Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire agli studenti elementi teorici e operativi per la progettazione di sistemi robotici.
Prerequisiti
Robotica Industriale. Fondamenti di programmazione e sviluppo software in ambiente C/C++/Unix.
Nozioni relative al progetto logico ed alle metodologie di controllo.
Contenuti dell'insegnamento
Programma del corso
Introduzione alla robotica
- Terminologia e classificazione dei sistemi robotici
- Classificazione e caratterizzazione dei dati sensoriali
- Architetture di controllo: deliberative, reattive, ibride
- Spazio delle configurazioni e pianificazione del moto
Robotica Mobile
- Comportamenti robotici e navigazione di robot mobili
- Sensorialità avanzata di prossimità
- Metodi probabilistici per la stima dello stato del sistema robot-ambiente
- Problemi di Localizzazione, Mapping e SLAM
Interazione uomo-robot, programmazione di compiti, manipolazione
- Interazione uomo-robot
- Tecniche di programmazione mediante dimostrazione
- Apprendimento induttivo o con rinforzo dei compiti
- Simulazione di robot e programmazione physics-based
- Realtà virtuale e motion capture
- Riconoscimento di oggetti e modellazione di ambienti
- Teleoperazione di robot
- Visual servoing
- Sistemi aptici, sistemi di presa robotici, grasping e manipolazione
- Robotica umanoide
Attività di esercitazione
Esercitazioni e dimostrazioni di laboratorio presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione sui seguenti argomenti:
- Framework robotici
- Sensori di prossimità
- Realizzazione di compiti robotici
- Rappresentazione locale dell'ambiente tramite percezione
Programma esteso
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Bibliografia
H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. E. Kavraki and S. Thrun, Principles of Robot Motion, The MIT Press, 2005.
R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, "Autonomous Mobile Robots", MIT Press.
S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox. Probabilistic Robotics. MIT Press, Cambridge, MA, 2005.
Metodi didattici
Il corso prevede la presentazione di nozioni metodologiche di base, lo sviluppo di argomenti avanzati anche attraverso seminari specifici, e lo svolgimento di esercitazioni di laboratorio.
Modalità verifica apprendimento
Il voto finale è ottenuto sommando la valutazione delle seguenti prove:
- Assegnamenti/Competition: 6%
- Prova scritta: 47%
- Progetto finale (con presentazione): 47%
Altre informazioni
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