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Presentazione Tesi di LaureaPRISMA Lab 2013PRISMA LabDipartimento di Ingegneria Elettrica e Tecnologie dell’InformazioneUniversità di Napoli Federico IIwww.prisma.unina.itTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Robotica Avanzata

Analisi della piattaforma ROS e progettazione di moduli orientati alrobot COMAU Smart SixApplicazioni di Robotica Industriale (ARI)• ROS Robot Operating System è un middleware open-sourceche fornisce librerie e strumenti per aiutare gli sviluppatori disoftware a creare applicazioni per la robotica.• Obiettivo della tesi è quello di progettare e realizzare deimoduli orientati a robot industriali, in particolare il ComauSmart-Six, sotto questo middleware.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero (fabio.ruggiero@unina.it)Robotica Avanzata

Controllo di impedenza di un braccio robotico ultraleggeroApplicazioni di Robotica Industriale (ARI)• La tesi riguarda la robotica aerea realizzando un braccio ultraleggero da applicare avelivoli di piccole dimensioni.• Per Il controllo di impedenza si vuole realizzare una misura indiretta della coppia algiunto misurando la corrente dei motori• Lo sviluppo della tesi prevede:1. Lo sviluppo del controllo a basso livello2. Stima dei parametri dinamici del braccio3. Controllo di impedenza.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it)Correlatore: Ing. L. Buonocore (lusario@libero.it)Robotica Avanzata

Sviluppo di un micro sensore di forza/momento a croce di Malta con busseriale I2CApplicazioni di Robotica Aerea (ARA)• Lo studio di un sensore di forza/momento necessario per la stima delle componenti inpunta sfruttate per il controllo di impedenza del braccio.• Lo sviluppo di questa tesi prevede:1. Disegno e sviluppo di un sensoreminiaturizzato di coppia con elementideformabili tramite strain gauges2. Implementazione della parte dicondizionamento ed acquisizioneelettronica della periferica con l’uso di unainterfaccia seriale.3. Caratterizzazione del sensore e svilupposoftware di interfacciaTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it)Correlatore: Ing. L. Buonocore (lusario@libero.it)Robotica Avanzata

Interazione tra uomo e robot in ambienti non strutturati per lariabilitazione robotica e la robotica per assistenzaApplicazioni 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'attivazionemuscolare.Rispetto ad un terapista umano, un robot per riabilitazione garantisce una maggiore accuratezza sia in termini diripetitività 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 delpaziente e di ottimizzare l’outcome della terapia,Neuro-riabilitazionegarantendo sempre la sicurezza dell’interazione.L’ambiente di lavoro è parzialmente strutturato, poiché l’interazione tra robot e paziente può variare in base allecapacità motorie residue del paziente o a sue reazioni Ictus imprevedibili a stimoli terapeutici.Obiettivo della tesi:Implementazione di strategie di controllo (adattativo, switching, …) chetengano conto dei parametri biomeccanici del paziente e che siano in gradodi fornire assistenza adattandosi alle sue capacità motorie residue.Una validazione preliminare dell ’ architettura di controllo sara ’ fatta insimulazione al fine di determinare possibili errori o malfunzionamenti in vistadell’implementazione su una piattaforma robotica reale.Il lavoro potrà anche essere utilizzato in congiunzione con un sistema per lastima della posa dell’arto del paziente durante la seduta di riabilitazione alfine di determinare i parametri cinematici dell’arto.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)Robotica Avanzata

Sviluppo di un metodo di simulazione con feedback in chirurgia roboticaApplicazioni di Robotica Chirurgica (ARC)Realizzazione e validazione di metodi per la simulazione di operazioni chirurgichesu modelli anatomici di strumenti di ricostruzione 3D pre-operatori ed intraoperatoricon la creazione di accurati modelli di organi deformabili concomportamento fisico compatibile con sistemi di feedback di tipo tattile (ritornodi forza).Cosa usare?• Software CAD 3D• Interfacce aptiche• KUKA lightweight robot(LWR)Scopo della tesiTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. D. D’Auria (daniela.dauria4@unina.it)Robotica Avanzata

Sviluppo di un simulatore dinamico integrato con tools di Matlab per analisi,pianificazione e controllo di maniTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)MOTIVAZIONETestare strategie di pianificazione e controllo in assenza di un sistema robotico realePossibilità di aggiungere informazioni sulla qualità della presa integrando indici di qualità ad hocOBIETTIVI Sviluppo di piattaforma virtuale braccio-mano, che interagisca dinamicamente con oggetti nella scena, importazione del modellomano 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 modulareche supporta la creazione e l’aggiunta di nuove funzionalità, modellazione geometrica e dinamica, e Graspit! basato suOpenInventor, C++ object oriented programming, per modellazione geometrica e Coin3D per interfaccia graficaSynGraspTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)Robotica Avanzata

Pianificazione di prese antropomorfe utilizzando sinergie posturali concoordinamento braccio‒mano mediante reti neuraliTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)MOTIVAZIONE Le sinergie posturali consentono di controllare la mano in un sottospazio delle configurazioni di dimensioni notevolmente ridotterispetto ai g.d.l. della mano stessa. Questo comporta l’esigenza di pianificare la presa nello stesso sottospazio. Le reti neuralicostituiscono un utile strumento per approssimare la relazione non lineare tra le caratteristiche dell’oggetto e le specifiche delcompito 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 perapprendimento supervisionato Utilizzo di tecniche di reinforcement learning Validazione della rete per via sperimentaleLibrerie input-outputRete NeuraleRisultati PreliminariIntegrazione e coordinazionecon il braccioSTRUMENTI DEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc), Sensori tattili, possibilità di integrare il braccio KUKA LWRTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)Robotica Avanzata

MOTIVAZIONESegmentazione del movimento e classificazione di azioni elementari perstrategie di manipolazione con sinergie senso-motorieTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)Le sinergie posturali consentono di controllare la mano in un sottospazio delle configurazioni di dimensioninotevolmente ridotte rispetto ai g.d.l. della mano stessa e di pianificare operazioni di manipolazione in manierasemplificata e human-likeOBIETTIVI Investigazione di metodi di segmentazione del movimentoal fine di suddividere i compiti di manipolazione complessiin azioni elementari Le tecniche di segmentazione e interpretazione delmovimento sviluppate verranno utilizzate per divideremanovre complesse in sottomanovre pianificate econtrollate successivamente utilizzando le sinergie Individuare un sottospazio di sinergie per ogni azionesemplice di manipolazione (del tipo svitare un tappo)STRUMENTIDEXMART Hand e/o Shadow Hand, Camera sensors (Kinect etc), Sensori tattili, Sistemi di motion captureTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)Robotica Avanzata

Progettazione meccanica di mani umanoidi sotto-attuate mediante l’utilizzodi sinergie posturali con test in simulazione e/o prototipoTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)MOTIVAZIONE Le mani robotiche antropomorfe dispongono per definizione di numerosi gradi di libertà (tra 20 e 25). Larealizzazione e il controllo di mani così complesse richiede l’utilizzo di molti sensori e soprattutto attuatori cheimpongono vincoli sulla dimensione e sul peso. Gli algoritmi di controllo dovendo gestire molti gradi di libertà emolte 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 persemplificare la sintesi delle prese garantendo un comportamento human-like ma sono un utile strumento per larealizzazione di mani sottoattuate (1-3 motori) . Mediante l’implementazione meccanica di tali accoppiamentitra giunti e dita è possibile realizzare mani più leggere e più piccole, nonché controllabili con un numero ridottodi segnali .OBIETTIVI Individuazione di cinematiche e meccanismi di trasmissionedel moto che forniscano un buon compromesso traantropomorfismo, semplicità di implemantazione degliaccoppiamenti sinergici tra giunti, e numero di attuatori Analisi della fattibilità e delle prestazioni mediante l’utilizzo distrumenti software di modellazione CAD e di analisi dellapresa Realizzazione di un prototipo mediante stampante 3D emateriali di integrazione a basso costo: tendini e/o molle emeccanismi di trasmissione e motoriSTRUMENTISrumenti di modellazione CAD (Solid Edge), Ambienti virtuali (Graspit!) e MATLAB Tools (SynGrasp) perl’analisi della presaRelatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)Robotica Avanzata

Estensione di algoritmo bio-ispirati di presa ottima di oggetti cilindricia oggetti di forma diversaTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)L’operazione di presa realizzata dall’uomo è composta da 3 fasi: reaching, preshaping e grasping. Al fine diridurre la complessità degli algoritmi di controllo per la stabilità della presa, è fondamentale trovare la migliorconfigurazione della mano (cosa che viene fatta nella fase di pre-shaping). Essa dipende dalla forma dell’oggettoe dall’azione che si vuole svolgere una volta afferrato l’oggetto. Partendo dalle tassonomie della presa presentiin letteratura e dall’osservazione delle prese più comunemente usate nella vita quotidiana si focalizzeràl’attenzione sulla presa tridigitale.Obiettivo della tesi:Analisi dell’operazione di presa realizzata dall’uomo al fine di individuare un comportamento comune tra soggettidiversi in modo da trovare una regola generale per realizzare una presa tridigitale stabile e human-like.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)Robotica Avanzata

Inseguimento in tempo reale dei movimenti delle dita tramite Kinect edinterfacciamento con un ambiente virtualeTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)Dall’analisi del comportamento della mano umana durante le operazioni ‘’reach and grasp’’ è possibile ottenereutili informazioni per una naturale Interazione Uomo-Robot. Algoritmi basati sulla visione permettono di stimare laposa della mano.Obiettivo della tesi:Implementazione di un algoritmo silhouette-based o marker-based per la stima della posa in tempo realedella mano umana. I dati saranno prelevati tramite il dispositivo di motion sensing KINECT e saranno utilizzatiper movimentare un modello virtuale di mano.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)Robotica Avanzata

Analisi della presa realizzata da un essere umanotramite videocamere o più KinectTecniche 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 dellamano umana durante un’ operazione di presa. Sarà fondamentale la gestione delle occlusioni. Verràanalizzata la possibilità di utilizzare più dispositivi di motion sensing KINECT (individuando eventualiproblematiche) o verrà utilizzato un sistema multi-camera a basso costo.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)Robotica Avanzata

Sviluppo di un oggetto sensorizzato per lavalutazione delle forze di presaTecniche di Manipolazione e Presa (TMP)Al fine di realizzare una presa stabile con una mano robotica è necessario che siano verificate le condizioni diForm 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 leproprietà di force closure. Imitare ciò che fa l’uomo è una delle possibili soluzioni da seguire. Basandosi quindisul 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 contattodurante l’azione di presa. I dati ottenuti saranno utilizzati per comandare la mano robotica DLR-HIT-Hand II.Il lavoro potrà essere utilizzato anche perdeterminare le forze di interazione tra terapistae paziente durante una seduta di riabilitazionetramite sensori tattili incorporati in un guantoindossato dal terapista. Al fine di individuarel’interazione ottima tra terapista e pazientesaranno estratti indicatori ad hoc. Le forzeestratte saranno usate come riferimento per laterapia robotica.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Cordella (francesca.cordella@unina.it)Robotica Avanzata

Modellistica, analisi, controllo ed implementazione di attività tipiche digiocolieri su di un robot manipolatoreTecniche di Manipolazione Dinamica (TMD)• Modellistica di un sistema in grado di manipolare dinamicamenteoggetti• Analisi del sistema modellato tramite ambiente Matlab/Simulink• Controllo del sistema in ambiente Matlab/Simulink• Implementazione di quanto realizzato in simulazione su piattaformaesistente, o costruzione di hardware appropriatoTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero (fabio.ruggiero@unina.it)Robotica Avanzata

Presa dinamica al volo di oggetti lanciati tramite videocameraad alte prestazioni e/o Microsoft KinectTecniche di Manipolazione Dinamica (TMD)• Studio ed interfacciamento di una telecamera ad alte prestazioni e/o del sensoreKinect• Identificazione sperimentale dei parametri dinamici del robot Comau Smart Six• Implementazione di algoritmi di controllo per la stabilizzazione dinamica di unapalla (eventualmente anche in ambiente simulativo Matlab/Simulink)• Implementazione di algoritmi di contorllo per la presa e successiva stabilizzazionedinamica di un oggetto lanciatoTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ruggiero (fabio.ruggiero@unina.it)Robotica Avanzata

Ottimizzazione di tecniche di interazione uomo-robotbasate su un approccio multimodaleTecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)• La ricerca che sottende questa tesi si riferisce all’usocombinato di diverse fonti sensoriali per l’ottimizzazionedelle tecniche di interpretazione delle intenzioni di unoperatore umano in task di interazione uomo-robot.• Lo sviluppo di questa tesi prevede:1. l’impiego di Metodi di Classificazione per identificare i comandigestuali dell’utente (Hidden Conditional Random Fields, HiddenMarkov Models, Particle Filters, etc)2. lo studio e sviluppo di un protocollo per comandi vocali perl’interazione uomo-macchina3. Tecniche per la gestione e la fusione di input multipli edeterogenei (Decision Level Fusion)4. Sistema di alto livello implementati attraverso il formalismo deiPOMDP (Partially Obeservable Markov Decosion Problem) per lagestione del “Dialogo” (voce e gesti).Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)Robotica Avanzata

Apprendimento automatico di schemi di interazione uomo-robotsupportato dall’utilizzo di un dispositivo KinectTecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)• Questa tesi è volta allo studio e all’utilizzo di modernetecnologie, quali Kinect o remote controller Wii, per losviluppo e l’implementazione di nuovi protocolli dicomunicazione tra uomo e robot.• L’idea è quella di utilizzare le funzionalità messe adisposizione da questi dispositivi per aiutare il controllerdel robot ad interpretare le volontà dell’operatoreumano, per mezzo dell’analisi e dell’elaborazionederivanti dai movimenti dello stesso nello spaziooperativo del robot.• L’analisi gestuale in questo contesto diventa pertanto ilmotore guida delle azioni intraprese dal robot, econsente di gestire i comportamenti del robot inmaniera facile ed intuitiva.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)Robotica Avanzata

Interazione emotiva uomo-robotTecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)Obiettivi• Rilevazione e sintesi di emozioni nei segnali sociali permigliorare la qualità dell’interazione uomo-robot• Investigazione del ruolo delle emozioni nei processi cognitiviMetodi• Analisi di segnali sociali (principalmente voce e gesti)• Interpretazione delle emozioni in termini dimensionali• Assegnazione di un ruolo architetturale alle emozioniTematiche• Reinforced learning• Signal processing• Robotica cognitivaTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)Robotica Avanzata

.!.!.!Tecniche bio-ispirate basate sui meccanismi dell’attenzione per lacoordinazione dei movimenti di un braccio robotico interagenteTecniche 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 incorrispondenza di fasi di attenzione/distrazione dettati da particolari stimoli• La piattaforma robotica messa a disposizione per la parte sperimentale èrappresentata da un Pioneer P3-Dx della’Adept MobileRobots e ilbracciorobotico Cyton 7DOF Pioneer Arm, o il braccio robotico LWR della KUKA.Delibera/ ve!Layer!!A- en/ onal!Execu/ ! ve!Layer!!!!!!A- en/ onal!Reac/ !!ve!BBA!Layer! !!!!Supervisory!A-!en/ onal!Execu/ ve!System!!!!!!Percep/ ve!System! !Low!Level!Control! !!!!!!!Sensors! !Actuators! !!!!!!!!!!!!!Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013!!!!!!!A- en/ onal!Execu/ ! ve!Layer!!!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! πSchema!!t #Schema!!A- en/ onal!Reac/ ! ve!BBA!Layer!!Supervisory!A- en/ onal!Execu/ ve!System!Architetture multi livello (Behavior-Based architecture ,Multilayer Hybrid System)Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)I meccanismi attentivi vengono utilizzatiprincipalmente per:1) Ridurre il carico computazionale,focalizzando l’attenzione solo sustimoli salienti o task rilevanti2) Migliorare l’utilizzo della gestionedelle risorse limitate del sistemarispetto all’esecuzione di taskconcorrentiRobotica Avanzata

MOTIVAZIONETesi di Laurea PRISMA Lab 2013Strategie di controllo per l’interazione sicura e intuitiva dell’essereumano con il LWR KUKARelatore: 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 dirobot manipolatori sia nell’ambito industriale che nell’ambito della robotica di servizio per lo sviluppo di applicazioni dicooperazione, assistenza e applicazioni medicheOBIETTIVI (ATTIVITA’ SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab) Sviluppo di strategie di controllo di impedenza/ammettenzavariabile per adattare il comportamento del robot alleintenzioni dell’essere umano Le intenzioni dell’essere umano possono essereinterpretate in funzione della forza che l’operatore esercitain punta, se l’intenzione è di accelerare il comportamentodel robot deve diventare più cedevole e viceversa Valutare e paragonare diverse strategie perl’interpretazione delle intenzioni dell’uomo tra cui l’utilizzodella stima della stiffness del braccio umano(eventualmente integrando informazioni visive) Sfuttamento della ridondanza durante la cooperazione perriconfigurare il robot in maniera destra al fine diassecondare al meglio i movimenti dell’uomo eimplementazione nello spazio nullo di multitask a prioritàvariabile per integrare l’evitamento di collisioni indesideratetra il corpo del robot e parti dell’essere umano con cuil’interazione non è prevista (utilizzando Kinect Camerasensor per human body detection)STRUMENTI KUKA LWR, Camera sensorsRobotica Avanzata

Tecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)MOTIVAZIONE Per una interazione uomo-robot sicura, intuitiva e che garantisca determinate prestazioni, lo sviluppo distrategie di controllo di forza/impedenza globale (spazio operativo e spazio nullo) richiede l’utilizzo di sensoriaggiuntivi (sensori di forza/coppia al polso in aggiunta ai sensori di coppia ai giunti presenti nel LWR) per poterdisaccoppiare l’impedenza nello spazio operativo e nello spazio nullo.Sviluppo di strategie di controllo di impedenzaattiva per la realizzazione di vincoli virtuali nellospazio operativo al fine di impedire movimenti delrobot in aree critiche. Implementazione di compiti di interazioneintenzionale in punta con controllo di impedenzaattiva o variabile, e comportamento cedevole delcorpo del robot rispetto a interazioni indesideratemediante controllo di impedenza nello spazio nullo.L’utilizzo del sensore di forza/coppia in punta èutile per disaccoppiare i compiti nello spaziooperativo e nello spazio nullo.Strategie di controllo forza/impedenza applicate a LWR KUKA percompiti in cooperazione con l’essere umanoOBIETTIVI (ATTIVITA’ SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab)STRUMENTI KUKA LWR, Camera sensors, Sensore di forza/coppiaTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)Robotica Avanzata

MOTIVAZIONEStrategie di controllo basate sulla visione applicate a LWR KUKA perinterazione sicura con l’essere umanoTecniche 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 losviluppo 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 umanosenza interazione fisicaOBIETTIVI (ATTIVITA’ SPERIMENTALE PRESSO IL PRISMALab)Utilizzo di kinect sensor per l’evitamento di ostacolidurante un compito di collaborazione senzainterazione fisica con l’essere umano. Il compito èrealizzato mediante il tracking di un target da partedell’end-effector del robot e l’utilizzo dellaridondanza per evitare collisioni con il corpo delrobotVariazione dei parametri di impedenza e/o dellastrategia di controllo in funzione della vicinanzadell’essere umano al robot, integrando tecniche dievitamento ostacoli con tecniche di reazionemediante rilevamento del contatto indesideratoSTRUMENTI KUKA LWR, Camera sensorsTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. L. Villani (luigi.villani@unina.it)Correlatore: Dr. Ing. F. Ficuciello (fanny.ficuciello@unina.it)Robotica Avanzata

Controllo di un braccio robotico montato su una piattaforma mobileomnidirezionaleTecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)• Il progetto prevede lo sviluppo della parte meccanica elettronica e software di unapiattaforma robotica mobile su base omnidirezionale• Lo sviluppo di questa tesi prevede:1. Progetto e viluppo delle componentimeccaniche tramite tecniche diprototipazione rapida (3D printing)2. Implementazione e sviluppo di tecniche dimisura di coppia con relativo studio disensori per finalizzate al controllo di coppia3. Gestione del controllo dei singoli giunti abasso livello ed integrazione software suBUS USB4. Implementazione del controllo ad altolivelloTesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Dr. Ing. V. Lippiello (vincenzo.lippiello@unina.it)Correlatore: Ing. L. Buonocore (lusario@libero.it)Robotica Avanzata

Tecniche di gestione decentralizzata di unsistema di agenti robotici cooperantiTecniche di Cooperazione e Interazione (TCI)• L'attività di tesi riguarderà lo sviluppo di metodologieinnovative per il controllo del moto di una squadra dirobot mobili che al fine di raggiungere un obiettivocomune, coopererà sia in un ambiente privo diinfrastrutture di comunicazione e/o reti sensoriali, siain un ambiente in cui tali infrastrutture siano presenti(es. reti wireless).• Particolare attenzione sarà data al problema della navigazione in formazione, in unoscenario dinamico costituito da target ed ostacoli fissi e mobili.• Le strategie sviluppate nel corso della tesi verranno implementate e testate con i set-upsperimentali 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 squadramulti-robot caratterizzata da 3 o 4 Pioneer P3-Dx della Adept MobileRobots.Tesi di Laurea PRISMA Lab 2013Relatore: Prof. B. Siciliano (siciliano@unina.it)Correlatore: Dr. Mariacarla Staffa (mariacarla.staffa@unina.it)Robotica Avanzata