Applicazione ROS 2 di un robot antropomorfo in esecuzione su container VxWorks in architettura IMA

L’elaborato di tesi discute del progetto di integrazione tra ROS 2, framework open-source per lo sviluppo di applicazioni robotiche, e VxWorks, sistema operativo in tempo reale (RTOS), attraverso l’utilizzo di container OCI compliant su VxWorks. L’integrazione è stata svolta all’interno dello stack software di IMA (Industria Macchine Automatiche). Il progetto ha dunque integrato ROS 2 Humble e VxWorks 7 permettendo l’utilizzo di costrutti software di ROS 2 su dei container in esecuzione a livello User su VxWorks. Successivamente è stata creata una applicazione di pick and place con un robot antropomorfo (Universal Robots Ur5e) avvalendosi di ROS 2 Control, framework per l’introduzione e gestione di hardware e controllori, e MoveIt 2, framework per incorporare algoritmi di motion-planning, cinematica, controllo e navigazione. Una volta progettata l’applicazione, il sistema è stato integrato all’interno dell’architettura di controllo di IMA. L’architettura a container VxWorks di IMA è stata estesa per il caso ROS 2, la comunicazione tra campo e applicazione ROS 2 è passata tramite il master EtherCAT e il modulo WebServer presenti nell’architettura IMA. Una volta eseguito il container ROS 2 posizione e velocità dei servo motori sono stati inviati tramite al WebServer di IMA sfruttando la comunicazione VLAN interna. Una volta ricevuto il messaggio, il WebServer si è occupato di trasferirlo al master EtherCAT che in aggiunta si è occupato anche di ottenere le informazioni sullo stato attuale del robot. L’intero progetto è stato sviluppato in prima battuta in ambiente di simulazione per validarne l’architettura. Successivamente si è passati all’installazione in ambiente embedded grazie all’ausilio di IPC sui quali è stato testato l’effettivo funzionamento dell’integrazione all’interno dell’architettura IMA.

Elaborazione di immagini aeree per il monitoraggio del territorio

A causa dei cambiamenti climatici sempre più frequentemente si verificano disastri ambientali come frane, alluvioni e incendi. Il suolo italiano risente particolarmente di questi eventi, considerati molto gravosi, sia in termini di vite umane che in senso economico. Una soluzione affidabile e con tempi di risposta veloci per il rilevamento delle frane potrebbe migliorare la prevenzione di questi fenomeni. I tradizionali metodi di rilevamento aereo possono richiedere ingenti risorse finanziarie e necessitano di una fase di pianificazione dei voli che rischia di essere incompatibile con i tempi di risposta richiesti. Una possibile alternativa per risolvere i problemi della raccolta di immagini tramite aerei ed elicotteri potrebbe essere basata sull’uso di droni con a bordo videocamere e l'applicazione di algoritmi in grado di elaborare immagini in tempi veloci per individuare le aree soggette a dissesto idrogeologico. Riguardo all'elaborazione delle immagini, sono stati recentemente introdotti degli algoritmi che sembrano promettenti per identificare in maniera quasi immediata le frane grazie a piattaforme aeree sia piloate che autonome. In questo elaborato di tesi si propongono i risultati ottenuti da prove svolte su un modello di reti convoluzionali denominato U-Net e si fa una valutazione della sua efficacia nel riconoscimento automatico delle frane. I risultati ottenuti suggeriscono che la presente implementazione della rete potrebbe, però, presentare criticità nell'individuazione di frane in un'immagine. Per gli sviluppi futuri, si suggerisce di modificare la rete convoluzionale, oppure di utilizzare banche dati differenti per l'allenamento dell'algoritmo.