le caratteristiche dei segnali nei due tipi di movimenti e migliorare la bontà del modello ottenuto tramite diverse tecniche di Machine Learning.

8 Stefano Michieletto Modellizzazione EMG di soggetti diversi per il controllo di più giunti Tesina: Questa tesina vuole estendere lo studio fatto sulla creazione di un modello comune a partire da dati EMG di soggetti diversi. L obiettivo principale è quello di estendere lo studio a più di un giunto e ad azioni più complesse. Si vuole perciò estrarre le caratteristiche comuni ai segnali scelti attraverso tecniche di Machine Learning già applicate nel caso di un singolo giunto verificando la bontà dell algoritmo scelto. Tesi: applicazione online dell algoritmo e studio dell evoluzione dei modelli utilizzati nel caso di uso intensivo da parte di un utente. Confronto un diverso algoritmo allo stato dell arte.

9 Stefano Michieletto Canestro con bersaglio mobile su più gradi di libertà L argomento è il Robot Learning by Demonstration. Lo scopo nella tesina è di riuscire ad insegnare al robot come fare canestro mirando ad un bersaglio la cui posizione varia lungo più gradi di libertà. La tecnica di Machine Learning utilizzata dovrà perciò tenere conto non solo del movimento della persona che tira a canestro, ma anche della posizione del canestro stesso. Tesina: considerare più gradi di libertà nel movimento del canestro, come nel movimento fatto dalla persona. Tesi: considerare i tentativi fatti dal robot per migliorare il modello e confrontare il risultato con tecniche simili allo stato dell arte.

10 Stefano Michieletto Assemblaggio di una portiera di automobile (EuRoC Benchmarking) Questo argomento deriva dalla fase di Benchmarking del progetto EuRoC, una challenge europea sulla robotica della quale stiamo iniziando la fase 2 dopo una selezione iniziata lo scorso anno. Il Benchmarking si articola in diverse operazioni, ma per avere un dettaglio maggiore dovremo aspettare l incontro tra tutti i partner del progetto che si svolgerà il prossimo 8 e 9 giugno. Saranno previsti sicuramente task di riconoscimento attraverso visione, di controllo del robot, di pick and place di pezzi complessi.

11 Stefano Michieletto Avvolgimento automatico di bobine (EuRoC freestyle) Questo argomento deriva dalla fase di Freestyle del progetto EuRoC, una challenge europea sulla robotica della quale stiamo iniziando la fase 2 dopo una selezione iniziata lo scorso anno. L obiettivo è di imparare ad avvolgere un filo attraverso un percorso definito da un operatore attraverso una serie di dimostrazioni. Il sistema prevede il tracking del movimento della persona mentre svolge il filo usando una rete di telecamere. Il movimento registrato viene tradotto in spostamenti del robot attraverso un sistema di cinematica inversa e generalizzato attraverso GMM. La traiettoria viene poi estratta usando GMR e eseguita dal robot su cui è montato un sistema di svolgimento del filo.

Nishiwaki, Satoshi Kagami, James J. Kuffner.

12 Elisa Tosello NAMO: Navigation Among Movable Obstacles [7] (a) Configuration (b) Solution obtained through a deterministic NAMO planner (c) Execution [7] Mike Stilman, Koichi Nishiwaki, Satoshi Kagami, James J. Kuffner. Planning and Executing Navigation Among Movable Obstacles. Proceedings of the IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems IROS 06, Oct. 2006

13 Proposta di Tesine Michele Moro Proposte varie di tesine con sviluppo pratico Programmazione in NXC (C-like) per robot educativo EV3: panoramica ed esempi Sviluppo di esempi/dimostrativi a scopo didattico con linguaggi iconici Sviluppo di esempi/dimostrativi con robot EV3, con particolare riferimento alle possibilità inclusive (ipovedenti, autistici, altri tipi di disordini nell'apprendimento e disabilità in genere) Sviluppo di esempi/dimostrativi con Arduino/Tinkerkit ( Sviluppo di esempi/dimostrativi con Robot Arduino ( Simulazione di robot didattico in ambiente Scratch/Snap ( Interfacciamento dell'ambiente di programmazione Snap con smartphone Android (al fine di utilizzare i dispositivi dello smartphone come hardware esterno) Adattamento a EV3-G di un linguaggio descrittivo e relativa configurazione di un editor personalizzabile

14 Morris Antonello Filippo Basso Roberto Bortoletto Marco Carraro Stefano Ghidoni Emanuele Menegatti Stefano Michieletto Michele Moro Matteo Munaro Luca Tonin Elisa Tosello

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