Optimal pose selection for the calibration of an overconstrained Cable-Driven Parallel Robot

In this project an optimal pose selection method for the calibration of an overconstrained Cable-Driven Parallel robot is presented. This manipulator belongs to a subcategory of parallel robots, where the classic rigid "legs" are replaced by cables. Cables are flexible elements that bring advantages and disadvantages to the robot modeling. For this reason, there are many open research issues, and the calibration of geometric parameters is one of them. The identification of the geometry of a robot, in particular, is usually called Kinematic Calibration. Many methods have been proposed in the past years for the solution of the latter problem. Although these methods are based on calibration using different kinematic models, when the robot’s geometry becomes more complex, their robustness and reliability decrease. This fact makes the selection of the calibration poses more complicated. The position and the orientation of the endeffector in the workspace become important in terms of selection. Thus, in general, it is necessary to evaluate the robustness of the chosen calibration method, by means, for example, of a parameter such as the observability index. In fact, it is known from the theory, that the maximization of the above mentioned index identifies the best choice of calibration poses, and consequently, using this pose set may improve the calibration process. The objective of this thesis is to analyze optimization algorithms which aim to calculate an optimal choice of poses both in quantitative and qualitative terms. Quantitatively, because it is of fundamental importance to understand how many poses are needed. Not necessarily a greater number of poses leads to a better result. Qualitatively, because it is useful to understand if the selected combination of poses actually gives additional information in the process of the identification of the parameters.

Studio e implementazione di tecniche di Hand Eye Calibration di un Braccio Robotico

La tesi indaga il problema di calibrazione Hand Eye, ovvero la trasformazione geometrica fra i diversi sistemi di riferimento della camera e dell'attuatore del robot, presentando il problema ed analizzando le varie soluzioni proposte in letteratura. Viene infine presentata una implementazione realizzata in collaborazione con l'azienda SpecialVideo, implementata utilizzando l'algoritmo proposto da Konstantinos Daniilidis, il quale propone una formulazione del problema sfruttando l'utilizzo di quaternioni duali, risolvendo simultaneamente la parte rotatoria e traslatoria della trasformazione. Si conclude il lavoro con una analisi dell'efficacia del metodo implementato su dati simulati e proponendo eventuali estensioni, allo scopo di poter riutilizzare in futuro il lavoro svolto nel software aziendale, con dati reali e con diversi tipi di telecamere, principalmente camere lineari o laser.

Operazioni di assemblaggio automatizzato tramite robot antropomorfo e visione artificiale

Obiettivo dello studio condotto è l’implementazione di cicli di operazioni per l’assemblaggio automatizzato di componenti che costituiscono un sistema di trasporto a catena presente in alcune macchine automatiche. L’automazione del processo, fino ad oggi svolto manualmente, prevede l’utilizzo di un robot e, per il controllo di quest’ultimo, di un sistema di visione artificiale. L’attività di tirocinio associata alla tesi di laurea, che ha incluso una parte sperimentale oltre alla scrittura degli algoritmi di controllo del robot, è stata svolta all’interno del laboratorio TAILOR (Technology and Automation for Industry LabORatory) presso Siropack Italia S.r.l dove è presente una cella dotata di robot antropomorfo (Mitsubishi Electric) e di sistema di visione artificiale con camere 2D (Omron). La presenza di quest’ultimo è risultata strategica in termini di possibilità di adattare il montaggio anche a diversi posizionamenti degli oggetti all’interno dello spazio di lavoro, fermo restando che gli stessi risultassero appoggiati su una superficie piana. In primo luogo, affinché fosse garantita la ripetibilità del processo, sono state testate le prestazioni del sistema di visione tramite opportuna calibrazione della camera e del sistema di illuminazione ad esso collegata, al fine di ottenere un’acquisizione delle immagini che fosse sufficientemente robusta e risoluta mediante lo sfruttamento del software di elaborazione Omron FH Vision System. Un’opportuna programmazione della traiettoria del robot in ambiente di simulazione RT Toolbox 3, software integrato nel sistema di controllo del robot Mitsubishi Electric, ha infine consentito le regolari operazioni di assemblaggio, garantendo un processo affidabile ed, allo stesso tempo, adattabile ad ambienti eventualmente non strutturati in cui esso si trova ad operare.

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.

The Libor Market Model: from theory to calibration

This thesis is focused on the financial model for interest rates called the LIBOR Market Model. In the appendixes, we provide the necessary mathematical theory. In the inner chapters, firstly, we define the main interest rates and financial instruments concerning with the interest rate models, then, we set the LIBOR market model, demonstrate its existence, derive the dynamics of forward LIBOR rates and justify the pricing of caps according to the Black’s formula. Then, we also present the Swap Market Model, which models the forward swap rates instead of the LIBOR ones. Even this model is justified by a theoretical demonstration and the resulting formula to price the swaptions coincides with the Black’s one. However, the two models are not compatible from a theoretical point. Therefore, we derive various analytical approximating formulae to price the swaptions in the LIBOR market model and we explain how to perform a Monte Carlo simulation. Finally, we present the calibration of the LIBOR market model to the markets of both caps and swaptions, together with various examples of application to the historical correlation matrix and the cascade calibration of the forward volatilities to the matrix of implied swaption volatilities provided by the market.

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.