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Anno Accademico 2009/10
01MKVKD
Geometric and probalistic fundamentals in robotics
Dottorato di ricerca in Meccatronica - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Bona Basilio ORARIO RICEVIMENTO     20 0 0 0 7
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***    
Obiettivi dell'insegnamento
FinalitÓ del corso:
Il Corso fornisce una panoramica dei fondamenti teorici e delle tecniche necessarie alla comprensione e per la soluzione di numerosi problemi relativi ai sistemi robotici, quali il controllo non lineare, la pianificazione anolonoma e la localizzazione di robot mobili.
Il corso presenta ad anni alterni i fondamenti geometrici e i fondamenti probabilistici.
Sono inclusi argomenti di geometria differenziale, algebre e derivate di Lie, gruppo di moti rigidi SE(3), sistemi anolonomi e loro controllo, pianificazione di cammini, filtri probabilistici per la localizzazione e la creazione di mappe.

Aims of course:
This course provides an overview of some fundamental geometric and probabilistic concepts and techniques that are necessary for a sound theoretical understanding of robot system, and the solutions of several practical problems, as nonlinear control, nonholonomic planning, and localization of mobile robots.
The course presents in alternate years geometric fundamentals and probabilistic fundamentals.
Topics will include basis of differential geometry, Lie algebras and derivatives, rigid motion group SE(3), nonholonomic systems and their control, path planning, probabilistic filters for localization and mapping.
Programma
Course contents:

2009
1) Introduction and motivating examples
a) path planning for mobile nonholonomic robots
b) trajectory control for mobile nonholonomic robots
2) An overview of the rigid motion group SE(3), robot kinematics and dynamics
3) Basic differential geometry, Lie groups, algebras, products, and derivatives
4) Systems with constraints: nonholonomic constraints analysis. Kineto-dynamics equations.
5) Nonlinear control of nonholonomic mobile robots; path planning with nonholonomic constraints

2010
1) Introduction and motivating examples
a) simultaneous localization and mapping (SLAM)
2) Bayesian filters, Kalman Filter (KF), Extended Kalman Filter (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF)
3) Montecarlo filters, particle filters
4) SLAM (simultaneous localization and mapping)
5) Path planning: probabilistic methods
Programma del corso:
in italiano

2009
1) Introduzione ed esempi motivanti
a) path planning per robot mobili anolonomi
b) controllo di traiettoria robot mobili anolonomi
2) Panoramica sul gruppo di rotazione rigido SE(3), cinematica e dinamica dei robot
3) Basi di geometria differenziale, gruppi algebre prodotto e derivate di Lie
4) Sistemi con vincoli: analisi dei vincoli anolonomi nonholonomic. Equazioni cineto-dinamiche.
5) Controllo non lineare di robot mobili anolonomi, pianificazione del cammino con vincoli anolonomi.


2010
1) Introduzione ed esempi motivanti
a) simultaneous localization and mapping (SLAM)
2) Filtri Bayesiani, Filtro di Kalman (KF), Filtro di Kalman Esteso (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF)
3) Filtri Montecarlo, filtri particellari (particle filters)
4) SLAM (simultaneous localization and mapping)
5) Pianificazione di cammini: metodi probabilistici

Relevant information on course topics is available here
http://didattica.polito.it/pls/portal30/gap.scudo_guide.corso?p_cod_ins=01MKVKD&p_sdu=39&p_cds=309&p_a_acc=2009&p_li=IT&p_id=72752
Programma: informazioni integrative
CALENDARIO
Ven 2 luglio 2010 ore 09:00-13:00
Mar 6 luglio 2010 ore 09:00-13:00
Gio 8 luglio 2010 ore 09:00-13:00
Lun 12 luglio 2010 ore 09:00-13:00
Mer 14 luglio 2010 ore 09:00-13:00

Aula C (prima dell'aula 14)
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma provvisorio per l'A.A.2009/10
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