Insegnamento ROBOT MOBILI INTELLIGENTI
- Corso
- Ingegneria informatica e robotica
- Codice insegnamento
- 70A00052
- Curriculum
- Robotics
- Docente
- Paolo Valigi
- Docenti
-
- Paolo Valigi
- Ore
- 80 ore - Paolo Valigi
- CFU
- 9
- Regolamento
- Coorte 2017
- Erogato
- 2018/19
- Attività
- Caratterizzante
- Ambito
- Ingegneria informatica
- Settore
- ING-INF/04
- Tipo insegnamento
- Obbligatorio (Required)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- Italiano
- Contenuti
- Introduzione alla robotica mobile. Locomozione. Sensori e percezione. Localizzazione e SLAM. Pianificazione e navigazione. Reinforcement learning, Cooperazione
- Testi di riferimento
- Roland Siegwart, Illah, R. Nourbakhsh, and Davide Scaramuzza. Introduction to autonomous mobile robots. - 2nd ed./ MIT Press, 2014Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005
- Obiettivi formativi
- Alla fine del corso gli studenti avranno appreso gli strumenti per comprendere ed risolvere problemi avanzati di controllo di sistemi robotici autonomi, di localizzazione, anche basata su visione, di pianficazione del moto e di realizzazione sperimentale di alcune di queste funzioni.
- Prerequisiti
- I contenuti degli insegnamenti di Machine learning e data e Computer Vision. Concetti fondamentali di Sistemi Elettronici Embedded, Sistemi di Controllo, Programmazione.
- Metodi didattici
- Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio. Sperimentazione di approcci didattici PBL. Sperimentazione per mezzo del progetto DuckieTown@ISARLab.
- Altre informazioni
- Attività in laboratorio e partecipazione a progetti di robot mobile, nella forma di tirocini interni.
- Modalità di verifica dell'apprendimento
- Prova orale. Prova pratica (tesina) facoltativa.
La prova orale prevede tre domande, su argomenti scelti dal docente, e dura circa 30 minuti.
La prova è volta ad accertare la compresione, da parte dello studente, degli strumenti teorici fondamentali forniti dall'insegnamento, la loro rielaborazione ed assimilazione, nonchè le relazioni tra tali strumenti e le tematiche generali dell'ingegneria informatica ed elettronica. La prova è volta ad accertare la compresione degli strumenti di progetto di schemi di controllo, di algoritmi di stima, localizzazione e pianificazione del moto, la loro simulazione al calcolatore e la loro implementazione su comuni apparati digitali.
Gli studenti che scelgono la modalità con tesina sviluppano un piccolo progetto e la corrispondente realizzazione. In tal caso la prova orale è semplificata e verte su argomenti non trattati nella tesina.
Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa - Programma esteso
- Overview of mobile robotics (hardware, software architectures, sensors) and applications (industry 4.0, home, drones). Architecturual issues, networks and field-bus tools for mobile systems (e.g., canbus and its evolution).
Probabilistic models of sensing and acting. State estimation and filtering: Kalman filters (extended, unscented), particle filters.
Robot localization, Map building and SLAM, vision based localization and visual odometry.
Robot guidance and trajectory planning.
Robot vision for mapping, modeling, and recognition.
Additional estimation and control topics (manipulation, object recognition and modeling).