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MISTRAL

Metodologie e Integrazione di Sottosistemi e Tecnologie per la Robotica Antropica e la Locomozione
Methodologies and Integration of Subsystems and Technologies for Anthropic Robotics and Locomotion
 
Workpackage ROBO: Multiarticulated Robotic Systems - Coordinated by UNIROMA1 (Università di Roma "La Sapienza")

MINISTERO DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA SCIENTIFICA E TECNOLOGICA
DIPARTIMENTO AFFARI ECONOMICI
PROGRAMMI DI RICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE
RICHIESTA DI COFINANZIAMENTO

(DM n. 10 del 13 gennaio 2000)
PROGETTO DI UNA UNITÀ DI RICERCA - MODELLO B
Anno 2000 - prot. MM09184515_002


Parte: I
1.1 Programma di Ricerca di tipo: interuniversitario

Area Scientifico Disciplinare: Ingegneria Industriale e dell'informazione

1.2 Durata del Programma di Ricerca: 24 mesi

1.3 Titolo del Programma di Ricerca

Testo italiano

MISTRAL: Metodologie e Integrazione di Sottosistemi e Tecnologie per la Robotica Antropica e la Locomozione

Testo inglese

MISTRAL: Methodologies and Integration of Subsystems and Technologies for Anthropic Robotics and Locomotion

1.4 Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca

SICILIANO BRUNO  
(cognome) (nome)  
Università degli Studi di NAPOLI "Federico II" Facoltà di INGEGNERIA
(università) (facoltà)
K04X Dipartimento di INFORMATICA E SISTEMISTICA
(settore scient.discipl.) (Dipartimento/Istituto)


siciliano@unina.it
(E-mail)


1.5 Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca

DE LUCA ALESSANDRO  
(cognome) (nome)  


Professore associato 11/10/1957 DLCLSN57R11H501E
(qualifica) (data di nascita) (codice di identificazione personale)

Università degli Studi di ROMA "La Sapienza" Facoltà di INGEGNERIA
(università) (facoltà)
K04X Dipartimento di INFORMATICA E SISTEMISTICA
(settore scient.discipl.) (Dipartimento/Istituto)


06/44585371 06/44585367 adeluca@giannutri.caspur.it
(prefisso e telefono) (numero fax) (E-mail)


1.6 Settori scientifico-disciplinari interessati dal Programma di Ricerca

K04X K05A


1.7 Parole chiave

Testo italiano
CONTROLLI AUTOMATICI ; ROBOTICA ; PIANIFICAZIONE DELLE AZIONI ; ROBOT MOBILI ; ROBOT RIDONDANTI ; ROBOT SOTTOATTUATI ; LOCOMOZIONE SU GAMBE ; VISIONE ; SISTEMI ANOLONOMI

Testo inglese
AUTOMATIC CONTROL ; ROBOTICS ; ACTION PLANNING ; MOBILE ROBOTS ; REDUNDANT ROBOTS ; UNDERACTUATED ROBOTS ; LEGGED LOCOMOTION ; VISION ; NONHOLONOMIC SYSTEMS


1.8 Curriculum scientifico del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca

Testo italiano

Dottorato di Ricerca (1987, I ciclo). Ricercatore universitario (1988-1992). Professore Associato (1992-, confermato dal 1995) presso l’Università di Milano e Roma “La Sapienza”. Visitatore: Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY (1985-86); CINVESTAV, Città del Messico (1989). Membro dell’IPC: 4th IFAC Symp. on Robot Control (1994), 33rd IEEE Conf. on Decision and Control (1994), 1998, 1999 e 2000 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation. Membro del NOC: 3rd European Control Conf. (1995). Associate Editor (1994-96) e poi Editor (1997-) di IEEE Trans. on Robotics and Automation. Responsabile progetti di ricerca: MURST 40% (1993, Milano; 1995-96, La Sapienza), MURST 60% (1994, 1996-98, Ingegneria, La Sapienza), EU ESPRIT BRA III “PROMotion” (1992-95, La Sapienza), Progetto Speciale CNR (1996-97, La Sapienza), Progetto Cofinanziato MURST 1998 “RAMSETE” (La Sapienza).

Testo inglese

Ph.D in Systems Engineering (1987). Research Associate (1988-1992). Associate Professor (1992-, tenure since1995) at Università di Milano and Roma “La Sapienza”. Visiting scholar: Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY (1985-86); CINVESTAV, Mexico City (1989). IPC Member: 4th IFAC Symp. on Robot Control (1994), 33rd IEEE Conf. on Decision and Control (1994), 1998, 1999, and 2000 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation. NOC Member: 3rd European Control Conf. (1995). Associate Editor (1994-96) and then Editor (1997-) of IEEE Trans. on Robotics and Automation. Research grants: MURST 40% (1993, Milano; 1995-96, La Sapienza), MURST 60% (1994, 1996-98, Ingegneria, La Sapienza), EU ESPRIT BRA III “PROMotion” (1992-95, La Sapienza), CNR Special Project (1996-97, La Sapienza), MURST 1998 Project “RAMSETE” (La Sapienza).

1.9 Pubblicazioni scientifiche più significative del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
  1. DE LUCA A., ORIOLO G., SAMSON C., "Feedback control of a nonholonomic car-like robot" , Rivista: in: Robot Motion Planning and Control, J.-P. Laumond (Ed.) , Volume: 229 , pp.: 171-253 , ISBN/ISSN: 3-540-76219-1 , (1998) Lecture Notes in Control and Information Scieces, Springer-Verlag .
  2. DE LUCA A., MATTONE R., ORIOLO G., "Stabilization of an underactuated planar 2R manipulator" , Rivista: Int. J. of Robust and Nonlinear Control , ISBN/ISSN: 1049-8923 , (2000) In Press .
  3. DE LUCA A., MATTONE R., ORIOLO G., "Steering a class of redundant mechanisms through end-effector generalized forces" , Rivista: IEEE Trans. on Robotics and Automation , Volume: 14 (2) , pp.: 329-335 , ISBN/ISSN: 1042-296X , (1998) .
  4. CARACCIOLO L., DE LUCA A., IANNITTI S., "Trajectory tracking control of a four-wheel differentially driven mobile robot" , Rivista: 1999 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation , pp.: 2632-2638 , ISBN/ISSN: 1050-4729 , (1999) .
  5. DE LUCA A., ORIOLO G., "Nonholonomic behavior in redundant robots under kinematic control" , Rivista: IEEE Trans. on Robotics and Automation , Volume: 13 (5) , pp.: 776-782 , ISBN/ISSN: 1042-296X , (1997) .

1.10 Risorse umane impegnabili nel Programma dell'Unità di Ricerca

1.10.1 Personale universitario dell'Università sede dell'Unità di Ricerca

Cognome Nome Dipart./Istituto Qualifica Settore
scient.
Mesi
uomo
2000 2001
 
1  DE LUCA  ALESSANDRO  INFORMATICA E SISTEMISTICA  Prof. associato  K04X  7  6
2  NARDI  DANIELE  INFORMATICA E SISTEMISTICA  Prof. associato  K05A  9  0
3  ORIOLO  GIUSEPPE  INFORMATICA E SISTEMISTICA  Prof. associato  K04X  7  6
 

1.10.2 Personale universitario di altre Università

Cognome Nome Università Dipart./Istituto Qualifica Settore
scient.
Mesi
uomo
2000 2001
 
1  PANZIERI  STEFANO  ROMA TRE  INFORMATICA E AUTOMAZIONE  Ricercatore  K04X  2  4
2  ULIVI  GIOVANNI  ROMA TRE  INFORMATICA E AUTOMAZIONE  Prof. associato  K04X  2  3
 

1.10.3 Titolari di assegni di ricerca

Cognome Nome Dipart./Istituto Anno del titolo Mesi
uomo
2000 2001
 
 

1.10.4 Titolari di borse per Dottorati di Ricerca e ex L. 398/89 art.4 (post-dottorato e specializzazione)

Cognome Nome Dipart./Istituto Anno del titolo Mesi uomo
1. ANTONIALI  FABIO  INFORMATICA E SISTEMISTICA  2001 
2. BETTINI  ALESSANDRO  INFORMATICA E SISTEMISTICA  2002  13 
3. IANNITTI  STEFANO  INFORMATICA E SISTEMISTICA  2002  13 
4. IOCCHI  LUCA  INFORMATICA E SISTEMISTICA  1999  13 
5. MARRICCHI  CLAUDIO  INFORMATICA E SISTEMISTICA  2003  10 
6. MATTONE  RAFFAELLA  INFORMATICA E SISTEMISTICA  1997  13 
7. VENDITTELLI  MARILENA  INFORMATICA E SISTEMISTICA  1997  13 

1.10.5 Personale a contratto da destinare a questo specifico programma

Qualifica Costo previsto Mesi uomo
1. LAUREATO  25  10 

1.10.6 Personale extrauniversitario dipendente da altri Enti

Cognome Nome Dipart./Istituto Qualifica Mesi uomo


Parte: II
2.1 Titolo specifico del programma svolto dall'Unità di Ricerca

Testo italiano

Pianificazione di Azioni e Controllo Sensoriale del Moto di Strutture Robotiche Articolate e di Locomozione

Testo inglese

Action Planning and Sensor-Based Motion Control of Multi-Articulated and Locomotory Robotic Structures

2.2 Base di partenza scientifica nazionale o internazionale

Testo italiano

Le applicazioni della robotica di servizio richiedono caratteristiche di notevole autonomia nelle funzionalità di movimentazione e manipolazione. Le tipologie esistenti di tali robot hanno in generale una struttura meccanica di manipolazione e/o locomozione di tipo multiarticolato, con un numero di gradi di libertà maggiore di quello strettamente necessario per eseguire un dato compito (robot ridondanti).

In presenza di un numero elevato di gradi di libertà tutti attuati, è possibile affrontare compiti multipli e variabili, ottimizzando le prestazioni. Per bracci manipolatori ridondanti si sono sviluppate tecniche di pianificazione del moto dei giunti che ottimizzano criteri cartesiani (distanza dagli ostacoli) o di giunto (distanza dai fondo corsa o dalle singolarità) [1]. E’ d’interesse per l’impiego in tempo reale l’efficienza computazionale di tali schemi (metodo del gradiente proiettato [2], del gradiente ridotto [3] e della priorità di compiti [4]). I problemi della gestione di molti obiettivi simultanei e della correttezza degli schemi di ottimizzazione definiti al livello di accelerazione sono aperti. Inoltre, la validazione sperimentale ed il confronto tra le alternative è ancora limitata. Alcuni aspetti implementativi limitano le prestazioni dei robot ridondanti: il controllo del moto avviene in base a modelli cinematici e utilizzando solo sensori ai giunti; inoltre, per ottenere una migliore dinamica, gli attuatori sono spesso collocati vicino alla base della struttura, con organi di trasmissione di notevole sviluppo lineare che introducono fenomeni vibratori [5]. L’effetto combinato è una perdita di precisione a livello cartesiano. Il ricorso ad uno schema di feedback cartesiano mediante visione [6] può essere una valida soluzione.

Un’altra classe di sistemi multiarticolati è costituita dai dispositivi di manipolazione antropomorfi. L’attività di ricerca ha portato alla realizzazione di una grande varietà di tipologie di mani artificiali [7]. Per limitarne la complessità costruttiva, un approccio ‘minimalista’ prevede l'impiego di un numero minimo di attuatori che permetta l’esecuzione di compiti complessi [8]. In tali dispositivi la manipolazione di oggetti avviene attraverso il rotolamento, introducendo vincoli differenziali non integrabili (anolonomi). A partire dalla descrizione cinematica dei contatti [9,10], è necessario studiare le proprietà di controllabilità di tali sistemi. Ad esempio, un oggetto convesso può essere riconfigurato arbitrariamente facendolo rotolare tra due superfici piane con tre attuatori [11]. In generale, è possibile sviluppare algoritmi di pianificazione quando il sistema cinematico di manipolazione assume forme strettamente triangolari o a catena. Molti i problemi ancora aperti o con soluzioni inadeguate. Non esistono ad esempio controllori a retroazione per la stabilizzazione di una configurazione dell’oggetto manipolato o algoritmi efficienti di pianificazione nel caso di superfici in contatto generali. Inoltre, i cammini prodotti dagli algoritmi di pianificazione possono risultare eccessivamente complessi. Quando è impossibile una pianificazione esatta e/o una stabilizzazione con retroazione di tipo continuo, è promettente l’uso combinato di approssimazioni nilpotenti [12] e di tecniche di comando contrattivo iterato [13].

Più in generale, con lo scopo di ridurre costi e pesi e aumentare l’affidabilità, si è sviluppata la ricerca sui sistemi robotici sottoattuati, nei quali cioè siano presenti gradi di libertà passivi. In molte applicazioni la sottoattuazione è intrinseca al sistema robotico: la locomozione su gambe (robot bipedi in grado di camminare senza alcun tipo di attuazione [14]), la citata manipolazione per rotolamento ma anche quella non prensile, in cui l’oggetto da manipolare introduce gradi di libertà passivi, i robot usati in chirurgia (il chirurgo guida l’organo terminale di una catena articolata semipassiva), i robot con elementi flessibili (le deformazioni sono gradi di libertà non attuati) [15]. Inoltre, un manipolatore diventa sottoattuato in presenza di guasto di un attuatore. L’assenza di attuazione di uno o più gradi di libertà complica i problemi di pianificazione e controllo. Le traiettorie pianificate devono essere ammissibili per i vincoli cinematici e/o dinamici (le equazioni dei giunti passivi) durante il moto [16]. Inoltre le configurazioni di equilibrio ad anello chiuso si riducono drasticamente, con una conseguente difficoltà nel progetto di regolatori globali, in grado cioè di condurre il sistema all’equilibrio desiderato da ogni punto dello spazio di stato [17]. Infine è spesso impossibile stabilizzare il sistema mediante controllori a retroazione continua nello stato; ciò ha portato alla introduzione di controllori tempo-varianti e/o discontinui per sistemi fortemente non lineari [18]. In letteratura sono proposti metodi di soluzione solo per alcune istanze dei suddetti problemi. Oltre alla sintesi di metodi applicabili a classi più ampie di robot sottoattuati, occorre indagare aspetti quali la pianificazione di moti in presenza di ostacoli e la robustezza dei controllori in presenza di perturbazioni.

La locomozione dei robot su gambe, più versatile di quella su ruote, suscita da sempre l’interesse della comunità scientifica, ma solo di recente alcune realizzazioni hanno dimostrato la risolubilità di molti problemi teorici e tecnologici, a livello prototipale (il robot umanoide a due gambe Honda P3 [19]) e commerciale (il robot zoomorfo a quattro gambe AIBO della SONY). Il moto di robot su gambe consiste in generale di due aspetti: scelta di una sequenza ciclica di movimento delle gambe (passo o andatura) e pianificazione della traiettoria del corpo principale. L’analisi della stabilità della postura e dell’ammissibilità di un andatura richiede l’impiego di concetti avanzati di dinamica di sistemi articolati con contatti mobili al suolo. E’ possibile ottimizzare il movimento nello spazio dei giunti per ottenere spostamenti netti cartesiani più rapidi, a parità di capacità di attuazione, o energeticamente favolevoli, a parità di tempo di moto. Le tecniche di controllo dinamico devono affrontare il vincolo stringente del calcolo in linea per mantenere in equilibrio attivo il sistema [20,21]. Anche la scelta delle andature e la transizione tra di esse è un problema che offre ampi spazi di miglioramento [22]. A livello internazionale sono stati attivati vari progetti finalizzati alla realizzazione di sistemi o sottosistemi di locomozione (progetto BIP in Francia, l’Humanoid Project in Giappone) mentre non esiste ancora nessuna iniziativa italiana in tal senso.

I citati robot multiarticolati possiedono una versatilità di movimentazione, dovuta a schemi di pianificazione e controllo in grado di sfruttarne le caratteristiche meccaniche, ma per il successo di una applicazione robotica è indispensabile una forte integrazione dei sottosistemi funzionali di percezione, ragionamento e azione, anche in vista di una cooperazione tra più agenti robotici. La robotica cognitiva [23] ha sviluppato metodi di rappresentazione della conoscenza di un sistema dinamico e di ragionamento atti all'utilizzo su basi robotiche mobili reali. Motivata dalla partecipazione alla RoboCup [24,25], riveste particolare importanza l’integrazione delle capacità deliberative nell'architettura di controllo del robot, in modo da favorire sia un’efficace pianificazione di azioni elementari nello svolgimento di compiti complessi, spesso in cooperazione con altri robot, sia una capacità di reazione pronta agli stimoli esterni [26]. Il coordinamento tra fase di percezione [27], localizzazione assoluta [28] e scelta locale del moto è ancora più vitale quando sono in gioco agenti mobili potenzialmente instabili quali i robot su gambe.

Testo inglese

The applications of anthropic and service robotics require a remarkable degree of autonomy in the motion and manipulation capabilities. Robots designed for these tasks generally display a multiarticulated mechanical structure for manipulation and/or locomotion, with more dof’s than strictly needed to perform a given task (redundant robots).

In the presence of a high number of dof’s, it is possible to execute multiple, flexibly defined tasks while improving performance. For redundant articulated arms, techniques are available which plan joint motions that optimize cartesian-level criteria (distance from obstacles) or joint-level criteria (distance from joint limits or kinematic singularities) [1]. A relevant point for real-time applications is the computational efficiency of these schemes (projected gradient method [2], reduced gradient method [3], task priority strategy [4]). Problems like multiple objective optimization or the consistency of acceleration-level optimal redundancy resolution are still open. Moreover, an experimental comparative validation of the various methods has not been fully realized yet. Some implementative issues still limit the performance of redundant robots: motion control is designed on the basis of kinematic models and joint-level sensor only; furthermore, to improve dynamic capabilities, actuators are often placed at the base, with long transmission elements which introduce flexibility effects [5]. The overall effect is a decreased precision at the cartesian level. Resorting to a visual feedback scheme [6] is a possible solution.

Another class of multiarticulated systems are anthropomorphic manipulation devices. Research activity in this area brought to the realization of a large variety of artificial hands [7]. To reduce mechanical complexity, a ‘minimalistic’ approach recommends the use of the minimum number of actuators which still allows the execution of complex tasks [8]. These mechanisms achieve manipulation through rolling, introducing non-integrable (nonholonomic) differential constraints. On the basis of the kinematic description of contacts [9,10], it is necessary to investigate the controllability properties of these systems. For example, a convex object can be arbitrarily reconfigured by rolling it between two plane surfaces with three actuators [11]. In general, it is possible to develop planning algorithms when the kinematic model of the manipulation system takes on a strictly triangular or chained form. Many problems are still open or not satisfactorily solved: we do not know nor how to stabilize via feedback the manipulated object at a desired configuration, neither how to plan the motion of the object for arbitrarily shaped contact surfaces. When exact planning or smooth stabilization are not possible, a promising approach is to combine nilpotent approximation techniques [12] with iterative state steering [13].

More in general, research on underactuated robotic systems (i.e., with some passive degree of freedom) has been driven by the objective of reducing cost, weight and failure rate. In a number of applications, underactuation is intrinsic to the robotic system: leg locomotion (biped robots which can walk with no motor at all [14]), rolling and nonprehensile manipulation (the object introduces passive dof’s), surgical robots (the surgeon drives the end-effector of a semi-passive articulated arm), robots with flexible elements (deflections are passive dof’s) [15]. Besides, a manipulator may become underactuated due to an actuator failure. An obvious consequence of underactuation is that planning and control become much more entangled. Reference trajectories must comply with the kinematic and/or dynamic constraints (the equations of the passive dof’s) throughout the motion [16]. Equilibrium configurations are severely reduced, making it difficult to devise global regulators, i.e., feedback laws which can drive the system to a desired equilibrium from arbitrary points of the configuration space [17]. Finally, it is often impossible to achieve stabilization by smooth static state feedback; this led to the introduction of time/varying and/or discontinuous feedback laws for strongly nonlinear systems [18]. While solutions have appeared in the literature for specific instances of the above problems, it is necessary to devise methods of more general applicability, as well as to address further issues such as motion planning among obstacles and the controller robustness in the presence of perturbations.

Robotic locomotion on legs, more versatile than wheel locomotion, has always attracted the interest of more advanced robotic research, but only recently a few brilliant realizations have shown the solvability of theoretical and technological problems, both at a prototypal (the biped robot Honda P3 [19]) and at a commercial level (the dog-like robot AIBO by SONY). A number of international projects have been started aimed at realizing locomotion systems (e.g., the French project BIP, the Humanoid Project in Japan), while in Italy no coordinated action exists in this sense. Legged locomotion basically consists of two aspects: choosing a cyclic sequence of leg movements (gait) and planning the trajectory of the main body. Analyzing both the stability of a posture or the feasibility of a gait requires advanced concepts of multiarticulated systems dynamics in the presence of moving contacts with the ground. One may optimize joint space motion so as to obtain faster (given the actuator power) or energetically more efficient (given the traveling time) net cartesian motions. Dynamic control techniques must explicitly address the real-time computation issue to keep the system in active balance [20,21]. Other problems with large room for improvement are gait choice and gait transition [22].

While the above mentioned multiarticulated systems show versatile motion capabilities, due to planning and control schemes which efficiently exploit the mechanical design, the success of these robotic applications requires a close integration of the perception, reasoning and action modules, also in view of the possible cooperation among various robotic agents. Cognitive robotics [23] has the goal of developing knowledge representation methods to model and reason about a dynamic system, in order to make it possible to exploit such methods on mobile robotic bases. Motivated by our participation in the RoboCup [24,25], special importance is paid to the problem of integrating the deliberative capabilities within the control architecture of the robot, so as to allow both for an effective action planning to achieve complex goals, possibly in cooperation with other robots, and the capability of promptly reacting to external stimuli [26]. A coordination between perception [27], absolute localization [28] and local motion selection is even more vital when potentially unstable mobile agents such as legged robots came into play.


2.2.a Riferimenti bibliografici

[1] Y. Nakamura, Advanced Robotics: Redundancy and Optimization, Addison-Wesley, Reading, MA, 1991.
[2] B. Siciliano, “Kinematic control of redundant robot manipulators: A tutorial,” J. of Intelligent and Robotic Systems, vol. 3, pp. 201-212, 1990.
[3] A. De Luca and G. Oriolo, “The reduced gradient method for solving redundancy in robot arms,” Robotersysteme, vol. 7, no. 2, pp. 117-122, 1991.
[4] Y. Nakamura, H. Hanafusa, and T. Yoshikawa, “Task-priority based redundancy control of robot manipulators,” Int. J. of Robotics Research, vol. 6, no. 2, pp. 3-15, 1987.
[5] A. De Luca and P. Tomei, ``Elastic Joints,’’ in C. Canudas de Wit, B. Siciliano, G. Bastin (Eds.), Theory of Robot Control., pp. 179-217, Springer Verlag, Berlin, 1996.
[6] P.I. Corke, Visual Control of Robots, Research Studies Press, Taunton, 1996.
[7] R.M. Murray, Z. Li, and S. Sastry, A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation, CRC Press, 1994.
[8] A. Bicchi and K. Goldberg (Orgs.), Minimalism in Robot Manipulation, Workshop held at the 1996 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Minneapolis, MN, 1996.
[9] D.J. Montana, “The kinematics of contact and grasp,” Int. J. Robotics Research, vol. 7, no. 3, pp. 17-32, 1988.
[10] Z. Li and J. Canny, “Motion of two rigid bodies with rolling constraint,” IEEE Trans. on Robotics and Automation, vol. 6, no. 1, pp. 62-72, 1990.
[11] A. Marigo and A. Bicchi, “Rolling bodies with regular surfaces: Controllability theory and applications,” IEEE Trans. on Automatic Control, in press.
[12] M. Vendittelli, G. Oriolo, and J.-P. Laumond, “Steering nonholonomic systems via nilpotent approximations: The general two-trailer system,” 1999 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Detroit, MI, pp. 823-829, 1999.
[13] P. Lucibello and G. Oriolo, “Stabilization via iterative state steering with application to chained-form systems,” 35th IEEE Conf. on Decision and Control, Kobe, J, pp. 2614-2619, 1996.
[14] T. McGeer, “Passive dynamic walking,” Int. J. of Robotics Research, vol. 9, no. 2, pp. 62-82, 1990.
[15] D. Seto and J. Baillieul, “Control problems in super-articulated mechanical systems,” IEEE Trans. on Automatic Control, vol. 39, no. 12, pp. 2442-2453, 1994.
[16] A. De Luca and G. Oriolo, “Motion planning and trajectory control of an underactuated three-link robot via dynamic feedback linearization,” 2000 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, San Francisco, CA, April 2000.
[17] M.W. Spong, “Underactuated Mechanical Systems,” in B. Siciliano, K.P. Valavanis (Eds.), Control Problems in Robotics and Automation, LNCIS, vol. 230, pp. 135-150, Springer Verlag, London, 1998.
[18] A. De Luca, R. Mattone, and G. Oriolo, “Stabilization of an underactuated planar 2R manipulator,” Int. J. of Robust and Nonlinear Control, vol. 10, no. 4, pp. 181-198, 2000.
[19] K. Hirai, M. Hirose, Y. Haikawa, and T. Takenaka, “The development of the Honda humanoid robot,” 1998 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Leuven, B, pp. 1321-1326, 1998.
[20] M.H. Raibert, Legged Robots that Balance, MIT Press, Cambridge, 1990.
[21] S. Hirose, Y. Fukuda, and H. Kikuchi, “The gait control system of a quadruped walking vehicle,” Advanced Robotics, vol. 4, no. 4, pp. 289-323, 1986.
[22] G.S. Chirikjian and J.W. Burdick, “The kinematics of hyper-redundant robot locomotion,” IEEE Trans. on Robotics and Automation, vol. 11, no. 6, pp. 781-793, 1995.
[23] G. De Giacomo, L. Iocchi, D. Nardi, and R. Rosati, “A theory and implementation of cognitive mobile robots,” J. of Logic and Computation, vol. 9, no. 5, pp. 759-785, 1999.
[24] M. Asada and H. Kitano (Eds.), RoboCup-98: Robot Soccer World Cup II, Springer-Verlag, Berlin, 1999.
[25] D. Nardi, G. Adorni, A. Bonarini, A. Chella, G. Clemente, E. Pagello, and M. Piaggio, “ART-99: Azzurra Robot Team,” in M. Asada, H. Kitano (Eds.), Proc. of 3rd RoboCup Workshop, Stockholm, 1999.
[26] L. Iocchi, D. Nardi, and R. Rosati, “Planning with sensing, concurrency, and exogenous events: Logical framework and implementation,” 7th Int. Conf. on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR 2000), to appear, 2000.
[27] L. Iocchi and D. Nardi, “Hough trasform-based localization for mobile robots,” in Nikos Mastorakis (Ed.), Advances in Intelligent Systems and Computer Science, pp. 359-364, World Scientific Engineering Society, 1999.
[28] L. Iocchi and D. Nardi, “Self-localization in the RoboCup environment,” in M. Asada, H. Kitano (Eds.), Proc. of 3rd RoboCup Workshop, Stockholm, 1999.

2.3 Descrizione del programma e dei compiti dell'Unità di Ricerca

Testo italiano

L’unità di ricerca UNIROMA1 è coinvolta in quattro workpackages del progetto: MANIP, SENS, ROBO (del quale funge da coordinatore) e LOCOM. Si avvale di due laboratori di ricerca (http://labrob.ing.uniroma1.it e http://tibur.dis.uniroma1.it/~tinoweb/), entrambi situati presso il Dipartimento di Informatica e Sistemistica. Per le attività generali (coordinamento, attivazione delle strutture informatiche, organizzazione e partecipazione ai workshops) si rimanda al modello A. Gli obiettivi e le fasi di svolgimento dei programmi specifici sono riportati di seguito con riferimento alla nomenclatura del modello A.

MANIPOLAZIONE ANOLONOMA (Workpackage MANIP)

Obiettivi:

1) Pianificazione e generazione di traiettorie cinematicamente ammissibili in presenza di vincoli anolonomi di rotolamento per sistemi minimalisti di manipolazione.

2) Sviluppo di controllori a retroazione per l'esecuzione robusta di operazioni di manipolazione in presenza di disturbi e perturbazioni.

Per entrambi gli obiettivi si intendono utilizzare due strumenti in combinazione: approssimazioni nilpotenti (rappresentazioni approssimate globalmente definite che preservano le caratteristiche di controllabilità del sistema originario) e tecniche di controllo contrattivo iterato. Un tale approccio può consentire sia lo sviluppo di pianificatori approssimati di traiettorie per sistemi anolonomi che la stabilizzazione robusta degli stessi nella configurazione desiderata, ed è stato già adottato con successo nel caso di robot mobili su ruote con cinematica non trasformabile in una forma nilpotente esatta. Un ulteriore vantaggio è la convergenza esponenziale al punto di equilibrio.

Collaborazioni: UNIPI.

Target: Uno o più dei sistemi di manipolazione minimalista sviluppati da UNIPI.

Organizzazione in fasi:

FASE 1
Modellistica cinematica di esempi di sistemi di manipolazione anolonoma.
Individuazione dei problemi aperti di pianificazione e controllo.

FASE 2
Sviluppo di algoritmi di pianificazione e di controllo basati sull’uso di approssimazioni nilpotenti.

FASE 3
Validazione attraverso simulazioni estensive dei metodi sviluppati. Eventuali esperimenti verranno eseguiti su apparati esistenti presso UNIPI.

FASE 4
Contributo alla stesura del capitolo sulla Manipolazione della monografia MISTRAL.

COORDINAMENTO TRA PERCEZIONE VISUALE E MOTO (Workpackage SENS)

Obiettivi:

1) Metodi di localizzazione di robot mobili basata sulla visione ed il riconoscimento di caratteristiche semplici in ambienti interni statici.

2) Metodi di localizzazione ed individuazione di oggetti in ambienti dinamici in cui operano agenti robotici multipli.

L’obiettivo 1 mira a sperimentare le possibilità offerte dalla visione nel settore della robotica mobile nel momento in cui risulti possibile sfruttare alcune caratteristiche frequentemente presenti in ambienti interni e di facile individuazione anche con un sistema di visione a basso costo. La regolarità o la periodicità di certe forme facilmente individuabili in ambienti interni consente di realizzare con relativa semplicità sistemi di localizzazione affidabili, mentre l'integrazione con altre informazioni, come quelle odometriche, può essere impiegata per ridurre lo sforzo computazionale.

Nell’obiettivo 2 ci si propone di estendere tecniche già sviluppate nell’ambito di questa unità, anch’esse basate sull'acquisizione di immagini da sensori di visione, prevedendo la movimentazione della telecamera mediante piattaforme pan-tilt o a bordo di robot con locomozione su gambe. Lo scopo finale è sia la localizzazione assoluta del robot che la ricostruzione della posizione relativa degli altri agenti robotici.

Target: Sistema trioculare TRICLOPS (per l’obiettivo 1) e sistemi di visione dei robot mobili su gambe AIBO SONY e su ruote PIONEER (per l’obiettivo 2).

Organizzazione in fasi:

FASE 1
Motorizzazione delle telecamere mediante piattaforme pan-tilt.

FASE 2
Elaborazione di algoritmi per l’individuazione di semplici caratteristiche ambientali (ad esempio, sorgenti di illuminazione) da immagini visive tridimensionali e conseguente sviluppo di metodi di localizzazione rapida.
Adattamento degli algoritmi di localizzazione basati sulla trasformata di Hough al caso di telecamera mobile.

FASE 3
Sperimentazione dei metodi di localizzazione suddetti con il sistema TRICLOPS (eventualmente montato su base mobile) e con il sistema di visione della squadra di robot mobili AIBO.

FASE 4
Contributo alla stesura del capitolo sulla Sensoristica della monografia MISTRAL.

MANIPOLATORI RIDONDANTI (Workpackage ROBO)

Obiettivi:

1) Algoritmi efficienti per la risoluzione ottimale della ridondanza cinematica con schemi in velocità e accelerazione, di tipo locale e possibilmente globale.

2) Schemi di compensazione delle elasticità degli organi di trasmissione che sfruttano la ridondanza per minimizzare gli effetti residui sulla precisione di esecuzione della traiettoria dell’elemento terminale.

3) Uso di un sistema di visione con telecamera fissa nell’ambiente per la valutazione delle prestazioni e la correzione a retroazione degli errori cartesiani degli schemi di controllo cinematico.

Per l’obiettivo 1 verrà effettuato uno studio comparativo di tipo sperimentale della complessità computazionale e delle capacità di ottimizzazione dei metodi del Gradiente Proiettato e del Gradiente Ridotto, sia in compiti di riconfigurazione (self-motion) che di esecuzione di traiettorie rettilinee cartesiane. Si impiegheranno diverse funzioni obiettivo ed in particolare un uso combinato di funzioni di posizione e di velocità negli schemi del secondo ordine. Si considererà anche un’estensione (in generale fuori-linea) del metodo del Gradiente Ridotto a problemi di ottimizzazione globale.

Per l’obiettivo 2 si ricaveranno modelli dinamici (completi e semplificati) di manipolatori ridondanti nell’ipotesi di elasticità concentrata ai giunti. E’ necessaria inoltre una identificazione sperimentale dei parametri dinamici del robot, in particolare dei coefficienti di elasticità delle trasmissioni. Tali modelli verranno utilizzati, sia in condizioni quasi-statiche che dinamiche, per la ridefinizione dei riferimenti di velocità dei motori in schemi di controllo convenzionali di giunto (senza modifiche dell’architettura di controllo), a partire dai riferimenti di velocità dei bracci. Queste ultime sono ricavate con schemi di risoluzione della ridondanza che minimizzino gli effetti del carico di gravità sulla deflessione delle trasmissioni.

Per l’obiettivo 3 verrà installato e calibrato un sistema di visione in grado di monitorare in tempo reale un target attivo disposto sull’organo terminale del robot. Tale sistema interagirà con il controllore, fornendo i dati di errore sulle traiettorie cartesiane eseguite. In particolare, si valuterà la possibilità di implementare uno schema di controllo direttamente nello spazio immagine.

Collaborazioni: UNINA (per l’obiettivo 1), POLITO (per l’obiettivo 2).

Target: Robot DEXTER a 8 gradi di libertà rotanti disponibile presso il DIS.

Organizzazione in fasi:

FASE 1
Aggiornamento dello stato dell’arte sui metodi locali e globali di risoluzione della ridondanza cinematica.
Acquisizione ed istallazione di una telecamera ambientale e di un target attivo sull’organo terminale del robot DEXTER.
Derivazione di un modello dinamico del robot DEXTER che tenga conto della elasticità ai giunti, dovuti agli organi di trasmissione a pulegge e cavi d’acciaio. Analisi della complessità del modello e sua riduzione per l’uso in tempo reale.

FASE 2
Determinazione dei parametri dinamici del robot DEXTER da modelli CAD ed identificazione sperimentale della elasticità delle trasmissioni.
Interfacciamento del sistema visivo al controllore del DEXTER. Approfondimento dei metodi di controllo sensoriale basati su feedback visuale per l’applicazione considerata.
Messa a punto dei più avanzati algoritmi di risoluzione della ridondanza, anche in considerazione della presenza di elasticità ai giunti.

FASE 3
Simulazione dei metodi sviluppati di pianificazione ottima e controllo.
Validazione sperimentale dei metodi sul robot DEXTER. Confronto e analisi critica dei risultati.

FASE 4
Stesura e coordinamento del capitolo sui Sistemi Robotici Multiarticolati della monografia MISTRAL per la parte riguardante i manipolatori ridondanti.

ROBOT SOTTOATTUATI (Workpackage ROBO)

Obiettivi:

1) Pianificatori di traiettorie ammissibili (compatibili con i vincoli cinematici e dinamici) per il trasferimento di robot tra punti di equilibrio.

2) Sintesi di controllori efficienti e robusti per problemi di inseguimento di traiettorie (obiettivo 2a) e di regolazione (obiettivo 2b).

Entrambi gli obiettivi verranno affrontati con riferimento a classi sufficientemente ampie di meccanismi: in particolare, si intende trattare con completezza il caso dei robot planari (sia in presenza che in assenza di gravità) con giunti passivi di tipo rotazionale.

Per l’obiettivo 1 si intende adottare un approccio ormai classico nella teoria geometrica del controllo non lineare, ossia la linearizzazione esatta via retroazione dinamica. Nelle condizioni in cui esso è applicabile, il compito di pianificazione si riduce a un semplice problema di interpolazione, che può essere facilmente modificato per tenere conto di eventuali ostacoli nello spazio di lavoro. Un ulteriore vantaggio atteso da questo approccio è la semplificazione della sintesi di controllori che garantiscano l’inseguimento delle traiettorie pianificate (obiettivo 2a).

Per l’obiettivo 2b, si generalizzeranno e miglioreranno le tecniche già proposte dal nostro gruppo che hanno consentito la soluzione del problema di regolazione in un caso canonico (robot 2R con secondo giunto passivo in assenza di gravità). Oltre all’estensione dei metodi proposti, basati essenzialmente sull’uso di approssimazioni nilpotenti e tecniche di comando contrattivo iterato (iterative state steering), alla classe generale sopra menzionata, si effettuerà uno studio approfondito delle loro caratteristiche di robustezza in presenza di perturbazioni.

Target (simulativo): Robot planari sottoattuati.

Target (sperimentale): E’ allo studio la possibilità di costruire una struttura sottoattuata, a partire da kit elettromeccanici elementari.

Organizzazione in fasi:

FASE 1
Aggiornamento dello stato dell’arte sulle applicazioni che coinvolgono sistemi robotici sottoattuati.
Individuazione di una classe di robot sottoattuati sufficientemente rappresentativa.
Inquadramento generale delle problematiche di pianificazione e controllo in un formalismo unificato.

FASE 2
Valutazione degli algoritmi di pianificazione di traiettorie e di controllo di configurazione/traiettoria esistenti.
Sviluppo con riferimento alla classe individuata di nuovi metodi basati su linearizzazione via retroazione dinamica (obiettivi 1 e 2a) e approssimazioni nilpotenti combinate a comandi contrattivi iterati (obiettivo 2b).

FASE 3
Validazione attraverso simulazioni estensive dei metodi sviluppati. Eventuali esperimenti verranno eseguiti su semplici apparati predisposti presso la nostra unità o disponibili presso altre unità.

FASE 4
Stesura e coordinamento del capitolo sui Sistemi Robotici Multiarticolati della monografia MISTRAL per la parte riguardante i robot sottoattuati.

CONTROLLO DELLA LOCOMOZIONE SU GAMBE (Workpackage LOCOM)

Obiettivi:

1) Modellistica cinematica e dinamica con particolare riferimento alle strutture robotiche quadrupedi.

2) Sintesi di andature di locomozione e controllo robusto della loro esecuzione in situazioni perturbate.

Per l’obiettivo 1 si analizzeranno le tecniche disponibili in letteratura, individuando quelle più promettenti e/o loro modifiche per l’impiego in tempo reale.

Per l’obiettivo 2 si intende utilizzare tecniche di controllo non lineare basate sulla linearizzazione esatta a mezzo di retroazione statica o dinamica dallo stato. Particolare attenzione verrà rivolta alla stabilizzazione delle dinamiche interne derivanti dalla ridondanza cinematica del sistema di locomozione rispetto al compito di moto netto nello spazio cartesiano. A valle della semplificazione indotta dallo schema di controllo, si affronterà il problema della generazione di traiettorie dinamicamente ammissibili e del loro inseguimento. Come caso particolare si considererà il problema della stabilizzazione della postura.

Target: Robot a quattro gambe AIBO SONY. Semplici sistemi locomotori realizzati con il kit LEGO Mindstorms.

Organizzazione in fasi:

FASE 1
Stato dell’arte sulla modellistica cinematica e dinamica dei sistemi di locomozione su gambe.
Acquisizione delle competenze per l’impiego del sistema robotico AIBO con particolare riguardo alle primitive di moto e di controllo. Messa a punto del simulatore solido 3D.

FASE 2
Sviluppo analitico dei modelli cinematici e dinamici del robot AIBO.
Progetto dei controllori non lineari del moto e delle andature di riferimento.

FASE 3
Simulazione dei metodi sviluppati e implementazione su target sperimentale.

FASE 4
Contributo alla stesura del capitolo sui Sistemi di Locomozione della monografia MISTRAL.

PIANIFICAZIONE DELLE AZIONI IN SISTEMI MULTI-AGENTE (Workpackage LOCOM)

Obiettivo:

Pianificatore di azioni per basi robotiche su gambe in compiti complessi e coordinati nell'ambito di sistemi robotici multi-agente.

Motivata dalla partecipazione di membri di questa unità alla RoboCup, la ricerca si propone di utilizzare metodi formali per la rappresentazione di sistemi dinamici ed algoritmi per la generazione automatica di piani. I metodi proposti verranno utilizzati sia fuori linea per la creazione di sistemi di supporto alla progettazione di software di controllo, sia in linea per la pianificazione delle azioni di robot. In particolare, si propone di estendere tecniche gia' sviluppate sia al caso di sistemi robotici su gambe e sia al caso di sistemi multiagente. Per questi ultimi si intende considerare sia forme di coordinamento basate sulla comunicazione esplicita sia forme di coordinamento implicito.

Collaborazioni: UNIPI.

Target: Squadra di robot mobili su gambe AIBO SONY.

Organizzazione in fasi:

FASE 1
Analisi dello stato dell’arte sui metodi formali per la rappresentazione di sistemi dinamici.
Acquisizione delle competenze d’uso dei moduli software di base del sistema robotico AIBO con particolare riguardo alla pianificazione e alla comunicazione.

FASE 2
Sviluppo del software di generazione automatica di piani deliberativi/cognitivi.

FASE 3
Verifica sperimentale mediante partecipazione alla RoboCup nella lega ‘legged robots’.

FASE 4
Contributo alla stesura del capitolo sui Sistemi di Locomozione della monografia MISTRAL.



COSTI PRESUNTI COMPLESSIVI DELLE FASI

FASE 1: 45 ML

FASE 2: 40 ML

FASE 3: 40 ML

FASE 4: 45 ML

Testo inglese

The research unit UNIROMA1 takes part in four of the project workpackages: MANIP, SENS, ROBO (of which it acts as coordinator) and LOCOM. The unit has two research laboratories (http://labrob.ing.uniroma1.it and http://tibur.dis.uniroma1.it/~tinoweb/), both located at the Department of Computer and System Science.

NONHOLONOMIC MANIPULATION (Workpackage MANIP)

Objectives:

1) Planning and generation of kinematically feasible trajectories in the presence of nonholonomic rolling constraints for minimalistic manipulation system.

2) Development of feedback controllers for the robust execution of manipulation maneuvers in the presence of disturbances and perturbations.

For both objectives, we intend to use a combination of two tools: nilpotent approximations (globally defined approximate representations which preserve the controllability properties of the original system) and iterative state steering techniques. Such an approach provides guidelines for devising approximate trajectory planners as well as robust set-point regulators for nonholonomic systems, and has already been successfully applied to the case of wheeled mobile robots which do not admit an exact nilpotent form. A further advantage of this scheme is the exponential convergence to the desired equilibrium.

Collaborations: UNIPI.

Target: One or more of the minimalistic manipulation systems developed by UNIPI.

Organization of the activity:

PHASE 1
Kinematic modeling of examples of nonholonomic manipulation systems.
Identification of open problems in planning and control.

PHASE 2
Elaboration of planning and control methods based on the use of nilpotent approximations.

PHASE 3
Validation of the proposed techniques through extensive simulations. Possible experiments to be performed on manipulation setups available at UNIPI.

PHASE 4
Contribution to the chapter on Manipulation in the MISTRAL monograph.

COORDINATING VISUAL PERCEPTION AND MOTION (Workpackage SENS)

Objectives:

1) Mobile robot localization methods based on vision and identification of simple features in static indoor environments.

2) Methods for robot localization and object detection in dynamic environments with multiple robotic agents.

Objective 1 aims at investigating the opportunities offered by vision systems in the mobile robotic context in situations in which one can exploit some typical features of indoor environments, that can be easily identified also by low-cost sensing systems. The regularity or periodicity of some of these features allows the relatively simple realization of reliable localization systems, while the integration with other information (such as odometric measures) can be used to reduce the computational load.

As for objective 2, we plan to extend some techniques already developed within our unit, again using images coming from vision systems which can be moved through pan-tilt platforms or on-board of legged locomotion robots. The final purpose is to achieve both absolute robot localization and reconstruction of the relative position of other robotic agents in the area.

Target: Trinocular vision system TRICLOPS (objective 1) and vision systems of AIBO SONY legged and PIONEER wheeled mobile robots (objective 2).

Organization of the activity:

PHASE 1
Video camera actuation through pan-tilt platforms.

PHASE 2
Elaboration of algorithms for identifying simple environmental features (e.g., lighting sources) in visual 3D images, and consequent development of fast localization methods.
Adaptation of the localization algorithms based on Hough transform to the case of moving video camera.

PHASE 3
Experimental validation of the above localization methods with the TRICLOPS system (possibly mounted on a mobile base) and with the vision system of the team of mobile robots AIBO.

PHASE 4
Contribution to the chapter on Sensors in the MISTRAL monograph.

REDUNDANT MANIPULATORS (Workpackage ROBO)

Objectives:

1) Efficient algorithms for optimal redundancy resolution at the velocity and acceleration level, in a local and possibly global sense.

2) Schemes for compensating the elasticity introduced by transmission elements by exploiting the redundancy so as to minimize its residual effects on the precision of end-effector trajectory execution.

3) Use of a world-fixed vision system for assessing cartesian-level precision and improving via feedback the performance of kinematic control schemes.

With reference to objective 1, an experimental comparative study will be carried out on the computational load and optimization performance of Projected Gradient and Reduced Gradient methods, both in self-motion and cartesian trajectory tasks. Various cost criteria will be used, analyzing in particular the adoption of combined joint position/velocity functions in second-order schemes. Moreover, a (generally off-line) extension of the Reduced Gradient method will be attempted for solving global optimization problems.

As for objective 2, we shall derive dynamic models (both complete and simplified) of redundant manipulators under the assumption of joint elasticity. It is also necessary to identify experimentally the robot dynamic parameters, and especially the elasticity coefficients of the transmission elements. These models will be used, both in quasi-static and dynamic conditions, for generating reference velocities for the motors in conventional decentralized joint control schemes (with no modification of the control architecture) from the reference velocities for the joints. The latter are obtained with redundancy resolution methods aimed at minimizing the effect of the gravitational load on the transmission element deflection.

Coming to objective 3, we will install and calibrate a vision system in order to follow in real-time an active target placed on the end-effector of the robot. This system will interact with the controller, providing error data on the executed cartesian trajectory. In particular, we shall evaluate the possibility of implementing a control scheme directly in the visual task space.

Collaborations: UNINA (objective 1), POLITO (objective 2).

Target: 8-dof robot DEXTER available in the Robotics Laboratory of DIS.

Organization of the activity:

PHASE 1
Update on the state-of-the-art on local and global methods for redundancy resolution.
Purchase and installation of a video camera and an active target for the end-effector of the DEXTER robot.
Derivation of a dynamic model of the DEXTER robot accounting for the joint elasticity due to the transmission elements (pulleys and steel cables). Analysis of the complexity of the model and its reduction for real-time computation.

PHASE 2
Derivation of the dynamic parameters of the DEXTER robot from CAD models and experimental identification of the transmission elasticity.
Interfacing of the vision system to the DEXTER control module. Investigation of the sensor-based visual feedback control methods for the application of interest.
Adaptation of the most innovative redundancy resolution schemes in the presence of joint elasticity.

PHASE 3
Simulation of the developed techniques for optimal planning and visual control.
Experimental validation of the proposed methods on the DEXTER robot. Comparison and critical analysis of the results.

PHASE 4
Writing of the section on redundant robots in the chapter on Multiarticulated Robotic Systems in the MISTRAL monograph. Coordination with other parts.

UNDERACTUATED ROBOTS (Workpackage ROBO)

Objectives:

1) Planners of feasible trajectories (compatible with kinematic and dynamic constraints) for robot transfer between equilibrium configurations.

2) Synthesis of efficient and robust controllers for trajectory tracking (objective 2a) and regulation problems (objective 2b).

Both objectives will be addressed by considering sufficiently large representative classes of mechanisms: in particular, we shall treat thoroughly the case of planar robots with passive rotational joints with and without gravity.

For objective 1, we plan to apply a by-now classical geometric approach of nonlinear control theory, namely exact linearization by dynamic feedback. If applicable, this control method transforms the planning task into a simple interpolation problem, which can be also easily modified in order to take into account the presence of workspace obstacles. As another potential benefit of this approach, the synthesis of tracking controllers along the planned trajectories is largely simplified on the resulting linear dynamics (objective 2a).

Concerning objective 2b, we shall extend and improve control techniques proposed by our group for the regulation problem of a canonical example of underactuated robots (the 2R robot with passive second joint moving on a horizontal plane). Beside extending these techniques, which are mainly based on the use of nilpotent approximations and of an iterative state steering control, to more general classes of underactuated robots, we shall investigate their robustness properties with respect to perturbations.

Target (simulation): Underactuated planar robots.

Target (experimental): We are evaluating the possibility of building our own simple underactuated arm by using off-the-shelf electromechanical kits.

Organization of the activity:

PHASE 1
Update of the state-of-the-art on the applications involving underactuated robotic systems.
Characterization of a sufficiently representative class of underactuated robots.
Set up of a general unified framework for the planning and control problems.

PHASE 2
Evaluation of existing algorithms for path planning and regulation/trajectory tracking control.
Development of new approaches based on dynamic feedback linearization (objectives 1 and 2a) and on the combined use of nilpotent approximations and iterative state steering (objective 2b), with reference to the selected class of robots.

PHASE 3
Validation of developed methods through extensive simulations. If possible, experiments will be conducted on simple devices built by our unit or availble at other project units.

PHASE 4
Writing of the section on underactuated robots in the chapter on Multiarticulated Robotic Systems in the MISTRAL monograph. Coordination with other parts.

CONTROL OF LEGGED LOCOMOTION (Workpackage LOCOM)

Objectives:

1) Kinematic and dynamic modeling with special reference to four-legged robots.

2) Locomotion gaits synthesis and robust control of their execution under perturbed conditions.

Concerning objective 1, we will review the techniques available in the literature, sorting out the most promising ones and/or their modifications for the purpose of real-time use.

As for objective 2, we will use nonlinear control techniques based on exact linearization via static or dynamic state feedback. Special care will be devoted to the stabilization of the internal dynamics, which is due to the kinematic redundancy of the locomotion system with respect to the cartesian net motion task. Taking advantage of the dynamic simplification induced by the chosen control scheme, we will consider the problems of generating dynamically feasible trajectories and of their tracking by feedback. As a particular case, we shall investigate the problem of static posture stabilization.

Target: Four-legged AIBO SONY robot. Simple locomotion systems built with LEGO Mindstorms kit.

Organization of the activity:

PHASE 1
State-of-the-art on kinematic and dynamic modeling of legged locomotion systems.
Skill acquisition on the use of the AIBO robot system, with special reference to the motion primitives and to the control module. Use of 3D simulator system.

PHASE 2
Analytic development of kinematic and dynamic models of the AIBO robot.
Design of nonlinear motion controllers and of the reference gaits.

PHASE 3
Simulation of the developed methods and implementation on experimental target.

PHASE 4
Contribution to the chapter on Locomotion in the MISTRAL monograph.

ACTION PLANNING IN MULTIAGENT SYSTEMS (Workpackage LOCOM)

Objective:

Action planner for legged robotic bases performing complex and coordinated tasks in a multiagent environment.

Motivated by the participation of members of our group to the RoboCup, this research line will exploit the use of formal representation methods for dynamic systems and algorithms for the automatic generation of plans. The proposed methods will be used both off-line, for developing support tools in control software design, and on-line, for planning of robotic actions. In particular, we wish to extend our previous developed methods to the case of legged robots and to multiagent systems. For the latter class, we shall consider coordination strategies based on explicit communication as well as implicit coordination schemes.

Collaborations: UNIPI.

Target: Team of legged mobile robots AIBO SONY.

Organization of the activity:

PHASE 1
Analysis of the state-of-the-art on the use of formal methods to represent dynamic systems.
Skill acquisition on the use of basic software modules of the AIBO robot system, with special reference to the planning and communication aspects.

PHASE 2
Software development for the automatic generation of deliberative/cognitive plans.

PHASE 3
Experimental verification through participation at the RoboCup events in the legged robots league.

PHASE 4
Contribution to the chapter on Locomotion in the MISTRAL monograph.



EXPECTED TOTAL COSTS OF THE PHASES

PHASE 1: 45 ML

PHASE 2: 40 ML

PHASE 3: 40 ML

PHASE 4: 45 ML


2.4 Descrizione delle attrezzature già disponibili ed utilizzabili per la ricerca proposta

Anno di acquisizione Descrizione
Testo italiano Testo inglese
1.  1995 Robot manipolatore DEXTER a 8 gradi di libertà  Robot manipulator DEXTER with 8 dofs 
2.  1998 3 robot mobili su ruote (2 PIONEER I, 1 PIONEER II) con sensori ad ultrasuoni  3 wheeled mobile robots (2 PIONEER I, 1 PIONEER II) with US sensors 
3.  1998 Robot mobile su ruote SUPERMARIO (prototipo DIS)  Wheeled mobile robot SUPERMARIO (DIS prototype) 
4.  2000 Team di 4 robot su quattro gambe SONY AIBO con kit di sviluppo  Team of 4 legged robots SONY AIBO including development kit 
5.  1999 Sistema di visione a tre telecamere BW TRICLOPS PointGrey  TRICLOPS PointGrey vision system with three BW cameras 


2.5 Descrizione della richiesta di Grandi attrezzature (GA)

Attrezzatura I
Descrizione

valore presunto (milioni)   percentuale di utilizzo per il programma

Attrezzatura II
Descrizione

valore presunto (milioni)   percentuale di utilizzo per il programma


Parte: III
3.1 Costo complessivo del Programma dell'Unità di Ricerca

Voce di spesa Spesa Descrizione
Euro Testo italiano   Testo inglese  
Materiale inventariabile 55  28.405  Telecamera con frame grabber e librerie, componenti meccanici, sensori e piccoli attuatori, PCs, materiali di laboratorio, libri  Camera with frame grabber and libraries, mechanical components, sensors and small actuators, PCs, laboratory hardware, books 
Grandi Attrezzature        
Materiale di consumo e funzionamento 10  5.165  Reprints, spedizioni, fotocopie, ecc.  Reprints, shipping, xerox, etc. 
Spese per calcolo ed elaborazione dati 20  10.329  Licenze d'uso software  Software licenses 
Personale a contratto 25  12.911  Laureato in Ingegneria  Engineering graduate 
Servizi esterni        
Missioni 50  25.823  Partecipazione a congressi e workshops internazionali, a workshops e riunioni del progetto Mistral, partecipazione RoboCup  Participation to international conferences and workshops, to MISTRAL project workshops and meetings, and to the RoboCup 
Altro 10  5.165  Contributo 6% Dipartimento Informatica e Sistemistica (DIS)  6% overhead for Dipartimento Informatica e Sistemistica (DIS) 


  Euro
Costo complessivo del Programma dell'Unità di Ricerca 170  87.798 
 
Costo minimo per garantire la possibilità di verifica dei risultati 137  70.755 
 
Fondi disponibili (RD) 51  26.339 
 
Fondi acquisibili (RA) 0   
 
Cofinanziamento richiesto al MURST 119  61.458 
 


Parte: IV
4.1 Risorse finanziarie già disponibili all'atto della domanda e utilizzabili a sostegno del Programma

QUADRO RD

Provenienza Anno Importo disponibile nome Resp. Naz. Note
Euro
Università 1999   16  8.263    Progetti Facoltà Nardi (8ML) e Oriolo (8ML) 
Dipartimento          
MURST (ex 40%)          
CNR 1999   10  5.165    Progetti Nardi 
Unione Europea 1997   18  9.296    Residuo progetto De Luca 
Altro 1999   3.615    Nardi 
TOTAL   51  26.339     

4.1.1 Altro

Finanziamento Facoltà per mobilità

4.2 Risorse finanziarie acquisibili in data successiva a quella della domanda e utilizzabili a sostegno del programma nell'ambito della durata prevista

QUADRO RA

Provenienza Anno della domanda o stipula del contratto Stato di approvazione Quota disponibile per il programma Note
Euro
Università          
Dipartimento          
CNR          
Unione Europea          
Altro          
TOTAL        

4.2.1 Altro


4.3 Certifico la dichiarata disponibilità e l'utilizzabilità dei fondi di cui ai punti 4.1 e 4.2:      SI     

Firma ____________________________________________




(per la copia da depositare presso l'Ateneo e per l'assenso alla diffusione via Internet delle informazioni riguardanti i programmi finanziati; legge del 31.12.96 n° 675 sulla "Tutela dei dati personali")




Firma ____________________________________________ 29/03/2000 20:05:22     





Last updated: February 5, 2002
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