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PORTALE DELLA DIDATTICA

Sistemi robotici

01UDOOV

A.A. 2023/24

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Collaboratori
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Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/04 8 B - Caratterizzanti Ingegneria informatica
2022/23
Scopo dell'insegnamento è fornire le basi per comprendere ed utilizzare i robot industriali e i robot mobili di servizio. Vengono perciò fornite le basi teoriche per descrivere la cinematica, la statica e la dinamica dei robot industriali e mobili. Vengono descritti e analizzati i principali schemi di controllo dei robot industriali. Sono anche trattati a livello generale i principali problemi connessi alla robotica mobile, quali le strutture di locomozione, la pianificazione del moto e i principali schemi di gestione dell’autonomia. Verranno inoltre introdotti concetti base su sensori e computer vision per la robotica.
The course is taught in Italian. The purpose of this course is to provide basics of modelling, design, planning, and control of industrial robotic systems, as well as an introduction to the fundamental characteristics and concepts of mobile service robots. The most common architectures for robot control are presented. Mobile robots are treated considering only locomotion structures, planning and autonomy issues. Basic concepts about sensors and computer vision for robotics will be also provided.
Lo studente deve acquisire e sviluppare le seguenti conoscenze e abilità: - Conoscenza dei vari tipi di robot industriali a partire dalle caratteristiche della catena cinematica dei bracci; conoscenza dei vari tipi di polso. - Conoscenza della geometria tridimensionale, con riferimento alle trasformazioni di roto-traslazione rigida; conoscenza delle varie modalità per rappresentare l’assetto di un corpo rigido e capacità di risolvere semplici esercizi di roto-traslazione. - Capacità di analizzare una catena cinematica, fornendone i sistemi di riferimento e scrivendo le equazioni della cinematica diretta ed inversa di posizione. - Conoscenza della cinematica diretta e inversa di velocità e delle caratteristiche dello Jacobiano; capacità di sviluppare esempi di tali concetti per catene cinematiche anche complesse. - Conoscenza delle relazioni cineto-statiche; capacità di sviluppare esempi di tali concetti per catene cinematiche anche complesse. - Conoscenza delle equazioni dinamiche di un braccio robotico ed interpretazione fisica dei loro termini; caratteristiche strutturali di tali equazioni per il controllo; capacità di sviluppare semplici modelli dinamici di catene cinematiche. - Conoscenza dei principali approcci alla pianificazione del moto di un manipolatore nello spazio dei giunti e nello spazio operativo. - Conoscenza dei principali schemi di controllo a giunti indipendenti e a dinamica inversa; capacità di analizzare tali schemi e valutarne le caratteristiche positive e negative e la complessità realizzativa; conoscenza basica di schemi di controllo avanzati. - Conoscenza delle attuali tendenze della robotica mobile e di servizio; capacità di inquadrare un problema di robotica mobile nel contesto appropriato. - Conoscenza delle principali strutture di locomozione e, in particolare, dei rover su ruote. - Conoscenza dei principali approcci per la pianificazione del moto di robot mobili e conoscenza basica di schemi di gestione della loro autonomia (localizzazione, costruzione di mappe dell’ambiente). - Conoscenza di sensori e di elementi di computer vision per la robotica. - Conoscenza basica del framework ROS (Robot Operating System).
The student shall acquire the following knowledge and develop the following abilities: - Knowledge of types of robots, according to the configuration of the arm kinematic chain, and of various types of wrists. - Knowledge of tridimensional geometry issues, with reference to rigid roto-translations; different ways to represent the orientation/attitude of a rigid body; capacity to solve simple examples of roto-translations. - Knowledge and ability to analyze a kinematic chain, setting the body reference systems, and write the direct and inverse position kinematic equations. - Knowledge and ability to write the direct and inverse velocity kinematic equations; analytical and geometrical Jacobian; kineto-static relations; ability to develop applications of these concept to complex kinematic chains. - Knowledge and ability to analyze and write the dynamic equations of a robot; physical interpretation of the terms of such equations; structural characteristics for the control; ability to develop simple examples of these models. - Knowledge of the main approaches to motion planning for manipulators in the joint space and in the operational space. - Knowledge and ability to write independent joint and inverse dynamics control schemes; capability to understand pro’s and con’s of such control schemes; basic knowledge of advanced control schemes. - Knowledge of the present trends in mobile and service robotics and ability to appropriately set such problems. - Knowledge and ability to define the main locomotion structures, in particular, wheeled robots. - Knowledge of the main approaches for motion planning of mobile robots and strategies for their autonomous motion (localization, mapping). - Knowldge of sensors and of computer vision issues for robotics. - Basic knowledge of the ROS (Robot Operating System) framework.
Conoscenza della Fisica di base, in particolare Meccanica ed Elettromagnetismo, fondamenti del calcolo vettoriale (somma, prodotto scalare e vettoriale) e matriciale (proprietà e operazioni fondamentali delle matrici, determinante, traccia, autovalori), elementi di automatica (stati, ingressi, uscite, funzioni di trasferimento), elementi di controlli automatici (semplici reti di compensazione proporzionale, integrale, derivativa).
Basic knowledge of Physics (Mechanics and Electromagnetism in particular), linear algebra and matrix computation (matrix properties and operations, determinant, trace, eigenvalues), fundamentals of automatic systems (state variables, inputs, outputs, transfer functions) and control (simple control schemes, proportional, derivative and integrative compensators).
Argomenti trattati nell'insegnamento e relativo peso in ore - Definizioni, catene cinematiche, gradi di libertà, ridondanza, tipi di bracci robotici, tipi di polsi robotici; trasformazioni geometriche in 3D, rotazioni e traslazioni, assetto di un corpo rigido e sue rappresentazioni (12 ore) - Convenzioni di Denavit-Hartenberg, cinematica di posizione e differenziale, Jacobiani, statica, relazioni cineto-statiche (10 ore) - Equazioni dinamiche di robot e loro proprietà; modelli fisici della catena motore-motoriduttore-braccio robotico (6 ore) - Pianificazione del moto di un manipolatore (6 ore) - Schemi di controllo di bracci robotici rigidi, controllo lineare e controllo non lineare, controllo dell’interazione e schemi di controllo avanzati; sensori per la robotica (16 ore) - Robotica mobile, strutture, locomozione, intelligenza di bordo e gestione dell’autonomia (10 ore) - Algoritmi di navigazione, introduzione alla computer vision e sensori (11 ore) - Introduzione all’utilizzo del framework ROS (Robot Operating System) (9 ore)
Course topics and relative devoted time. - Definitions, kinematic chains, degrees of freedom, redundancy, types of robotic arms and wrists; 3D geometric transformations, rotations and translations, representations of the orientation of a rigid body (12 hours) - Denavit-Hartenberg convention, position and differential kinematics, Jacobians, statics and kineto-static relations (10 hours) - Robot dynamic equations and their properties; physical models of the robotic motor-gear-link chain (6 hours) - Motion planning of a manipulator (6 hours) - Control schemes for rigid manipulators, linear and non linear control, interaction control and advanced control schemes; sensors for robotics (16 hours) - Mobile robotics, structures, locomotion, on-board intelligence and autonomy (10 hours) - Navigation algorithms, introduction to computer vision and sensors (12 hours) - Introduction to the usage of ROS (Robot Operating System) (8 hours)
Le esercitazioni in aula riguardano esempi svolti ed esercizi, con applicazioni di quanto trattato nelle lezioni immediatamente precedenti. Le esercitazioni di laboratorio (circa 15 ore) riguardano la simulazione di sistemi robotici e prove sperimentali mediante utilizzo del manipolatore industriale disponibile presso il Laboratorio LADISPE e/o di piccoli manipolatori ad uso didattico. Sono previste inoltre esercitazioni con il framework ROS.
The classroom exercises deals with applicative examples, related to the topics analysed in the lessons. The laboratory activities (about 15 hours) include simulations of robotic arms, and experimental tests by using the industrial manipulator available in the LADISPE lab or small manipulators for education purposes. Lab activities about the ROS framework are also held. Further works based on the use of a professional simulator of industrial robots can be proposed. If possible, a visit of the firm of a robotics factory is planned within the course.
B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, “Robotica, Modellistica, pianificazione e controllo”, McGraw-Hill, 2008 (o la sua versione inglese, edita da Springer, 2009) B. Bona, “Modellistica dei Robot Industriali”, CELID, Torino, 2002 G. Legnani, I. Fassi, "Robotica industriale", CittàStudi Edizioni, 2019 L. Joseph, “Robot Operating System (ROS) for Absolute Beginners”, Apress, New York, 2018 È inoltre reso disponibile sul portale della didattica tutto il materiale didattico (slide, esercizi svolti) utilizzato dalla docente a lezione.
B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, “Robotics, Modelling, Planning and Control”, Springer, 2009 (in English, or its Italian version, ed. by McGraw-Hill, 2008) B. Bona, “Modellistica dei Robot Industriali”, CELID, Torino, 2002 (in Italian) G. Legnani, I. Fassi, "Robotica industriale", CittàStudi Edizioni, 2019 (in Italian) L. Joseph, “Robot Operating System (ROS) for Absolute Beginners”, Apress, New York, 2018 All the lessons’ handouts (slides and written exercises) are available from the web site.
Modalità di esame: Prova scritta (in aula);
Exam: Written test;
L’esame finale è scritto e volto a valutare la preparazione dello studente in tutti gli argomenti facenti parte del programma dell'insegnamento, al fine di verificare il raggiungimento delle conoscenze ed abilità elencate nella sezione "Risultati di apprendimento attesi" sia nell'ambito della robotica industriale (struttura di manipolatori, cinematica, dinamica, pianificazione della traiettoria, controllo), sia della robotica mobile (vincoli e modelli cinematici, pianificazione del moto, navigazione autonoma, computer vision per la robotica e framework ROS). In particolare, l'esame comprende quattro domande a risposta multipla (teoria ed esercizi), un esercizio da svolgere in forma estesa e due domande a risposta aperta su argomenti di carattere più strettamente teorico. Il tempo assegnato per lo svolgimento è di 2 ore. Non è previsto un esame orale. Tipologie di temi d’esame sono resi disponibili sul portale della didattica agli studenti iscritti fin dall’inizio del modulo; altre potranno essere aggiunte e svolte durante l'insegnamento stesso. Durante gli esami non è consentito l’uso di testi o appunti, eccezion fatta per il formulario reso disponibile dalla docente, che ogni studente dovrà stampare e portare con sé all’appello, e per eventuali formulari personali con contenuti esclusivamente di natura matematica. Il voto d’esame espresso in trentesimi viene calcolato dalla media pesata dei punteggi assegnati alle domande, specificati in sede d’esame. In caso di domande a scelta multipla, ogni risposta sbagliata comporta una penalizzazione pari al 25% del peso della domanda.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Written test;
L’esame finale è scritto e volto a valutare la preparazione dello studente in tutti gli argomenti facenti parte del programma del corso, al fine di verificare il raggiungimento delle conoscenze ed abilità elencate nella sezione "Risultati di apprendimento attesi" sia nell'ambito della robotica industriale sia della robotica mobile. In particolare, l'esame comprende quattro domande a risposta multipla (teoria ed esercizi), un esercizio da svolgere in forma estesa e due domande a risposta aperta su argomenti di carattere più strettamente teorico. Il tempo assegnato per lo svolgimento è di 2 ore. Non è previsto un esame orale. Tipologie di temi d’esame sono resi disponibili sul portale della didattica agli studenti iscritti fin dall’inizio del corso; altre potranno essere aggiunte e svolte durante il corso stesso. Durante gli esami non è consentito l’uso di testi o appunti, eccezion fatta per il formulario reso disponibile dalla docente, che ogni studente dovrà stampare e portare con sé all’appello, e per eventuali formulari personali con contenuti esclusivamente di natura matematica. Il voto d’esame espresso in trentesimi viene calcolato dalla media pesata dei punteggi assegnati alle domande, specificati in sede d’esame. In caso di domande a scelta multipla, ogni risposta sbagliata comporta una penalizzazione pari al 25% del peso della domanda. In caso di mancata frequenza di un numero minimo di ore di laboratorio (secondo le regole dettagliate rese disponibili sul portale all’inizio del corso) sarà applicata la prevista penalizzazione di 1/30. Il bonus ottenuto da eventuali attività integrative di laboratorio proposte durante il corso viene sommato al voto conseguito nella prova scritta.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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