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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 SENS: Sensors - Coordinated by UNIROMA2 (Università di Roma "Tor Vergata")

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_003


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

NICOSIA SALVATORE  
(cognome) (nome)  


Professore ordinario 17/07/1934 NCSSVT34L17H501E
(qualifica) (data di nascita) (codice di identificazione personale)

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata" Facoltà di INGEGNERIA
(università) (facoltà)
K04X Dipartimento di INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE
(settore scient.discipl.) (Dipartimento/Istituto)


06/72597433 06/72597460 nicosia@disp.uniroma2.it
(prefisso e telefono) (numero fax) (E-mail)


1.6 Settori scientifico-disciplinari interessati dal Programma di Ricerca

K04X


1.7 Parole chiave

Testo italiano
SENSORISTICA ; LOCOMOZIONE ; ARCHITETTURE HARDWARE/SOFTWARE ; TELEOPERAZIONE

Testo inglese
SENSORY SYSTEM ; LOCOMOTION ; ARCHITECTURES ; HARDWARE/SOSFTWARE ; TELEOPERATION


1.8 Curriculum scientifico del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca

Testo italiano

Salvatore Nicosia è nato a Roma nel 1934, è laureato in ingegneria industriale ed ha conseguito nel 1969 la libera docenza in controlli automatici. Dopo aver svolto attività prgettuali e di ricerca presso aziende industriali ed enti di ricerca,dal 1975 è professore ordinario di controlli automatici presso la prima Università di Roma e, dal 1981, presso la seconda Università di Roma, Tor Vergata, dove insegna anche robotica industriale. E` membro del Senato accademico e presidente del consiglio del corso di laurea in Ingegneria Informatica.
Ha rappresentato l'Italia nel Technical Committee on Computers dell'IFAC (international Federation of Automatic Control), è stato il coordinatore del gruppo specialistico sull'automazione dell'AEI (associazione elettrotecnica e elettronica italiana).
E` stato tra i proponenti del progetto finalizzato "robotica", al quale ha contribuito anche come componente del consiglio scientifico, è stato per trte trienni il coordinatore del progetto nazionale di ricerca 40% sulla dinamica e il controllo dei robot, è l'attuale coordinatore del programma di ricerca di rilevante interesse nazionale RAMSETE (Robotica Articolata e Mobile per i SErvizi e la TEcnologia) finanziato nel 1998.
La sua attività di ricerca ha riguardato la strumentazione e il controllo dei reattori nucleari, la teoria e la tecnica dei controllim automatici e le loro applicazioni al controllo dei processi e alla robotica, la teoria dei sistemi dinamici a eventi discreti e le loro applicazioni all'automazione.
E` autore di circa 150 articoli pubblicati su riviste e sugli atti dei principali congressi riguardanti la propria attività di ricerca.

Testo inglese

Salvatore Nicosia was born in Rome, Italy, in 1934.
He received the "laurea" degree in electrical engineering and, in the 1969, the "libera docenza" degree in control engineering from the University of Rome.
>From 1960 to 1975 he served as project engineer and research associate in some leading industrial companies and governmental research centres.
Since 1975, after some years of part-time teaching, he has been a professor of control engineering at the University of Rome and, since 1981, at the second University of Rome, Tor Vergata. At present he is teaching automatic control and industrial robotics and is serving as member of the governing board (Senato accademico) and as dean of the computer engineering school.
He represented Italy in IFAC (International Federation of Automatic Control) as a member of various technical committees and until 1990 served as the chairman of the automation specialistic group of the AEI, the Italian electrical engineers society.
He was one of the founders of the five years (1988-1993) national research program on robotics of the CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) for which he served as a member of the scientific council. He was the chairman of three consecutive triennial national research programs (1987-1996) on dynamics and control of robots funded by MURST (the Italian Ministry of the University). At present he is the coordinator of the biennial (1998-2000) national research program RAMSETE (Robotica Articolata e Mobile per i SErvizi e la TEcnologia) funded by MURST in 1998.
His research interests include the control of nuclear reactors, the automatic control theory and its application process control, robotics, and discrete automation. He is author of co-author of more than 130 papers.

1.9 Pubblicazioni scientifiche più significative del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
  1. NICOSIA S., TOMEI P., "A Global Output Feedback Controller for Flexible Joint Robots" , Rivista: Automatica , Volume: 31 , pp.: 1465-1470 , (1995) .
  2. NICOSIA S., TOMEI P., "A Tracking Controller for Flexible Joint Robots using Only Link Position Measurements" , Rivista: IEEE Transactions on Automatic Control , Volume: 4 , pp.: 885-890 , (1995) .
  3. CAPOBIANCO A., NICOSIA S., "Controllo di robot mobili mediante il metodo del potenziale" , Rivista: Automazione e Strumentazione , Volume: 46 , pp.: 117-124 , (1998) .
  4. NICOSIA S., TORNAMBE` A., VALIGI P., "Nonlinear Map Inversion via State Observers" , Rivista: Circuit Systems and Signal Processing , Volume: 13 , pp.: 571-589 , (1994) .
  5. MARTINELLI F., NICOSIA S., VALIGI P., "Dynamic Control of a Class of Discrete-event Systems Using a State Reconstruction Algorithm" , Rivista: Control and Cybernetics , Volume: 29 , (2000) .

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  NICOSIA  SALVATORE  INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE  Prof. ordinario  K04X  10  10
2  GENTILI  FEDERICO  INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE  Ricercatore  K04X  10  10
 
3  MARTINELLI  AGOSTINO  INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE  Assegnista    10  2
4  MARTINELLI  FRANCESCO  INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE  Funzionario tecnico    5  5
5  ZACCARIAN  LUCA  INFORMATICA, SISTEMI E PRODUZIONE  Collaboratore tecnico    8  8

1.10.2 Personale universitario di altre Università

Cognome Nome Università Dipart./Istituto Qualifica Settore
scient.
Mesi
uomo
2000 2001
 
 

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

1.10.5 Personale a contratto da destinare a questo specifico programma

Qualifica Costo previsto Mesi uomo
1. Laureato tecnico  20 

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

Sensori e architetture per la localizzazione e il controllo di robot

Testo inglese

Sensors and architectures for robot localization and control

2.2 Base di partenza scientifica nazionale o internazionale

Testo italiano

SENS (SENSoristica)
La ricerca riguarda alcuni aspetti parziali ma essenziali per la determinazione delle caratteristiche funzionali che dovrebbero portare nell'arco di un doppio biennio alla costruzione di un prototipo elementare di robot antropico.
Per ogni operazione di controllo e gestione del movimento, quale che sia il contesto, assume grande importanza la misura delle grandezze cinetiche di posizione, velocità e accelerazione. Nel caso qui considerato si privilegia la misura della posizione mediante sensori, a proposito dei quali si può fare una prima grande distinzione tra quelli che danno una misura degli spostamenti del robot (misure di posizione relative) e quelli che danno invece una misura di posizione assoluta. Nel primo caso, i dati dei sensori consentono di avere una misura della posizione assoluta del robot solo se è nota la posizione iniziale. L'errore di tale misura tende a divenire sempre più grande con lo spostamento effettuato dal robot. Sono sensori di posizione relativa i sensori odometrici e quelli di navigazione inerziale come giroscopi e accelerometri.
Nel caso invece di misure di posizione assoluta, l'errore di misura rimane costante, non dipende cioè da quanto il robot si è spostato. Tra i sensori di posizione assoluta ricordiamo quelli ad ultrasuoni, a infrarossi, di visione e laser.
I sistemi di visione rappresentano la classe di sensori più evoluti tra quelli disponibili. Con un sensore di visione è possibile risolvere problemi rilevanti quali la guida a distanza, il riconoscimento, la localizzazione, ovvero è possibile concepire l'uso di sensori visivi all'interno all'interno dell'anello di controllo.
Per aumentare l'affidabilità della misura di posizione, si potrebbe utilizzare un sensore molto preciso, in genere di alto costo e di elevata complessità di elaborazione.
In generale poi i sensori presentano alcuni problemi:
- i dati sono affetti da disturbi (p. es. turbolenze dell'aria nel caso degli ultrasuoni);
- i sensori possono inviare segnali corrispondenti a situazioni di singolarità ([1]).
L'approccio da seguire è allora quello di fondere i dati provenienti da diversi sensori. La fusione dei dati sensoriali provenienti da diversi dispositivi sensoriali (omogenei o di diverso tipo, in particolare IR, ultrasuoni e telecamere) risulta essere una tecnica basilare per la localizzazione di un robot. Tale tecnica consente infatti, in primo luogo, di ridurre i possibili errori di misura dei singoli sensori. Il problema principale è costituito dal coordinamento dei vari sensori e nella fusione dei dati provenienti da essi. Diversi lavori sono stati proposti in relazione a tale problema di fusione, che può essere risolto mediante diversi approcci, come la regola di Dempster-Shafer, utilizzata in [2], o mediante lo stimatore di Nadaraya-Watson, applicato in [3].
La fusione dei dati provenienti da più sensori aumenta la robustezza e le capacità operative di un robot, oltre a ridurre gli errori di misura. Un'applicazione tipica di ciò è l'uso di un sistema di visione stereoscopica per operazioni di alta precisione ([4]).
Il secondo argomento di ricerca riguarda la localizzazione (tema LOCOM) che rappresenta un passo fondamentale da risolvere nell'esecuzione di un qualunque compito. Anche quando la localizzazione puo' essere effettuata, almeno in linea di principio, a catena aperta (dead-reckoning), utilizzando la conoscenza della posizione di partenza e dei movimenti compiuti dal robot successivamente (dati odometrici), un sistema a catena chiusa che utilizzi i dati provenienti da diversi sensori permette di correggere gli inevitabili errori di localizzazione che si accumulano durante il funzionamento del robot. Nel caso di robot mobile su ruote, tali errori sono principalmente dovuti ai giochi, allo slittamento delle ruote, all'irregolarità del terreno, alla conoscenza inesatta di alcuni parametri e si dividono principalmente in errori sistematici e non. Un'analisi di questo tipo di errori e' offerta in [5]. Nel caso di robot mobile articolato, i dati odometrici divengono difficilmente utilizzabili per la localizzazione del robot. I dati odometrici provenienti dagli encoder montati sui motori dei giunti del robot vengono principalmente usati in questo caso per avere informazioni sull'assetto del robot stesso rispetto al terreno [6].
Anche nel caso di robot su ruote tuttavia esistono numerose situazioni in cui l'utilizzazione dei dati provenienti da un sistema sensoriale sono indispensabili, soprattutto in ambiente non completamente noto e/o variabile con legge non nota e/o non deterministica, come è quello che si vuole considerare in questa sede. Nel caso di ostacoli in movimento occorre sintetizzare opportuni algoritmi per stimarne la posizione futura ([7]).
Occorre distinguere immediatamente la procedura di localizzazione da quella di navigazione. Per entrambe è comunque necessario avere una conoscenza dell'ambiente circostante tramite una mappa sufficientemente dettagliata. La base di partenza da cui si partirà per l'avanzamento della ricerca per la costruzione di mappe è costituita da [8].
Un metodo classico per la localizzazione è costituito dal filtro di Kalman utilizzato per la fusione dei dati sensoriali. Di tale metodo questa unità già si è occupata in passato relativamente a una piattaforma mobile su ruote([9],[10]), e tale esperienza sarà il punto di partenza per la ricerca futura.
Per quanto riguarda la navigazione, la letteratura nel settore è molto ricca. Come riferimento completo si cita [11].
Il terzo argomento di ricerca riguarda i dispositivi per il controllo dei motori a presa diretta inserito nel tema ARCH con la finalità di mettere a punto procedure di prototipazione di unità di controllo di assi.
La ricerca si propone di predisporre un ambiente sperimentale nel quale, con un certo automatismo, si possano trasferire i dati del progetto e della simulazione. Le procedure semiautomatiche di prototipizzazione dovrebbero consentire una prova rapida e a basso costo.
Negli ultimi anni una gran quantità di ricerca è stata fatta nell'ambito del controllo digitale dei motori elettrici, ed anche considerando tipologie diverse di macchine, caratteristiche comuni possono sempre essere trovate; l'elevata complessità dei moderni algoritmi di controllo, i brevi intervalli di campionamento richiesti e la necessità di interfacciarsi con diversi tipi di sensori e di amplificatori di potenza, costituicono problemi generali nel controllo di qualsivoglia tipo di macchina elettrica.
Ciò rende inevitabilmente complicata la verifica sperimentale degli algoritmi studiati, i quali sono spesso, soprattutto in ambito universitario, verificati solamente a livello simulativo. In questi ultimi tempi si è tentato di risolvere il problema ricorrendo a cosiddetti sistemi di prototipazione che consentono la verifica dell'algoritmo di controllo direttamente sul motore (o altro impianto d'interesse) con dispositivi di controllo di uso generale che possono essere particolarizzati. Questa tecnica detta "Rapid Control Prototyping" appare di grande utilità anche nel settore della robotica e in particolare in quello della robotica antropica per la quale si pensa di ottenere per il momento solo sottosistemi [12]. L'attività verrà svolta sui motori a riluttanza variabile caratterizzati da elevata robustezza e dalla possibilità di fornire coppie elevate a bassa velocità senza ricorrere a riduttori con guadagno nella precisione e nei rendimenti. Si citano in proposito i lavori [13],[14],[15],[16],[17].

Testo inglese

The research deals with partial but essential aspects for the determination of functional characteristics which should lead to the realization of an elementary prototype of an antropic robot after two pairs of years.
For any control operation and motion management of mobile objects, in any context, it is really important the measurement of the kinetic variables of position, velocity and acceleration.
In this research, we will focus on the position measurement. Sensors, used for position measurements, can be classified in relative position and in absolute position sensors. In the first case, the initial position of the robot must be known and the measurement of the position results in an accruing error as the robot moves. As relative position sensors, we mention odometers and inertial navigation sensors like gyroscopes and accelerometers.
In the case of absolute position measurements, the error remains constant, in the sense that it is independent of the distance traveled by the robot. As absolute position sensors, we mention ultrasonic (US), infrared (IR), vision and laser sensors. Vision systems represent the more advanced class of sensors. With such a class of sensors it is possible to solve relevant problems like teleoperation, recognition, localization: the sensor can be conceived in the control loop.
To increase the reliability of the position measurement, a very precise sensor could be used. However, this is not the best way to proceed since a very precise sensor implies high costs and high computational complexity. In addition, any sensor is characterized by disturbances (for example air turbulence in the case of ultrasonic sensors) and singular situations.
For all of these motivations, it is much better to use different sensors and fuse data coming from them. Sensor fusion, with data coming from different sensors (homogeneous or of different type, in particular IR, US and cameras), is a basic technique for robot localization. In fact, this technique allows to reduce measurement errors of each sensor. The main problem is the coordination of all the sensors and the fusion of data coming from them. Different approaches have been proposed to solve the fusion problem, like the Dempster-Shafer rule [2], or the Nadaraya-Watson estimator [3]. In addition to error reduction, sensor fusion increases the robustness and the operative capacities of a robot. A typical application is the use of a stereoscopic vision system for high precision operations [4].
The second research subject is the localization (task LOCOM). This is a fundamental step which must be solved in the execution of any task. Even if the localization can be performed, at least theoretically, open-loop (dead-reckoning), using the knowledge of the initial position and of the successive movements of the robot (odometer data), a closed loop system, using data coming from different sensors, allows to overcome unavoidable errors which increase during robot operation.
In the case of wheeled mobile robot, these errors are mainly due to mechanical plays, to the wheel slipping, to the ground unevenness and to the approximate knowledge of some parameters. These errors can be classified in systematic and non-systematic errors. An analysis of this kind of errors can be found in [5].
In the case of articulated mobile robot, odometric data are mainly used to detect the robot displacement with respect to the ground [6] rather than for the localization problem. Even in the case of wheeled mobile robot, however, there are many situations where data coming from a sensor system are fundamentals, especially if the environment is in part unknown and/or time variable according to an unknown and/or stochastic law.
In the case of moving obstacles it is necessary to realize proper algorithms to estimate the robot future position [7]. It is necessary to distinguish the localization from the navigation procedure. For both of them a sufficiently detailed map of the surrounding environment must be available. The paper [8] is the starting point for the future work on map realization. A classic way for the localization is based on the Kalman filter used for sensor fusion. This Unit already used the Kalman filter method in the past for the localization of a mobile platform ([9],[10]) and this experience will be the starting point for future research. As for navigation, many results are available in the literature. We cite [11] for a comprehensive reference.
The third subject of the research concerns with the devices for the control of direct drive motors, which is part of the ARCH task. The objective is the definition of a prototyping procedure for axles control units: a testing context must be realized where data from the project and from the simulation can be transferred in, through a largely automatic way. Half automatic prototyping procedures should allow a fast testing way with low cost.
Recently, a large part of the research has been performed in the framework of the digital control of electric motors. Common characteristics can always be found, also considering different types of machines. The high complexity of recent control algorithms, the small sampling intervals required and the necessity of interfacing with different types of sensors and of power amplifiers are general problems in the control of any kind of electric machine.
This makes difficult the test of algorithms: often, especially in the university context, they are verified only at a simulation level. Recently, this problem has been considered by using the so called prototyping systems, which allow to directly test the algorithm on the motor (or on any other device of interest) by a general purpose control device. Such a technique, called "Rapid Control Prototyping", is very useful also in the robotic area and, in particular, in the antropic robot area for which, by now, only sub-systems will be realized [12]. The activity will be performed on variable reluctance motors, characterized by high robustness and by the possibility of giving large torques even with low velocities, without using reduction gears, hence with gain in the precision and in the efficiency. As a citation on this subject we give [13], [14], [15], [16] and [17].

2.2.a Riferimenti bibliografici

[1] R. Sharma, H. Sutanto, "A framework for robot motion planning with sensor constraints", IEEE Trans. on Robotics and Automation, 13, 1, pp. 61-73, 1997
[2] B. Ayrulu, B. Barshan, S.W. Utete, "Target identification with multiple logical sonars using evidential reasoning and simple majority voting", Proc. of 1997 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, April 20-25, Albuquerque (New Mexico, USA), pp. 2063-8
[3] N.S.V. Rao, "Nadaraya-Watson estimator for sensor fusion problems", Proc. of 1997 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, April 20-25, Albuquerque (New Mexico, USA), pp. 2069-74
[4] G.D. Hager, "A modular system for robust positioning using feedback from stereo vision", IEEE Trans. on Robotics and Automation, 13, 4, pp. 582-95, 1997.
[5] K.S. Chong, L. Kleeman, "Accurate odometry and error modelling for a mobile robot", Proc. of 1997 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, April 20-25, Albuquerque (New Mexico, USA), pp. 2783-88
[6] T. Ono, T. Murakami, K. Ohnishi "An approach to biped robot control according to surface condition of ground", 5th Int. Workshop on Advanced Motion Control AMC'98-Coimbra, 1998, pp. 129-134
[7] C.C. Chang, K.T. Song, "Environment prediction for a mobile robot in a dynamic environment", IEEE Trans. on Robotics and Automation, 13, 6, pp. 862-872, 1997
[8] S. Nicosia and P. Valigi, "A multi-sensor navigation system for mobile robots", Proc. of the 6th IEEE Mediterranean Conferente on Control and Systems, Alghero, Italy,, June 1998.
[9] S. Nicosia, A.Santini, and V. Nanni, "Trajectory estimation and correction for a wheeled mobile robot using heterogeneous sensors and Kalman filter", Proc. of the 5th Symposium on Robot Control, Nantes, 1997.
[10] A. Betourné, A. Fefè, S. Nicosia, and P. Valigi, "A navigation system with self-localization capabilities", Proc. of the 5th Mediterranean Conference on Control and Systems, Cyprus, July 1997.
[11] J.C. Latombe, Robot Motion Planning, Kluwer Academic Publishers, 1991.
[12] R. Morici, C. Rossi, A. Tonielli, "Fast Prototyping of Nonlinear Controllers for Electric Motor Drives".
[13] P.J. Lawrenson, J.M. Stephenson, P.T. Blenkinsop, J. Corda, N.N. Fulton, "Variable- speed switched reluctance motors", IEE PROC., Vol. 127, Pt. B, No. 4, July 1980.
[14] F. Filicori, C.G. Lo Bianco, A. Tonielli, "Modeling and Control Strategies for a Variable Reluctance Direct-Drive Motor", IEEE Trans. On Industrial Electronics, Vol. 40, No. 1, February 1993.
[15] A. Conigli, F. Gentili, S. Nicosia, "Variable reluctance motor magnetic characteristic identification using fuzzy techniques", 6th IEEE Mediterranean Conferente on Control and Systems.
[16] M. Ilic-Spong, R. Marino, S. M. Peresada, D.G. Taylor, "Feedback Linearizing Control of Switched Reluctance Motors", IEEE Trans. on Automatic Control, vol. 32, no. 5, May 1987.
[17] C. Rossi, A. Tonielli, C.G. Lo Bianco, F. Filicori, "Robust Control of a Variable Reluctance Motor", Proc. of the IROS, November 1991.

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

Testo italiano

L'attività dell'unità si articola in più parti. La più consistente è quella riferita alla sensoristica, per la quale, oltre all'attività specifica di ricerca dell'unità, si svolgono le funzioni di coordinamento del lavoro delle unità UNIBO, UNINA, UNIPI, UNIROMA1, POLITO.
Le altre parti del programma di ricerca dell'unità riguardano attività nei settori delle architetture, della locomozione e della teleoperazione.
SENS
Gli aspetti metodologici riguardano, in una prima fase, la messa a punto delle conoscenze e dei procedimenti teorici essenziali. Saranno individuate in primo luogo le caratteristiche dei sensori di cui si pensa di far uso; peculiarità dell'approccio è quella di usare sensori di non elevata precisione (e perciò di costo relativamente basso) che in cooperazione con altri di simile classe assicurino comunque la qualità richiesta nel processo di localizzazione. Saranno utilizzati inizialmente i sensori odometrici e quelli a ultrasuoni sui quali è stata già condotta una discreta sperimentazione nel caso di robot mobile su ruote. In un secondo momento l'indagine si estenderà ai sensori visivi e laser.
I sensori visivi forniscono un segnale particolarmente ricco di informazione, dal quale risulta necessario estrarre con algoritmi opportuni i dati di interesse (bordi degli oggetti, coordinate di punti di riferimento). In ogni caso il segnale ottenuto, pur possedendo un alto contenuto informativo, presenta sempre, come accade per i segnali di misura, fonti di incertezza e di disturbo, che possono renderne necessaria la fusione con i dati provenienti da altri sensori. I sensori laser hanno un impiego piuttosto vario; si farà riferimento ai sensori laser utilizzati per la misura della distanza degli oggetti mediante rilevazione del tempo di volo (lidar). Rispetto ai sensori a ultrasuoni impiegati per lo stesso scopo, i sensori laser presentano svantaggi e vantaggi. Innanzitutto la maggiore velocità di propagazione della luce rispetto al suono richiede l'impiego di un'elettronica di gestione del sensore piuttosto costosa. La maggiore direzionalità del laser rispetto al cono acustico emesso da un sensore a ultrasuoni consente la determinazione della distanza degli oggetti con maggiore precisione, ma può rendere impossibili le misure se questi hanno superfici irregolari.
In una seconda fase si procederà a definire le tecniche per la fusione dei dati sensoriali. I dati sensoriali verranno impiegati non solo per la localizzazione del robot ma anche per l'aggiornamento dinamico delle mappe.
ARCH
Il programma prevede la realizzazione di un sistema elettronico di potenza multiuso, adatto a diverse macchine elettriche. L'Unità UNIROMA2 contribuirà a questo task con un'attività da poco iniziata che è riferita ai motori a riluttanza variabile. L'interesse per i motori a riluttanza variabile deriva dalla loro capacità di muovere carichi con elevata coppia in condizioni di velocità praticamente nulla. Nelle forme più generali si tratta di strutture non lineari con notevoli difficoltà per quanto riguarda la scelta dei controllori. Anche se sono disponibili modelli dinamici ormai consolidati, la progettazione del sistema di controllo richiede, oltre che la simulazione, prove sperimentali che, per essere efficaci, devono rispondere a criteri in contrasto tra loro: rapidità, qualità, efficienza.
LOCOM
Obiettivo della ricerca è quello di definire e validare sperimentalmente metodologie per la localizzazione e la pianificazione del moto di sistemi robotici autonomi in ambienti parzialmente noti e variabili nel tempo. Rilevante sarà lo studio di soluzioni innovative per la fusione di dati sensoriali, per la gestione delle mappe dell'ambiente in cui si muove il robot, per il filtraggio dinamico in presenza di rumore, nonché la validazione di tali metodologie e la loro comparazione con altri approcci proposti in letteratura.
Come detto la fase di localizzazione sarà distinta da quella di navigazione. Inoltre, come già accennato, si suppone di operare in un ambiente che, in generale, è solo in parte noto e stazionario.
Si assume di avere a disposizione una mappa, realizzata fuori linea, della parte nota e stazionaria dell'ambiente. Tale parte può essere utilizzata insieme ai dati sensoriali per la localizzazione del robot. Per localizzazione si intende la capacità del robot di determinare, con la massima precisione possibile, la posizione che esso occupa all'interno dell'ambiente in cui si muove. Come già accennato, si suppongono presenti nell'ambiente anche oggetti inizialmente non noti che si aggiungono mentre il robot è in funzionamento. Il robot deve essere in grado di rilevare tali oggetti, aggiornando adeguatamente le mappe di cui è dotato.
Una parte fondamentale del lavoro consisterà quindi nella definizione e validazione degli algoritmi di localizzazione in ambiente parzialmente noto e tempo variante. L'altra parte fondamentale da sviluppare è quella che riguarda la gestione e l'aggiornamento delle mappe. Sulla base dell'esperienza passata su robot mobili su ruote, si ritiene che, se l'ambiente è completamente noto e fisso, e si dispone di soli dati odometrici e a ultrasuoni, un approccio alla localizzazione basato sul filtro di Kalman per la fusione dei dati sensoriali possa risolvere il problema in modo soddisfacente con basso costo computazionale. Un approccio di questo tipo sembra invece poco adatto nelle situazioni più complesse che si vogliono considerare, in particolare nel caso di ambienti solo parzialmente noti e stazionari. Sembra anche poco adatto nel caso in cui si utilizzino i dati provenienti da una telecamera. Questa fornisce infatti una grande quantità di dati dai quali risulta difficile estrarre l'informazione d'interesse. In questi casi, sembra più efficiente utilizzare metodi diversi basati sulla costruzione di mappe mediante griglie discrete, facendo uso per la localizzazione e l'aggiornamento della mappa stessa di tecniche di tipo neurale o simili. L'argomento della ricerca è allora lo studio di queste tecniche e il confronto con quelle precedentemente descritte basate sul filtro di Kalman, nei vari casi possibili. Per quanto riguarda i sensori laser, la loro natura ne consiglia l'uso come sensori di prossimità da utilizzare in situazioni molto specifiche.
L'ultimo passo, una volta messa a punto la procedura di localizzazione e di aggiornamento e gestione delle mappe, è quello di costruire algoritmi di pianificazione del moto che consentano al robot di spostarsi da un punto di partenza noto ad un punto di arrivo assegnato evitando gli ostacoli presenti nello spazio di lavoro (sia quelli presenti inizialmente, sia quelli che si sono aggiunti successivamente) ed eventualmente ottimizzando alcune tra le seguenti caratteristiche del moto:
* errore sulla posizione finale;
* tempo di esecuzione del compito;
* complessità algoritmica (in termini di tempo computazionale e di memoria) della procedura;
* robustezza ad errori di misura e/o a guasti dei sensori.
È di estremo interesse ovviamente anche la generalità della procedura, cioè quali tipi di ostacoli possono essere considerati, qual è la parte dinamica e non nota che si può considerare nell'ambiente di lavoro.
TELE
Rientrando negli interessi culturali e scientifici del gruppo di ricerca, si pensa di dare un contributo di carattere progettuale per sistemi di controllo con ritardi finiti nell'anello. Nel caso specifico i ritardi considerati sono variabili e non prevedibili nella loro entità se non in un certo campo. L'idea alla base della ricerca è quella di considerare il sistema di controllo come un sistema ibrido continuo-eventi gestito da un sistema supervisore ad eventi discreti.
.
ARTICOLAZIONE IN FASI
.
Fase 1
Durata: 6 mesi. Costo previsto: 24 milioni di lire (12.395 euro).
a) Partecipazione alla costituzione della struttura di collegamento informatica del progetto.
b) Preparazione di uno stato dell'arte relativo agli aspetti generali del tema SENS in collaborazione con UNIBO, UNINA, UNIPI, UNIROMA1 e POLITO.
c) Prima stesura delle specifiche di ricerca di ciascun sottotema.
d) Riunione di coordinamento
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Fase 2
Durata: 6 mesi. Costo previsto 32 milioni di lire (16.526 euro).
a) Ricerca di mercato e parziale acquisizione della strumentazione proposta.
b) Per l'attività locale in rapporto a SENS saranno predisposte le prime prove di navigazione con uno o due robot mobili con capacità di manovrare oggetti tecnologicamente significativi; dette prove si svolgeranno in laboratorio.
c) Verifica dell'avanzamento della ricerca nelle sedi coordinate.
d) Incontro di coordinamento specifico.
e) Preparazione di memorie sulle ricerche svolte.
f) Per quanto riguarda il tema ARCH, completamento della prima versione dell'apparato di prova (compresi gli stadi di potenza degli azionamenti).
g) Per quanto riguarda il tema LOCOM saranno verificati gli algoritmi di aggiornamento delle mappe in base ai dati sperimentali ottenuti in laboratorio.
h) Per quanto riguarda il tema TELE saranno prodotti i modelli ibridi continuo-discreti atti allo studio delle caratteristiche fondamentali dei sistemi di controllo con ritardi finiti variabili nell'anello di controllo.
i) Coordinamento in itinere e riunione di coordinamento con i vari partner del progetto MISTRAL.
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Fase 3
Durata: 6 mesi. Costo previsto: 40 milioni di lire (20.658 euro).
a) Acquisizione totale della strumentazione proposta.
b) Per l'attività locale in rapporto a SENS e a LOC saranno svolte le prove di navigazione con uno o due robot mobili con capacità di manovrare oggetti tecnologicamente significativi; dette prove si svolgeranno in ambiente parzialmente o totalmente ostile in collaborazione con ENEA e con la finalità di manovrare organi di comando (valvole) in un impianto non sorvegliato.
c) Verifica dell'avanzamento della ricerca nelle sedi coordinate.
d) Incontro di coordinamento specifico.
e) Preparazione di memorie sulle ricerche svolte.
f) Per quanto riguarda il tema ARCH, completamento della versione finale dell'apparato di prova, verifica del suo funzionamento in rapporto alle specifiche; stesura di uno o più lavori illustranti la ricerca.
g) Per quanto riguarda il tema LOCOM saranno svolte le prove sperimentali in ambiente ostile (o assimilato) per aggiornare mappe di ambienti interni o esterni ma pur sempre strutturati.
h) Per quanto riguarda il tema TELE si pensa di raggiungere i primi risultati relativiti alla stabilizzabilità dei sistemi di controllo con ritardi finiti.
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Fase 4
Durata: 6 mesi. Costo: 24 milioni di lire (12.395 euro).
a) Per l'attività locale in rapporto a SENS e a LOC saranno svolte ulteriori prove di navigazione con uno o due robot; dette prove si svolgeranno sia in ambiente parzialmente ostile sia in laboratorio con la finalità di svolgere, oltre a navigazione e localizzazioni, anche cooperazione fra i robot in modo da emulare un operatore umano.
b) Verifica dell'avanzamento della ricerca nelle sedi coordinate.
c) Incontro di coordinamento specifico.
d) Preparazione di memorie sulle ricerche svolte.
e) Per quanto riguarda il tema ARCH, ulteriori prove con motori di varia taglia.
f) Per quanto riguarda il tema LOCOM saranno svolte ulteriori prove sperimentali in ambiente ostile (o assimilato) per aggiornare mappe di ambienti interni o esterni ma pur sempre strutturati.
g) Per quanto riguarda il tema TELE si pensa di raggiungere risultati definitivi sulla stabilità dei sistemi di controllo con ritardi finiti e sui limiti delle specifiche applicabili.
h) Coordinamento in itinere e riunione di coordinamento con i vari partner del progetto MISTRAL.
i) Stesura della parte della monografia di competenza.
Durante lo svolgimento della ricerca, saranno disponibili ulteriori informazioni sul sito WEB http://www.disp.uniroma2.it/~robotica/index.htm
che sarà attivo non appena il progetto diventerà operativo.

Testo inglese

The activity of this Unit will be devoted to different research subjects. The most important among them is the one devoted to sensors, for which this Unit will be a coordinator of its activity and of the work of the Units UNIBO, UNINA, UNIPI, UNIROMA1, POLITO.
The other research subjects are in the architecture, in the locomotion and in the teleoperation area.
SENS
The first step will be devoted to the study of the sensors used in the research. The basic idea is to use sensors characterized by non-excellent precision (hence not too much expensive) with the idea of combining their data with data of other sensors to obtain an acceptable result in the localization process. Odometer and Ultrasonic (US) sensors will be used initially, since this Unit experienced on them in the past working on a wheeled mobile platform.
Then, the study will comprise also laser and vision systems.
Vision systems provide a signal very rich from an information point of view. It is necessary to extract, from such a large quantity of information, data of interest (object borders, landmark coordinates). In any case, the signal coming from a vision system, even if very rich in information, is always characterized, as all other measures, by uncertainties and disturbances, which can suggest the fusion with data coming from other sensors.
Laser sensors may be used in several manners. Here, laser will be considered for distance measurements through the time of flight (lidar), as is the case of ultrasonic sensors. With respect to them, lasers are characterized by many advantages as well as by disadvantages. First of all, since light is much faster than sound, the electronic components of the laser sensors are more expensive than the electronic components of the ultrasonic sensors.Moreover, the greater directionality of a laser sensor with respect to the acoustic cone associated with an ultrasonic sensor allows to have a more precise distance measurement but, also, it can make impossible such a measurement if dealing with unevenness surfaces.
The second step will be devoted to define techniques for sensor fusion. Sensor data will be employed not only for the localization of the robot but also for the dynamic update of maps.
ARCH
The program consists of the realization of a multipurpose power electronic system, to be used with several electric machines. The UNIROMA2 Unit will contribute to this task continuing its work on variable reluctance motors. The interest on variable reluctance motors derives from their capacity of moving high loads with almost null velocities.
In the more general situations they are nonlinear structures very difficult to control. Even if well consolidated dynamic models are now available, the project of the control system requires simulation but, in particular, experimental tests. The problem is that these tests are effective only if they satisfy several opposed criteria like rapidity, quality and efficiency.
LOCOM
The objective of this research is the definition and experimental validation of methods for the localization and motion planning of autonomous robotic systems in partially known and time varying environments.
Very important will be the study of new solutions for sensor fusion, for map management, for noise dynamic filtering, and, finally, the validations of these methods and their comparison with other approaches appeared in the literature.
As already observed, the localization phase will be separated from the navigation problem. In addition, the robot will be supposed to operate in a dynamic and partially known environment. A map of the known and stationary part of the environment will be assumed available. This part can be used, in combination with sensor data, for the robot localization. Localization denotes the capacity of the robot of determining, with the maximum possible precision, its current position in the environment where it operates.
As already said, it will be assumed that some objects, initially not present, appear in the environment during robot operation.
The robot should be able of determining such objects, updating properly its maps.
Hence, a fundamental part of the work will be devoted to the definition and validation of localization algorithms considering a partially known and time-varying environment. Another important part of the work will concern the map management and update. Based on past experience on wheeled mobile robots, if the environment is known and time invariant, and only odometric and ultrasonic data are available, the approach based on the Kalman filter used for sensor fusion solves the problem at a satisfactory level with a low computational cost.
Such an approach looks less suitable for the more complex situations considered in this research, where the environment is only partially known and time invariant. In addition, it looks not suitable to handle vision sensors: in fact, these sensors provide a very large quantity of data from which it is difficult to extract relevant information. In these cases, it seems more efficient to employ different methods, based on the construction of maps through discrete grids, and using, for the localization and for the map update, neural approaches or similar techniques.
The subject of the research is then the study of such a kind of techniques and the comparison with the ones previously described and based on the Kalman filter. As for laser sensors, they can be successfully employed as proximity sensors to be used in specific situations.
The final step of the work, once the localization and the map management and update procedures have been tuned, is the definition of motion planning algorithms which allow to move the robot from a known initial point to a given final point without colliding with existing obstacles (both obstacles initially present and the ones appeared during robot operations). In addition, such a motion could be planned in order to optimize some performance measures like: final position error,; task execution time; algorithmic complexity (in terms of the time and of the memory required to carry out the procedure); robustness with respect to measurement errors and sensor failures.
Obviously, it is extremely interesting also the generality of the procedure, that is, the class of obstacles that can be considered, how large can be the dynamic and unknown part of the environment and so on.
TELE
With reference to the cultural and scientific interests of this research group, this Unit intends to give a project-like contribution for control systems comprising finite delays in the loop. In the specific, such delays are assumed variable and predictable only in a given range. The basic idea is that of considering the control system as a hybrid (continuous-event) system supervised by a discrete event system.
PHASE SEQUENCE
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Phase 1
Duration: 6 months. Expected cost: 24.000.000 lires(12.395 euro).
a) Participation in the realization of the computer connection structure of the project.
b) Preparation of the state of the art on general aspects of the subject SENS, in collaboration with UNIBO, UNINA, UNIPI, UNIROMA1 and POLITO.
c) A first draft on the research objectives of each sub-task.
d) Coordination meeting.
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Phase 2
Duration: 6 months Expected cost: 32.000.000 lires (16.526 euro).
a) Market research and partial acquisition of the proposed instrumentation.
b) For the local activity regarding SENS, the initial tests of navigation will be prepared with one or two mobile robots handling object significant from a technological point of view. These tests will be performed in the laboratory.
c) Check on the research progress of the coordinated units.
d) Specific coordination meeting.
e) Preparation of summaries on the research carried out.
f) As for the task ARCH, completion of the first version of the test system (including the power stages of motors).
g) As for the task LOCOM, algorithms for map updating will be verified based on experimental laboratory data.
h) As for the task TELE, hybrid (continuous-discrete) models for studying the fundamental characteristics of control system with finite variable delays in the control loop will be produced.
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Phase 3
Duration: 6 months. Expected cost: 40.000.000 lires (20.658 euro).
a) Total acquisition of the proposed instrumentation.
b) For the local activity regarding SENS and LOC, tests of navigation will be performed with one or two mobile robots able to handle objects significant from a technological point of view. These tests will be performed in a partially or totally hostile environment, in collaboration with ENEA and with the objective of acting on control mechanisms (valves) in an unsupervised plant.
c) Check on the research progress of the coordinated units.
d) Specific coordination meeting.
e) Preparation of summaries on the research carried out.
f) As for the task ARCH, completion of the final version of the test system, check on its behavior with respect to the requirements; preparation of one or several reports describing the research.
g) As for the task LOCOM, tests of the map update algorithms for indoor and outdoor environments will be performed in hostile (or similar) context.
h) As for the task TELE, the first results on the stabilizability of control systems with finite delays should be obtained.
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Phase 4
Duration: 6 months. Expected cost: 24.000.000 lires (12.395 euro).
a) For the local activity regarding SENS and LOC, more tests of navigation will be performed with one or two mobile robots; these tests will be performed both in a partially hostile environment and in laboratory, with the objective of performing, in addition to navigation and localization, also cooperation among robots, to emulate a human operator.
b) Check on the research progress of the coordinated units.
c) Specific coordination meeting.
d) Preparation of summaries on the research carried out.
e) As for the task ARCH, more tests with different size motors.
f) As for the task LOCOM, more tests of the map update algorithms for indoor and outdoor environments will be performed in hostile (or similar) context.
g) As for the task TELE, final results on the stability of control systems with finite delays and on the requirement limits should be obtained.
h) Coordination in itinere and coordination meeting with other partners of the MISTRAL project.
i) Preparation of the due part of the monograph.
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During the program some informations will be available on the UNIROMA2 WEB site http://www.disp.uniroma2.it/~robotica/index.htm

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

Anno di acquisizione Descrizione
Testo italiano Testo inglese
1.  1998 Robot mobile della NOMADIC modello nomad 150, dotato di sensori odometrici, sensori a raggi infrarossi, sensori a ultrasuoni collegato ad una stazione master costituita da un PC mediante radio-modem.  Mobile robot model nomad 150, with a partially complete set of sensors: odometers, infrared sensors, ultrasonic sensors. The robot, made by NOMADIC, is connected to a master PC based control station by a radio-modem. 
2.  2000 Robot mobile della NOMADIC modello nomad 400, di tipo "olonomo", dotato di sensori odometrici, sensori a raggi infrarossi, sensori a ultrasuoni, sensori visivi (due telecamere), "range-finder" a laser collegato ad una stazione master costituita da un PC mediante radio-modem.  Mobile robot model nomad 400, with a complete set of sensors: odometers, infrared sensors, ultrasonic sensors, vision sensors (two cameras), laser range-finder. The robot, made by NOMADIC, is able to work as an holonomic system and is connected to a master PC based control station by a radio-modem. 
3.  1999 Strumentazione lettronica per la protipizzazione di azionamenti per motori a riluttanza variabile: amplificatori di segnale e di potenza, unità DSP tipo DSPACE ditata di software di conversione e di scheda DSP, interfaccia per sensori di tipo induttivo.  Electronic instrumention of the motor control LAB: power amplifyer, DSP unit based on DSSPACE kit, physical interfaces for sensors. 
4.      
5.      


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 33  17.043  Computer SCSI, unità di alimentazione di potenza, oscilloscopio, analizzatore di spettro, TFA (transfer functio analyzer.  Workstation SCSI; power supply of elevated power for motor test bench; spectrum analyzer. 
Grandi Attrezzature        
Materiale di consumo e funzionamento 16  8.263  Materiale vario compreso software specifico: nuova versione di Mathematica e del tool relativo al controllo, e MAPLE con medesime particolarizzazioni..  Electronic components and boards. Specific SW for mathematica and Matlab. 
Spese per calcolo ed elaborazione dati 4.648  Costo di canoni di calcolo e di collegamenti tramite rete.  Fees for computers. 
Personale a contratto 20  10.329  Collaborazione esterna destinata a sopperire alcune indisponibilità specialmente per quanto riguarda la progettazione meccanica.  External coperation for design of mechanical parts. 
Servizi esterni 10  5.165  Servizi di sviluppo SW e costruzione di parti metalliche e di schede elettroniche.  Software development and construction of electronic board 
Missioni 32  16.527  Partecipazioni a congressi scientifici rilevanti per la ricerca considerata, scambio di visite con ricercatori di altri laboratori.  Partecipation to exchanges and to conferences 
Altro        


  Euro
Costo complessivo del Programma dell'Unità di Ricerca 120  61.975 
 
Costo minimo per garantire la possibilità di verifica dei risultati 82  42.349 
 
Fondi disponibili (RD) 11  5.681 
 
Fondi acquisibili (RA) 25  12.911 
 
Cofinanziamento richiesto al MURST 84  43.382 
 


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          
Dipartimento 1999   3.615     
MURST (ex 40%)          
CNR 1998   2.066     
Unione Europea          
Altro          
TOTAL   11  5.681     

4.1.1 Altro


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 2000   disponibile in caso di accettazione della domanda  17  8.780   
Dipartimento 2000   contratto stipulato  4.132   
CNR          
Unione Europea          
Altro          
TOTAL     25  12.911   

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 ____________________________________________ 30/03/2000 10:28:57     





Last updated: February 5, 2002
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