Punti impropri nella robotica mobile

Negli ultimi decenni molti autori hanno affrontato varie sfide per quanto riguarda la navigazione autonoma di robot e sono state proposte diverse soluzioni per superare le difficoltà di piattaforme di navigazioni intelligenti. Con questo elaborato vogliamo ricercare gli obiettivi principali della navigazione di robot e tra questi andiamo ad approfondire la stima della posa di un robot o di un veicolo autonomo. La maggior parte dei metodi proposti si basa sul rilevamento del punto di fuga che ricopre un ruolo importante in questo campo. Abbiamo analizzato alcune tecniche che stimassero la posizione del robot in primo luogo nell’ambiente interno e presentiamo in particolare un metodo che risale al punto di fuga basato sulla trasformata di Hough e sul raggruppamento K-means. In secondo luogo presentiamo una descrizione generale di alcuni aspetti della navigazione su strade e su ambienti pedonali.

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.

Analysis of robot dynamics through complexity measures: an application in automatic design

L'applicazione di misure, derivanti dalla teoria dell'informazione, fornisce un valido strumento per quantificare alcune delle proprietà dei sistemi complessi. Le stesse misure possono essere utilizzate in robotica per favorire l'analisi e la sintesi di sistemi di controllo per robot. In questa tesi si è analizzata la correlazione tra alcune misure di complessità e la capacità dei robot di portare a termine, con successo, tre differenti task. I risultati ottenuti suggeriscono che tali misure di complessità rappresentano uno strumento promettente anche nel campo della robotica, ma che il loro utilizzo può diventare difficoltoso quando applicate a task compositi.

Sperimentazione con algoritmi per l'analisi di nuvole di punti per applicazioni di guida autonoma

Al giorno d’oggi quasi tutte le persone possiedono un mezzo motorizzato che utilizzano per spostarsi. Tale operazione, che risulta semplice per una persona, può essere compiuta da un robot o un autoveicolo in modo autonomo? La risposta a questa domanda è si, ma se ad una persona serve solo un po’ di pratica per guidare, questa azione non risulta altrettanto immediata per dei veicoli motorizzati. In soccorso ad essi vi è la Computer Vision, un ramo dell’informatica che, in un certo senso, rende un elaboratore elettronico in grado di percepire l’ambiente circostante, nel modo in cui una persona fa con i propri occhi. Oggi ci concentreremo su due campi della computer vision, lo SLAM o Simultaneous Localization and Mapping, che rende un robot in grado di mappare, attraverso una camera, il mondo in cui si trova ed allo stesso tempo di localizzare, istante per istante, la propria posizione all’interno di esso, e la Plane Detection, che permette di estrapolare i piani presenti all’interno di una data immagine.

Sistema di visione stereo su architettura ZYNQ

Lo scopo della tesi è creare un’architettura in FPGA in grado di ricavare informazioni 3D da una coppia di sensori stereo. La pipeline è stata realizzata utilizzando il System-on-Chip Zynq, che permette una stretta interazione tra la parte hardware realizzata in FPGA e la CPU. Dopo uno studio preliminare degli strumenti hardware e software, è stata realizzata l’architettura base per la scrittura e la lettura di immagini nella memoria DDR dello Zynq. In seguito l’attenzione si è spostata sull’implementazione di algoritmi stereo (rettificazione e stereo matching) su FPGA e nella realizzazione di una pipeline in grado di ricavare accurate mappe di disparità in tempo reale acquisendo le immagini da una camera stereo.

Valutazione sperimentale di metodologie di rettificazione e impatto su algoritmi di visione stereo

Ricavare informazioni dalla realtà circostante è un obiettivo molto importante dell'informatica moderna, in modo da poter progettare robot, veicoli a guida autonoma, sistemi di riconoscimento e tanto altro. La computer vision è la parte dell'informatica che se ne occupa e sta sempre più prendendo piede. Per raggiungere tale obiettivo si utilizza una pipeline di visione stereo i cui passi di rettificazione e generazione di mappa di disparità sono oggetto di questa tesi. In particolare visto che questi passi sono spesso affidati a dispositivi hardware dedicati (come le FPGA) allora si ha la necessità di utilizzare algoritmi che siano portabili su questo tipo di tecnologia, dove le risorse sono molto minori. Questa tesi mostra come sia possibile utilizzare tecniche di approssimazione di questi algoritmi in modo da risparmiare risorse ma che che garantiscano comunque ottimi risultati.

Strumenti di guida ottica per un sistema di marcatura laser

Il percorso di tesi che ho intrapreso è stato svolto presso l'azienda Datalogic, con l'intento di integrare un sistema di visione ad un sistema di marcatura laser. L'utilizzo di questo potente strumento è però vincolato dalla particolare posizione fisica occupata, di volta in volta, dall'oggetto; per questo motivo viene fissato nella posizione desiderata, attraverso dime meccaniche. Fin ad ora si riteneva assolutamente necessaria la presenza di un operatore per il controllo del corretto posizionamento, tramite una simulazione della marcatura. Per ovviare a questo limite strutturale, Datalogic ha pensato di introdurre uno strumento di aiuto e di visione del processo: la camera. L'idea di base è stata quella di impiegare le moderne smart camera per individuare l'oggetto da marcare e rendere quindi il processo più automatico possibile. Per giungere a questo risultato è stato necessario effettuare una calibrazione del sistema totale: Camera più Laser. Il mio studio si è focalizzato quindi nel creare un eseguibile che aiutasse il cliente ad effettuare questa operazione nella maniera più semplice possibile. E' stato creato un eseguibile in C# che mettesse in comunicazione i due dispositivi ed eseguisse la calibrazione dei parametri intrinseci ed estrinseci. Il risultato finale ha permesso di avere il sistema di riferimento mondo della camera coincidente con quello del piano di marcatura del laser. Ne segue che al termine del processo di calibrazione se un oggetto verrà rilevato dalla camera, avente il baricentro nella posizione (10,10), il laser, utilizzando le medesime coordinate, marcherà proprio nel baricentro dell'oggetto desiderato. La maggiore difficoltà riscontrata è stata la differenza dei software che permettono la comunicazione con i due dispositivi e la creazione di una comunicazione con il laser, non esistente prima in C#.

Studio di fattibilità di un robot a cavi per la movimentazione in ambito navale

L’obbiettivo di questo elaborato di tesi è quello di eseguire uno studio di fattibilità per l’applicazione della tecnologia dei robot a cavi in ambito navale e della Difesa. Il lavoro è stato svolto presso l’azienda Calzoni di Calderara di Reno. In particolare, si è analizzata la possibilità di sostituire le tradizionali strutture rigide impiegate nella movimentazione di carichi con un sistema robotico azionato da cavi che fosse in grado di garantire caratteristiche quali modularità e una più facile riconfigurabilità. Sono state prese in considerazione diverse architetture di robot a cavi. Innanzitutto, si è verificato per ognuna il rispetto delle specifiche di progetto assegnate dall’azienda. Si è quindi condotta un’analisi cineto-statica sulle architetture potenzialmente idonee in modo tale da determinare quale fosse quella più prestazionale. Definita la migliore configurazione, se ne è sviluppato un primo concept preliminare.

Dynamic Human Robot Interaction Framework Using Deep Learning and Robot Operating System (ROS): a practical approach

Trying to explain to a robot what to do is a difficult undertaking, and only specific types of people have been able to do so far, such as programmers or operators who have learned how to use controllers to communicate with a robot. My internship's goal was to create and develop a framework that would make that easier. The system uses deep learning techniques to recognize a set of hand gestures, both static and dynamic. Then, based on the gesture, it sends a command to a robot. To be as generic as feasible, the communication is implemented using Robot Operating System (ROS). Furthermore, users can add new recognizable gestures and link them to new robot actions; a finite state automaton enforces the users' input verification and correct action sequence. Finally, the users can create and utilize a macro to describe a sequence of actions performable by a robot.

An Embedded In-Cabin Lightweight High-Performance 3D Gaze Estimation System

Gaze estimation has gained interest in recent years for being an important cue to obtain information about the internal cognitive state of humans. Regardless of whether it is the 3D gaze vector or the point of gaze (PoG), gaze estimation has been applied in various fields, such as: human robot interaction, augmented reality, medicine, aviation and automotive. In the latter field, as part of Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS), it allows the development of cutting-edge systems capable of mitigating road accidents by monitoring driver distraction. Gaze estimation can be also used to enhance the driving experience, for instance, autonomous driving. It also can improve comfort with augmented reality components capable of being commanded by the driver's eyes. Although, several high-performance real-time inference works already exist, just a few are capable of working with only a RGB camera on computationally constrained devices, such as a microcontroller. This work aims to develop a low-cost, efficient and high-performance embedded system capable of estimating the driver's gaze using deep learning and a RGB camera. The proposed system has achieved near-SOTA performances with about 90% less memory footprint. The capabilities to generalize in unseen environments have been evaluated through a live demonstration, where high performance and near real-time inference were obtained using a webcam and a Raspberry Pi4.

Design di leggi di controllo per attività di Pick and Place con Robot Delta

Il seguente elaborato, frutto dell’attività di tirocinio presso il laboratorio del DIN di Montecuccolino, si prefigge di presentare un’architettura software contenente tutte le leggi di controllo necessarie allo svolgimento di un’attività di Pick and Place con un Robot Delta. L’elaborato si articola in una prima fase di analisi del Robot, una seconda fase di calibrazione del sistema in struttura e una terza fase di sviluppo del software di controllo con successiva validazione sperimentale dei risultati ottenuti.