RAMS: Robust Adaptive Multi-robot Systems

Progetto: Research project

Dettagli progetto

Layman's description

Il costante progresso scientifico e tecnologico, nei settori della robotica mobile e del controllo attraverso reti di comunicazione, ha aperto nuove interessanti prospettive di ricerca, basate su un'attiva integrazione dei due settori. In diversi campi applicativi, da quello industriale a quello dei servizi, la potenziale disponibilità di sistemi autonomi, formati da robot mobili che interagiscono con sensori fissi, rappresenterebbe, rispetto alle attuali soluzioni, un importante vantaggio competitivo. Ad oggi, i sistemi in uso si basano per la maggior parte sull'impiego di una singola unità robotica, oppure sull'utilizzo di rete di sensori fisse, che difficilmente riescono a garantire proprietà, come la flessibilità, la robustezza e l'affidabilità del sistema, alle quali non è più possibile rinunciare. I sistemi autonomi che vengono impiegati devono quindi essere intrinsecamente riconfigurabili e possedere capacità di auto-adattamento ed apprendimento. Lo scopo di questo progetto è di studiare e realizzare un'architettura hardware/software in cui robot mobili e reti di sensori possano coesistere e sfruttare a pieno le potenzialità che gli uni offrono alle altre. Da un lato, i robot mobili necessitano di un'infrastruttura di sensori in grado di fornire loro servizi di supporto (ad esempio per l'auto-localizzazione), dall'altro essi stessi diventano un'importante risorsa per la rete di sensori, la quale può sfruttare la loro mobilità, l'intelligenza di bordo e la sensoristica, per aumentare la qualità del servizio offerto. Un'eventuale guasto di connettività oppure una progettazione errata della posizione dei sensori possono essere recuperati attraverso l'uso dei robot mobili. In contesti applicativi come l'esplorazione di ambienti sconosciuti, o durante missioni di soccorso, la stesura della rete fissa può essere affidata (almeno in parte) alla squadra di robot mobili. Le potenzialità a medio-lungo termine dell'architettura e delle metodologie che si svilupperanno nel progetto risiedono nella facile applicabilità delle stesse in ambiti completamente distinti, che vanno dalle applicazioni in ambienti ostili (ad es. sminamento, monitoraggio ed esplorazione di ambienti pericolosi o contaminati) a quelle in ambito industriale (ad es. fabbriche completamente automatizzate), fino all'assistenza domestica di persone disabili o anziane. Tale contesto, seppure su scala ridotta e con un livello di variabilità ed eterogeneità minore, è in linea con l'obiettivo di rendere le città del futuro più "smart". Da un punto di vista metodologico si svilupperanno leggi di controllo e di stima distribuite per la gestione della rete eterogenea. Le metodologie sviluppate avranno come comune denominatore la completa assenza di unità di coordinazione e la capacità di auto-organizzazione della rete dinamica sulla base di pure interazioni tra robot e sensori limitrofi. Nell'ambito della robotica mobile, si svilupperanno nuovi algoritmi distribuiti di controllo per lo svolgimento di task e la coordinazione tra i robot. La sfida maggiore sarà quella di gestire in modo distribuito, ma armonico, compiti e robot tra loro eterogenei (in termini di capacità di movimentazione, calcolo, sensoristica, ecc.). Per quanto riguarda invece il controllo su rete, si svilupperanno algoritmi innovativi per la stima, il filtraggio e la predizione di quantità acquisite dall'ambiente esterno. Si darà particolare attenzione al caso in cui le informazioni da stimare non siano semplicemente rappresentate attraverso variabili reali, come nel caso di una temperatura, ma attraverso strutture di dati più complesse, capaci ad esempio di descrivere una mappa dell'ambiente esplorato dai robot. Si intende quindi sviluppare tecniche di stima che vanno oltre i tradizionali algoritmi disponibili nella letteratura sui sistemi distribuiti. Le strategie proposte verranno applicate ad un caso di studio reale, nel quale si intende ri
StatoAttivo
Data di inizio/fine effettiva1/1/12 → …

Fingerprint

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