Structure learning of graphical models for task-oriented robot grasping

In the collective imaginaries a robot is a human like machine as any androids in science fiction. However the type of robots that you will encounter most frequently are machinery that do work that is too dangerous, boring or onerous. Most of the robots in the world are of this type. They can be found in auto, medical, manufacturing and space industries. Therefore a robot is a system that contains sensors, control systems, manipulators, power supplies and software all working together to perform a task. The development and use of such a system is an active area of research and one of the main problems is the development of interaction skills with the surrounding environment, which include the ability to grasp objects. To perform this task the robot needs to sense the environment and acquire the object informations, physical attributes that may influence a grasp. Humans can solve this grasping problem easily due to their past experiences, that is why many researchers are approaching it from a machine learning perspective finding grasp of an object using information of already known objects. But humans can select the best grasp amongst a vast repertoire not only considering the physical attributes of the object to grasp but even to obtain a certain effect. This is why in our case the study in the area of robot manipulation is focused on grasping and integrating symbolic tasks with data gained through sensors. The learning model is based on Bayesian Network to encode the statistical dependencies between the data collected by the sensors and the symbolic task. This data representation has several advantages. It allows to take into account the uncertainty of the real world, allowing to deal with sensor noise, encodes notion of causality and provides an unified network for learning. Since the network is actually implemented and based on the human expert knowledge, it is very interesting to implement an automated method to learn the structure as in the future more tasks and object features can be introduced and a complex network design based only on human expert knowledge can become unreliable. Since structure learning algorithms presents some weaknesses, the goal of this thesis is to analyze real data used in the network modeled by the human expert, implement a feasible structure learning approach and compare the results with the network designed by the expert in order to possibly enhance it.

Principi di funzionemento e architettura del robot chirurgico Da Vinci S e sue applicazioni in ambito otorinolaringoiatrico.

La tesi descrive il funzionamento del robot chirurgico Da Vinci S ed illustra la sua architettura. Si analizza poi il suo impiego in ambito otorinolaringoiatrico mostrando vantaggi e limiti di questa innovativa tecnologia.

On the Design of a Boolean-network Robot Swarm: Collective Recognition of Ground Patterns.

Uno dei principali ambiti di ricerca dell’intelligenza artificiale concerne la realizzazione di agenti (in particolare, robot) in grado di aiutare o sostituire l’uomo nell’esecuzione di determinate attività. A tal fine, è possibile procedere seguendo due diversi metodi di progettazione: la progettazione manuale e la progettazione automatica. Quest’ultima può essere preferita alla prima nei contesti in cui occorra tenere in considerazione requisiti quali flessibilità e adattamento, spesso essenziali per lo svolgimento di compiti non banali in contesti reali. La progettazione automatica prende in considerazione un modello col quale rappresentare il comportamento dell’agente e una tecnica di ricerca (oppure di apprendimento) che iterativamente modifica il modello al fine di renderlo il più adatto possibile al compito in esame. In questo lavoro, il modello utilizzato per la rappresentazione del comportamento del robot è una rete booleana (Boolean network o Kauffman network). La scelta di tale modello deriva dal fatto che possiede una semplice struttura che rende agevolmente studiabili le dinamiche tuttavia complesse che si manifestano al suo interno. Inoltre, la letteratura recente mostra che i modelli a rete, quali ad esempio le reti neuronali artificiali, si sono dimostrati efficaci nella programmazione di robot. La metodologia per l’evoluzione di tale modello riguarda l’uso di tecniche di ricerca meta-euristiche in grado di trovare buone soluzioni in tempi contenuti, nonostante i grandi spazi di ricerca. Lavori precedenti hanno gia dimostrato l’applicabilità e investigato la metodologia su un singolo robot. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire prova di principio relativa a un insieme di robot, aprendo nuove strade per la progettazione in swarm robotics. In questo scenario, semplici agenti autonomi, interagendo fra loro, portano all’emergere di un comportamento coordinato adempiendo a task impossibili per la singola unità. Questo lavoro fornisce utili ed interessanti opportunità anche per lo studio delle interazioni fra reti booleane. Infatti, ogni robot è controllato da una rete booleana che determina l’output in funzione della propria configurazione interna ma anche dagli input ricevuti dai robot vicini. In questo lavoro definiamo un task in cui lo swarm deve discriminare due diversi pattern sul pavimento dell’arena utilizzando solo informazioni scambiate localmente. Dopo una prima serie di esperimenti preliminari che hanno permesso di identificare i parametri e il migliore algoritmo di ricerca, abbiamo semplificato l’istanza del problema per meglio investigare i criteri che possono influire sulle prestazioni. E’ stata così identificata una particolare combinazione di informazione che, scambiata localmente fra robot, porta al miglioramento delle prestazioni. L’ipotesi è stata confermata applicando successivamente questo risultato ad un’istanza più difficile del problema. Il lavoro si conclude suggerendo nuovi strumenti per lo studio dei fenomeni emergenti in contesti in cui le reti booleane interagiscono fra loro.

Teoria del consenso e applicazione al problema del coordinamento del moto di robot.

Il sempre crescente numero di applicazioni di reti di sensori, robot cooperanti e formazioni di veicoli, ha fatto sì che le problematiche legate al coordinamento di sistemi multi-agente (MAS) diventassero tra le più studiate nell’ambito della teoria dei controlli. Esistono numerosi approcci per affrontare il problema, spesso profondamente diversi tra loro. La strategia studiata in questa tesi è basata sulla Teoria del Consenso, che ha una natura distribuita e completamente leader-less; inoltre il contenuto informativo scambiato tra gli agenti è ridotto al minimo. I primi 3 capitoli introducono ed analizzano le leggi di interazione (Protocolli di Consenso) che permettono di coordinare un Network di sistemi dinamici. Nel capitolo 4 si pensa all'applicazione della teoria al problema del "loitering" circolare di più robot volanti attorno ad un obiettivo in movimento. Si sviluppa a tale scopo una simulazione in ambiente Matlab/Simulink, che genera le traiettorie di riferimento di raggio e centro impostabili, a partire da qualunque posizione iniziale degli agenti. Tale simulazione è stata utilizzata presso il “Center for Research on Complex Automated Systems” (CASY-DEI Università di Bologna) per implementare il loitering di una rete di quadrirotori "CrazyFlie". I risultati ed il setup di laboratorio sono riportati nel capitolo 5. Sviluppi futuri si concentreranno su algoritmi locali che permettano agli agenti di evitare collisioni durante i transitori: il controllo di collision-avoidance dovrà essere completamente indipendente da quello di consenso, per non snaturare il protocollo di Consenso stesso.

Stato dell'arte della progettazione automatica di programmi per robot

La comprensione delle proprietà e delle meccaniche di funzionamento dei sistemi complessi e dinamici che ci circondano è uno degli obiettivi principali delle discipline ingegneristiche e scientifiche. Lo sviluppo nel campo dell'Intelligenza Artificiale ha permesso la creazione di entità robotiche sempre più intelligenti, in grado di manifestare comportamenti notevoli e di raggiungere gli obiettivi prefissati: la progettazione di software di controllo ha velocemente ricevuto una crescente responsabilità. Questo elaborato si propone di inquadrare in generale la situazione della progettazione di software di controllo robotici, focalizzandosi in particolare sulle tecniche di progettazione automatica di programmi per robot: dopo aver inquadrato il background su cui si basa la progettazione automatica ed aver mostrato una panoramica dei principali metodi di progettazione diretta, vengono elencate e spiegate le tecniche più utilizzate ed interessanti della progettazione automatica di programmi per robot.

Applicazione del linguaggio ad agenti Jason per la programmazione di alto livello di robot

I sistemi software rivestono nel campo dell'informatica un ruolo di fondamentale importanza. Negli ultimi anni una caratteristica richiesta ai sistemi è la decentralizzazione del controllo, nell'ottica di un sistema visto come connessioni di parti che possono interagire, e dove ciascuna parte possiede un certo grado di autonomia nella scelta delle attività che devono essere compiute. In tale contesto si introduce il paradigma degli agenti, in quanto include sia aspetti relativi ai modelli computazionali, sia aspetti relativi ai linguaggi. Nella tesi si esplora l'applicazione del linguaggio di programmazione Jason applicato alla programmazione dei controllori di robot. In particolare, si esplora ciò che riguarda il comportamento individuale dell'agente.

Extracting FSA descriptions of robot behaviours from the dynamics of automatically designed controller networks

Automatic design has become a common approach to evolve complex networks, such as artificial neural networks (ANNs) and random boolean networks (RBNs), and many evolutionary setups have been discussed to increase the efficiency of this process. However networks evolved in this way have few limitations that should not be overlooked. One of these limitations is the black-box problem that refers to the impossibility to analyze internal behaviour of complex networks in an efficient and meaningful way. The aim of this study is to develop a methodology that make it possible to extract finite-state automata (FSAs) descriptions of robot behaviours from the dynamics of automatically designed complex controller networks. These FSAs unlike complex networks from which they're extracted are both readable and editable thus making the resulting designs much more valuable.

Tesi sperimentale per valutare l'esperienza chirurgica nell'uso del robot Da Vinci Si

Questa tesi si compone di due parti tra loro correlate. Nella prima viene analizzato l’attuale stato dell’arte in ambito di robot chirurgici e, successivamente, sono illustrate le caratteristiche tecniche e funzionali del robot chirurgico Da Vinci Si e ne viene evidenziata la mancanza di sensori in grado di fornire all’utilizzatore un feedback aptico. La seconda parte propone uno studio che ha lo scopo di dimostrare come l’esperienza del chirurgo riesca a sopperire alla mancanza di un sensore in grado di fornire un riscontro della forza impressa sugli strumenti nel campo operatorio. A questo proposito, vengono illustrati i risultati del test appositamente costruito, cui è stato sottoposto un campione di chirurghi di diversi ambiti specialistici, per dimostrare come l’esperienza e la destrezza consentono all’utilizzatore del robot Da Vinci Si di ricevere un’indicazione della forza impressa sui tessuti del campo operatorio tramite un riscontro visivo.

Strategie di Social Media Marketing delle società sportive professionistiche: un indice di esposizione applicato ai teams NBA.

L’obiettivo di questo studio è analizzare in che misura e con quali modalità le società di un mercato ricco ed importante come quello della National Basketball Association stiano sfruttando i canali messi a disposizione dal Web 2.0 e dai cosiddetti nuovi media. Il progetto si propone quindi di rispondere ai seguenti tre quesiti di ricerca:
 1 Quali sono gli strumenti attualmente a disposizione delle società NBA per promuovere il loro “prodotto” relativamente all’utilizzo delle tecnologie del Web 2.0 e dei Social Media?
 2 Quali vantaggi e quali cambiamenti hanno portato queste nuove tecnologie nella comunicazione e nelle relazioni tra impresa sportiva ed i suoi fan?
 3 E' possibile individuare un indice di esposizione su Web e Social Media applicato ai teams NBA in grado di fornire una stima di quanto e come una società stia usando questi mezzi? Il progetto inizia con un’analisi dello stato dell’arte, partendo dal settore più generale del marketing e del management dello sport, passando per l’utilizzo dei Social Media nel settore sportivo fino a focalizzarsi sugli studi specifici relativi al mondo NBA. Successivamente lo studio segue tre fasi: una prima introduttiva dove sono descritti i principali mezzi disponibili per le società in termini di Social Media Marketing e gli effetti benefici che questi possono avere; una seconda fase in cui viene definito l’indice nei suoi diversi parametri, ed infine un’ultima fase in cui vengono raccolti i dati relativi ad un campione di squadre NBA ed analizzati per elaborare i risultati ottenuti. L’elaborazione dei risultati porta poi ad individuare trend comuni, punti di forza e debolezza ed eventuali migliorie future per le strategie delle società NBA.

Un’applicazione di elaborazione del linguaggio naturale per il gioco di "Indovina chi?" su robot umanoide

La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.

Installazione del navigation stack su rover terrestre e applicazione del kinect nello human-robot interaction.

Progetto SHERPA. Installazione e configurazione del Navigaton Stack su Rover terrestre. Utilizzo e configurazione di LMS151 Sick. Utilizzo e configurazione di Asus Xtion Pro. Progettazione di software per la localizzazione e l'inseguimento di persone tramite camera di profondita.