Design, development and guidance of the Airborne’s quadrotor

The main goal of the Airborne project is to develop, at technology readiness level 8 (TRL8), a few selected robotic aerial technologies for quick localization of victims by avalanches by equipping drones with two forefront sensors used in SAR operations in case of avalanches, namely the ARVA and RECCO. This thesis focuses on the design, development, and guidance of the TRL8 quadrotor developed during the project. We present and describe the design method that allowed us to obtain an EMI shielded UAV capable of integrating both RECCO and ARVA sensors. Besides, is presented the avionics and power train design and building procedure in order to obtain a modular UAV frame that can be easily carried by rescuers and achieves all the performance benchmarks of the project. Additionally, in addition to the onboard algorithms, a multivariate regressive convolutional neural network whose goal is the localization of the ARVA signal is presented. On guidance, the automatic flight procedure is described, and the onboard waypoint generator algorithm is presented. The goal of this algorithm is the generation and execution of an automatic grid pattern without the need to know the map in advance and without the support of a control ground station (CGS). Moreover, we present an iterative trajectory planner that does not need pre-knowledge of the map and uses Bézier curves to address optimal, dynamically feasible, safe, and re-plannable trajectories. The goal is to develop a method that allows local and fast replannings in case of an obstacle pop up or if some waypoints change. This makes the novel planner suitable to be applied in SAR operations. The introduction of the final version of the quadrotor is supported by internal flight tests and field tests performed in real operative scenarios by the Club Alpino Italiano (CAI).

Robust Adaptive Control with Applications to Multi-Agent Systems and Mobile Robotics

This thesis deals with robust adaptive control and its applications, and it is divided into three main parts. The first part is about the design of robust estimation algorithms based on recursive least squares. First, we present an estimator for the frequencies of biased multi-harmonic signals, and then an algorithm for distributed estimation of an unknown parameter over a network of adaptive agents. In the second part of this thesis, we consider a cooperative control problem over uncertain networks of linear systems and Kuramoto systems, in which the agents have to track the reference generated by a leader exosystem. Since the reference signal is not available to each network node, novel distributed observers are designed so as to reconstruct the reference signal locally for each agent, and therefore decentralizing the problem. In the third and final part of this thesis, we consider robust estimation tasks for mobile robotics applications. In particular, we first consider the problem of slip estimation for agricultural tracked vehicles. Then, we consider a search and rescue application in which we need to drive an unmanned aerial vehicle as close as possible to the unknown (and to be estimated) position of a victim, who is buried under the snow after an avalanche event. In this thesis, robustness is intended as an input-to-state stability property of the proposed identifiers (sometimes referred to as adaptive laws), with respect to additive disturbances, and relative to a steady-state trajectory that is associated with a correct estimation of the unknown parameter to be found.

Numerical and experimental analysis of 3D printed smart structures and systems

Three dimensional (3D) printers of continuous fiber reinforced composites, such as MarkTwo (MT) by Markforged, can be used to manufacture such structures. To date, research works devoted to the study and application of flexible elements and CMs realized with MT printer are only a few and very recent. A good numerical and/or analytical tool for the mechanical behavior analysis of the new composites is still missing. In addition, there is still a gap in obtaining the material properties used (e.g. elastic modulus) as it is usually unknown and sensitive to printing parameters used (e.g. infill density), making the numerical simulation inaccurate. Consequently, the aim of this thesis is to present several work developed. The first is a preliminary investigation on the tensile and flexural response of Straight Beam Flexures (SBF) realized with MT printer and featuring different interlayer fiber volume-fraction and orientation, as well as different laminate position within the sample. The second is to develop a numerical analysis within the Carrera' s Unified Formulation (CUF) framework, based on component-wise (CW) approach, including a novel preprocessing tool that has been developed to account all regions printed in an easy and time efficient way. Among its benefits, the CUF-CW approach enables building an accurate database for collecting first natural frequencies modes results, then predicting Young' s modulus based on an inverse problem formulation. To validate the tool, the numerical results are compared to the experimental natural frequencies evaluated using a digital image correlation method. Further, we take the CUF-CW model and use static condensation to analyze smart structures which can be decomposed into a large number of similar components. Third, the potentiality of MT in combination with topology optimization and compliant joints design (CJD) is investigated for the realization of automated machinery mechanisms subjected to inertial loads.

The three-dimensional single-bin-size bin packing problem: combining metaheuristic and machine learning approaches

The Three-Dimensional Single-Bin-Size Bin Packing Problem is one of the most studied problem in the Cutting & Packing category. From a strictly mathematical point of view, it consists of packing a finite set of strongly heterogeneous “small” boxes, called items, into a finite set of identical “large” rectangles, called bins, minimizing the unused volume and requiring that the items are packed without overlapping. The great interest is mainly due to the number of real-world applications in which it arises, such as pallet and container loading, cutting objects out of a piece of material and packaging design. Depending on these real-world applications, more objective functions and more practical constraints could be needed. After a brief discussion about the real-world applications of the problem and a exhaustive literature review, the design of a two-stage algorithm to solve the aforementioned problem is presented. The algorithm must be able to provide the spatial coordinates of the placed boxes vertices and also the optimal boxes input sequence, while guaranteeing geometric, stability, fragility constraints and a reduced computational time. Due to NP-hard complexity of this type of combinatorial problems, a fusion of metaheuristic and machine learning techniques is adopted. In particular, a hybrid genetic algorithm coupled with a feedforward neural network is used. In the first stage, a rich dataset is created starting from a set of real input instances provided by an industrial company and the feedforward neural network is trained on it. After its training, given a new input instance, the hybrid genetic algorithm is able to run using the neural network output as input parameter vector, providing as output the optimal solution. The effectiveness of the proposed works is confirmed via several experimental tests.

About stabilization of non-minimum phase systems by output feedback

This thesis work has been motivated by an internal benchmark dealing with the output regulation problem of a nonlinear non-minimum phase system in the case of full-state feedback. The system under consideration structurally suffers from finite escape time, and this condition makes the output regulation problem very hard even for very simple steady-state evolution or exosystem dynamics, such as a simple integrator. This situation leads to studying the approaches developed for controlling Non-minimum phase systems and how they affect feedback performances. Despite a lot of frequency domain results, only a few works have been proposed for describing the performance limitations in a state space system representation. In particular, in our opinion, the most relevant research thread exploits the so-called Inner-Outer Decomposition. Such decomposition allows splitting the Non-minimum phase system under consideration into a cascade of two subsystems: a minimum phase system (the outer) that contains all poles of the original system and an all-pass Non-minimum phase system (the inner) that contains all the unavoidable pathologies of the unstable zero dynamics. Such a cascade decomposition was inspiring to start working on functional observers for linear and nonlinear systems. In particular, the idea of a functional observer is to exploit only the measured signals from the system to asymptotically reconstruct a certain function of the system states, without necessarily reconstructing the whole state vector. The feature of asymptotically reconstructing a certain state functional plays an important role in the design of a feedback controller able to stabilize the Non-minimum phase system.

Distributed optimization and games over networks: a system theoretical perspective

Several decision and control tasks involve networks of cyber-physical systems that need to be coordinated and controlled according to a fully-distributed paradigm involving only local communications without any central unit. This thesis focuses on distributed optimization and games over networks from a system theoretical perspective. In the addressed frameworks, we consider agents communicating only with neighbors and running distributed algorithms with optimization-oriented goals. The distinctive feature of this thesis is to interpret these algorithms as dynamical systems and, thus, to resort to powerful system theoretical tools for both their analysis and design. We first address the so-called consensus optimization setup. In this context, we provide an original system theoretical analysis of the well-known Gradient Tracking algorithm in the general case of nonconvex objective functions. Then, inspired by this method, we provide and study a series of extensions to improve the performance and to deal with more challenging settings like, e.g., the derivative-free framework or the online one. Subsequently, we tackle the recently emerged framework named distributed aggregative optimization. For this setup, we develop and analyze novel schemes to handle (i) online instances of the problem, (ii) ``personalized'' optimization frameworks, and (iii) feedback optimization settings. Finally, we adopt a system theoretical approach to address aggregative games over networks both in the presence or absence of linear coupling constraints among the decision variables of the players. In this context, we design and inspect novel fully-distributed algorithms, based on tracking mechanisms, that outperform state-of-the-art methods in finding the Nash equilibrium of the game.

A robotic platform for precision agriculture and applications

Agricultural techniques have been improved over the centuries to match with the growing demand of an increase in global population. Farming applications are facing new challenges to satisfy global needs and the recent technology advancements in terms of robotic platforms can be exploited. As the orchard management is one of the most challenging applications because of its tree structure and the required interaction with the environment, it was targeted also by the University of Bologna research group to provide a customized solution addressing new concept for agricultural vehicles. The result of this research has blossomed into a new lightweight tracked vehicle capable of performing autonomous navigation both in the open-filed scenario and while travelling inside orchards for what has been called in-row navigation. The mechanical design concept, together with customized software implementation has been detailed to highlight the strengths of the platform and some further improvements envisioned to improve the overall performances. Static stability testing has proved that the vehicle can withstand steep slopes scenarios. Some improvements have also been investigated to refine the estimation of the slippage that occurs during turning maneuvers and that is typical of skid-steering tracked vehicles. The software architecture has been implemented using the Robot Operating System (ROS) framework, so to exploit community available packages related to common and basic functions, such as sensor interfaces, while allowing dedicated custom implementation of the navigation algorithm developed. Real-world testing inside the university’s experimental orchards have proven the robustness and stability of the solution with more than 800 hours of fieldwork. The vehicle has also enabled a wide range of autonomous tasks such as spraying, mowing, and on-the-field data collection capabilities. The latter can be exploited to automatically estimate relevant orchard properties such as fruit counting and sizing, canopy properties estimation, and autonomous fruit harvesting with post-harvesting estimations.

On the motion planning & control of nonlinear robotic systems

In the last decades, we saw a soaring interest in autonomous robots boosted not only by academia and industry, but also by the ever in- creasing demand from civil users. As a matter of fact, autonomous robots are fast spreading in all aspects of human life, we can see them clean houses, navigate through city traffic, or harvest fruits and vegetables. Almost all commercial drones already exhibit unprecedented and sophisticated skills which makes them suitable for these applications, such as obstacle avoidance, simultaneous localisation and mapping, path planning, visual-inertial odometry, and object tracking. The major limitations of such robotic platforms lie in the limited payload that can carry, in their costs, and in the limited autonomy due to finite battery capability. For this reason researchers start to develop new algorithms able to run even on resource constrained platforms both in terms of computation capabilities and limited types of endowed sensors, focusing especially on very cheap sensors and hardware. The possibility to use a limited number of sensors allowed to scale a lot the UAVs size, while the implementation of new efficient algorithms, performing the same task in lower time, allows for lower autonomy. However, the developed robots are not mature enough to completely operate autonomously without human supervision due to still too big dimensions (especially for aerial vehicles), which make these platforms unsafe for humans, and the high probability of numerical, and decision, errors that robots may make. In this perspective, this thesis aims to review and improve the current state-of-the-art solutions for autonomous navigation from a purely practical point of view. In particular, we deeply focused on the problems of robot control, trajectory planning, environments exploration, and obstacle avoidance.

What Bees Want: Algorithm-Aided Design di un'arnia progettata per le api e realizzata in Additive Manufacturing

L’importanza delle api per la vita sulla Terra ed il rischio alle quali sono sottoposte per via dell’azione dell’uomo sono ormai un dato di fatto. La concezione antropocentrica della natura e l’allevamento al solo fine produttivo di questi piccoli insetti, ha da sempre danneggiato il loro habitat e interferito con i loro cicli biologici. L’apicoltura, nata come un rapporto mutualistico in cui l’uomo offriva un rifugio alle api e loro in cambio provvedevano al suo nutrimento, si è trasformato in una dannosa dipendenza ed in un assoggettamento di questi insetti ai ritmi artificiali e tutt’altro che naturali della produzione rapida e seriale volta all’ottenimento di un profitto. Un’evidente prova di questa condizione, sono i rifugi per le api, le arnie. Ci siamo mai chiesti perché le arnie hanno questa forma? È quella che preferiscono le api, o quella che rende più pratici e veloci processi di costruzione, gestione e produzione? In natura le api colonizzano cavità quali tronchi cavi di alberi, forme lontane, per non dire diametralmente opposte a quelle in cui le vediamo vivere negli allevamenti. In questa ottica, il design e le nuove tecnologie, poste al servizio della Natura, conducono ad un punto di incontro tra le esigenze umane e quelle degli altri esseri viventi, delle api in questo caso. I concetti di Additive Manufacturing e Design Computazionale, permettono processi di produzione simili a quelli evolutivi naturali e trovano per questa motivazione un’applicazione ideale per progetti che si pongono come fine quello di discostarsi da una visione troppo artificiale, per riavvicinarsi alla perfezione e all’armonia delle leggi della Natura.

Il problema isoperimetrico nel piano

Questa tesi tratta del problema isoperimetrico nel piano, ossia di trovare, se esiste, il dominio che, a parità di perimetro (inteso come lunghezza del bordo), massimizza l'area. Intuitivamente la risposta pare piuttosto semplice: il cerchio è il dominio che ha area massima, ma la dimostrazione è tutt'altro che banale. Inizialmente verranno presentate le proprietà isoperimetriche dei poligoni regolari: tra tutti i poligoni con un numero fissato di lati n e perimetro fissato p, il poligono regolare di n lati e di perimetro p è l'unico che massimizza l'area. Nel seguito si generalizza questo fatto a un qualunque dominio limitato del piano il cui bordo è una curva chiusa, semplice e assolutamente continua. Infatti, nelle ipotesi appena dette, vale che l’area è minore o uguale di una certa costante moltiplicata per il quadrato della lunghezza del bordo, e si ha l'uguaglianza se e solo se il bordo è una circonferenza. Infine, nell'ultimo capitolo, viene data la dimostrazione, sorprendentemente semplice, della disuguaglianza isoperimetrica dovuta a Hélein per un aperto lipschitziano, facente uso del solo Teorema di Stokes applicato ad un particolare campo vettoriale ispirato alla teoria delle calibrazioni.

Approcci computazionali al calcolo combinatorio e della probabilità

La difficoltà nello studio del calcolo combinatorio e della probabilità è una condizione diffusa all'interno del corso di ingegneria e scienze informatiche. Parte del problema è sicuramente l'approccio concreto condiviso da molti studenti, il quale si scontra con l'aspetto teorico di questa materia. Per questa forma mentis, lo studente è portato a dubitare di molte regole e teoremi (specie se contro intuitivi) anche dopo averne visto la dimostrazione. Ciò che questo tipo di studente trova più convincente è invece la prova pratica. La realizzazione di questo progetto parte da quest'idea, fornire agli studenti dimostrazioni pratiche attraverso la simulazione di contesti reali, offrendo la possibilità di confrontare i risultati di dette simulazioni con quelli enunciati nei teoremi. A tale scopo, una parte importante del lavoro è stata la realizzazione di grafici chiari ed esaustivi, che permettano di confrontare i risultati ottenuti con quelli attesi in maniera rapida ed intuitiva. Ciò non di meno, la realizzazione di alcune delle simulazioni ha comportato delle sfide tecniche nel produrre e maneggiare grosse moli di dati, nell'utilizzo di dataset di dati reali e nell'aspetto presentazionale dei risultati. Speriamo, attraverso la consultazione dell'elaborato analizzato di seguito, di semplificare lo studio ad alcuni studenti, aiutarli ad interiorizzare concetti basilari e non, fornendogli uno strumento per studiare più adatto a loro.

Simulazione CFD di incendio in galleria: confronto tra modello e test in scala reale

Le tecniche di fluidodinamica computazionale vengono utilizzate in numerosi settori dell’ingegneria per risolvere in modo efficiente i problemi di flusso e di termodinamica nei fluidi. Uno di questi settori in cui si è diffuso l’utilizzo delle tecniche CFD (Computational Fluid Dynamics) è il settore dell’ingegneria antincendio. Tra i vari software di simulazione presenti, FDS (Fire Dynamics Simulator) è quello più diffuso nella comunità antincendio e utilizzato all’interno della presente analisi. L’elaborato introduce le basi dell’ingegneria antincendio spiegando le varie fasi attraverso il quale passa la metodologia prestazionale, passando poi ad approfondire le dinamiche d’incendio, in particolare nelle gallerie stradali e le tecniche di modellazione termo fluidodinamica degli incendi. L’analisi tratta il confronto tra delle prove d’incendio in scala reale effettuate all’interno di una galleria e le relative simulazioni fluidodinamiche realizzate al fine di verificare la corrispondenza tra la modellazione con software e l’effettiva evoluzione dell’incendio. Nell’analisi verranno confrontati diversi metodi di modellazione, evidenziando i vantaggi e i limiti incontrati nel corso delle simulazioni, confrontandoli al tempo stesso con i risultati ottenuti dai test in scala reale. I modelli ottenuti hanno permesso di estendere le simulazioni a focolari di potenza maggiore al fine di effettuare un’analisi delle prestazioni antincendio della galleria oggetto di studio.

Analisi della Supply Chain e mappatura degli acquisti. Caso aziendale: Termotecnica Industriale S.r.l.

Il Supply Chain Management è una rete di strutture che producono materie prime e le trasformano in prodotti finiti da consegnare ai clienti. Per gestire in maniera efficace l’impresa, l’intera struttura della catena di approvvigionamento deve seguire il flusso aziendale correttamente, in modo da non creare rallentamenti nella fornitura e causare problemi al soddisfacimento dei bisogni del cliente. Questo elaborato analizza tutte le componenti che influiscono sul successo di una supply chain, in particolare la funzione strategica degli acquisti, evidenziandone le principali problematiche che si possono riscontrare e le soluzioni che invece si possono applicare. Gli acquisti, che nascono dalla richiesta di un bisogno da soddisfare, sono da considerarsi un vantaggio competitivo e di redditività per un’azienda, in quanto incidono direttamente sul fatturato totale, motivo per cui sono stati oggetto dello studio. L’acquisto deve rispecchiare le specifiche tecniche e funzionali richieste, al fine di soddisfare i bisogni del cliente. Analizzando tale reparto presso l’azienda Termotecnica Industriale S.r.l., una Piccola Media Impresa (PMI) che si occupa di progettazione, fabbricazione ed installazione di caldaie industriali e generatori di vapore a recupero di calore, si è ricercato un nuovo modello di approvvigionamento da seguire. L’obiettivo di questa analisi è di sviluppare una strategia aziendale che gestisca in maniera corretta la catena di fornitura, ottenendo migliori condizioni contrattuali ed evitare problemi come gli acquisti a collo di bottiglia. E’ stato necessario, individuare una nuova metodologia che aiutasse i buyer a instaurare il giusto rapporto col fornitore selezionato, in funzione all’acquisto che si sta per compiere. Infatti per ogni tipologia di approvvigionamento ci sono approcci differenti da utilizzare con i fornitori per ottenere delle agevolazioni rispetto a quanto offerto in precedenza dello stesso.

Metodi numerici per la funzione segno di matrice

Per funzioni di matrice intendiamo generalizzazioni di funzioni scalari che permettono di valutare tali funzioni anche per matrici. Esistono numerosi esempi notevoli di funzioni di matrice: tra queste la funzione esponenziale, la radice quadrata e il segno. Quest'ultima è particolarmente utile per la risoluzione di particolari equazioni matriciali come ad esempio le equazioni di Sylvester e le equazioni di Riccati. In questo elaborato introdurremo il concetto di funzione di matrice per poi soffermarci proprio sulla funzione segno. Oltre che a fornire tutte le definizioni necessarie e analizzare le proprietà che ci aiuteranno a comprendere meglio questa funzione, ci interesseremo all'implementazione di algoritmi che possano calcolare o approssimare la funzione segno di matrice. Un primo metodo sfrutterà la decomposizione di Schur: supponendo di conoscere la decomposizione della matrice, e di trovarci in algebra esatta, questo metodo non fornirà un'approssimazione del segno della suddetta matrice ma l'esatto segno della stessa. Il secondo metodo che studieremo si può definire più come una famiglia di metodi. Vedremo infatti tre algoritmi diversi che però sfruttano tutti l'iterazione di Newton, opportunamente adattata al caso matriciale: il metodo di base, convergente globalmente, in cui applicheremo semplicemente questa iterazione, ed altri due che mireranno a risolvere problemi distinti del metodo di base, ovvero il numero di iterazioni necessarie per giungere alla convergenza (introducendo il concetto di riscaling) e l'alto costo computazionale (sacrificando però la convergenza globale). Grazie all'aiuto di Matlab analizzeremo più nello specifico l'efficienza dei vari algoritmi descritti, ed infine vedremo più nello specifico come utilizzare la funzione segno di matrice per risolvere le equazioni algebriche di Sylvester e di Riccati.

Il problema della Nearest Correlation Matrix: il metodo delle proiezioni alternate e l'accelerazione di Anderson

Un problema frequente nell'analisi dei dati del mondo reale è quello di lavorare con dati "non coerenti", poiché raccolti a tempi asincroni o a causa di una successiva modifica "manuale" per ragioni che esulano da quelle matematiche. In particolare l'indagine dell'elaborato nasce da motivazioni di tipo finanziario, dove strumenti semplici come le matrici di correlazione, che sono utilizzate per capire le relazioni tra vari titoli o strategie, non rispettano delle caratteristiche cruciali a causa dell'incoerenza dei dati. A partire da queste matrici "invalide" si cerca la matrice di correlazione più vicina in norma, in modo da mantenere più informazioni originali possibili. Caratterizzando la soluzione del problema tramite analisi convessa, si utilizza il metodo delle proiezioni alternate, largamente utilizzato per la sua flessibilità anche se penalizzato dalla velocità di convergenza lineare. Viene quindi proposto l'utilizzo dell'accelerazione di Anderson, una tecnica per accelerare la convergenza dei metodi di punto fisso che, applicata al metodo di proiezione alternata, porta significativi miglioramenti in termini di tempo computazionale e numero di iterazioni. Si mostra inoltre come, nel caso di varianti del problema, l'applicazione dell'accelerazione di Anderson abbia un effetto maggiore rispetto al caso del problema "classico".