Proposte di Tesine/Tesi Laboratorio di Sistemi Autonomi Intelligenti

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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

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.

3 Proposta di Tesi Matteo Munaro Automatic hand-eye calibration for robot manipulators Il progetto Europeo FibreMap consiste nel calcolare l orientazione di fibre di carbonio e proiettare questa informazione su un modello 3D del pezzo scansionato. Perché la mappatura funzioni, è necessario conoscere la rototraslazione tra la telecamera e il robot (calibrazione handeye). Questa calibrazione consiste nel prendere delle foto di una scacchiera da diverse posizioni del robot. Tesi: la tesi consiste nel rendere automatica la procedura di calibrazione hand-eye, che di solito è svolta muovendo il robot manualmente, assicurandosi di prendere foto da opportune posizioni in modo da minimizzare l errore di calibrazione.

4 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.

5 Similarità tra movimenti della mano Proposta di Tesina/Tesi Stefano Michieletto Tesina: Analisi di movimenti complessi della mano per determinare la similarità dei diversi task basandosi sulla distanza tra posizione, velocità e accelerazione dei giunti dell arto. Il metodo utilizzato sarà validato utilizzando un elevato numero di soggetti convolti e diverse ripetizioni del task per testare la validità degli algoritmi. Tesi: Valutazione delle similarità utilizzando metriche differenti che permettano di creare una tassonomia più precisa dei movimenti considerati. Decomposizione in primitive di movimento e trasferimento su robot dei movimenti eseguiti.

6 Stefano Michieletto Costruzione e interfacciamento di una mano robotica stampata in 3D Tesina: Assemblaggio della mano dalla stampa 3D dei componenti e test di funzionamento attraverso link a scheda embedded. Interfacciamento base con ROS. Tesi: Creazione di un interfaccia a più alto livello in ROS per il movimento della mano e mapping rispetto al movimento dei giunti umani.

7 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.

8 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.

9 Marco Carraro Integrazione driver Kinect v2 con CUDA e ROS per robotica mobile Tesina: Questa tesina ha come obiettivo il miglioramento del driver attuale libfreenect2 per Kinect v2 allo scopo di utilizzare tale sensore con piattaforme embedded come la nvidia Jetson TK1. A tale scopo sarà necessario l utilizzo di CUDA per parallelizzare la generazione delle nuvole di punti. Tesi: La tesina può continuare come tesi introducendo l uso reale del sensore Kinect v2 con una piattaforma robotica Turtlebot2.

10 Morris Antonello Individuazione, studio e test dei principali algoritmi per la generazione di object detection proposals nel 2D/3D. Tesina/Tesi: Molti dei migliori algoritmi per il riconoscimento di oggetti sono preceduti da una fase di pre-selezione che individua zone potenzialmente contenenti un oggetto. Evitare la dispendiosa analisi di tutte le possibili finestre in un frame permette l'utilizzo di algoritmi di riconoscimento più sofisticati. Questa tesina richiede di: Individuare e studiare i principali algoritmi di object detection proposal nel 2D/3D disponibili in rete. La ricerca dovrà essere orientata verso algoritmi relativamente veloci (< 10s per frame). Quali algoritmi nel 2D sono già stati generalizzati al 3D? Test e confronto di due di essi su un dataset standard (rgbd) e su un dataset del laboratorio (rgbd) per il rilevamento di persone a terra Una possibile tesi è l'estensione 3D e/o l'ottimizzazione di uno di questi algoritmi Marco Carraro

11 Morris Antonello Studio della libreria OctoMap e test su un insieme di PointCloud output di una scansione FibreMap Tesina: Parte del progetto Europeo FibreMap consiste nella scansione con un robot manipolatore di alcuni preform in fibra di carbonio per il loro controllo qualità. L'output di una scansione è un insieme di point cloud (punto + orientazione +...) successivamente filtrate e fuse. La grande quantità di punti (maggiore della max_size di uno std::vector) va opportunamente gestita altrimenti si possono verificare problemi di memoria a runtime. Questa tesina richiede di: Studiare la libreria OctoMap e testarla sulle PointCloud delle scansioni delle preform (considerare solo i punti) Introdurre il filtraggio basato sull'orientazione L'output dovrà essere analogo a quello dell'attuale algoritmo di fusione

12 Morris Antonello Filippo Basso Roberto Bortoletto Marco Carraro Stefano Ghidoni Emanuele Menegatti Stefano Michieletto Michele Moro Matteo Munaro Giorgia Pitteri Francesca Stival Luca Tonin Elisa Tosello