Robotica - Robotics

Programma dell'insegnamento - Corso di laurea in Informatica Magistrale internazionale

Docente

Prof. Aggr. Antonio D'Angelo

Indirizzo e-mail
antonio.dangelo@uniud.it

Crediti

6 CFU

Finalità

Obiettivo del corso è quello di dare allo studente gli strumenti pratici per comprendere e realizzare programmi di controllo per veicoli autonomi e non solo. Si parte dalla nozione generale di agente situato per passare all'introduzione di sistemi basati sul comportamento, l'accoppiamento diretto percezione azione e l'interazione dinamica con l'ambiente. Viene trattato e discusso il controllo di alcuni casi pratici. Viene presentato anche il problema della locomozione per i cosiddetti legged-robot, discutendo i vari tipi di strutture meccaniche, umanoidi inclusi. Una parte del programma è destinato ai sistemi multirobot e all'apprendimento.

Programma

Gli argomenti trattati si basano principalmente sugli agenti situati, sulle architetture behavior-based, i sistemi reattivi e alcune tematiche di A.I., pianificazione compresa. Sono discusse le motivazioni biologiche introducendo comportamenti adattivi e collettivi. Nel dettaglio il programma prevede
1. Agenti situati
Percezione e Azione
Pianificazione
Sistemi reattivi
Motivazioni biologiche
Vincoli ambientali sull'embodiment
Architetture behavior-based
2. Veicoli Autonomi
Robotica mobile
Problemi di controllo
Veicoli di Braitenberg
Applicazioni
3. Agenti Dinamici
Panoramica dei Sistemi Dinamici
Veicoli Mobili
Problemi della rappresentazione
Controllo del Movimento su base Energetica
Roboticles
4. Implementazione dei Comportamenti
Basi percettive del controllo behavior-based
Problemi della Rappresentazione
Architetture reattiva
Architetture ibride
Comportamenti adattivi
Comportamenti collettivi
5. Locomozione
Veicoli con ruote
Legged robot: esapodi, quadrupedi e bipedi
Locomozione negli umanoidi
Camminata attiva e passiva
Controllo dell'andatura utilizzando il modello del pendolo invertito
ZMP e CPG
6. Apprendimento
Reinforcement Learning
Q-learning
Reti Neurali
Cenni sugli Algoritmi Genetici

Bibliografia

• Behavior-Based Robotics: Ronald C. Arkin, MIT Press, 1998
• Understanding Intelligence: Rolf Pfeifer & Christian Scheier, MIT Press, 1999
• Introduction to AI Robotics: Robin Murphy, A Bradford Book, The MIT Press, 2000
• Robotics Science: Michael Brady, MIT Press, 1989
• Robotics: Fu, Lee & Gonzales, Mc-Graw Hill, 1987
• Robot Motion PLanning: Jean Claude Latombe, Kluwer, New York, 1991,
• Artificial Intelligence: a Modern Approach: Russel & Norvig, Prentice Hall
• Mobile Robots, Inspiration to Implementation: Johns & Flynn, A.K. Peters, 1993
• Lectures from the Course, available via Web

Modalità d'esame

Discussione di un elaborato (tesina) su un argomento concordato con il docente.

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Aims

The aim of the course is that to provide a student with practical tools to understand and implement programs which are able to control autonomous vehicles. The general notion of situated agent is presented by introducing behaviour-based systems, the direct coupling of perception to action and the dynamic interaction with the environment. A number of control examples for autonomous vehicle are presented with some possible experimental issues. The locomotion problem for the so called legged-robots is also presented discussing various kinds of mechanical structures, humanoids included. Multi
robot systems and learning are also discussed with some detail.

Program

The topics are primarily based on situated agents, behaviour-based architectures, reactive systems but the connection with A.I. and planning are also discussed. Biological motivations, adaptive and collective behaviours are introduced. A more detailed program appears below.
1. Situated Agents
Perception and Action
Planning
Reactive Systems
Biological Motivations
Environment Constraints through Agent Embodiment
2. Autonomous Vehicles
Mobile Robotics
Control Issues
Braitenberg's Vehicles
Applications
3. Dynamical Agents
Dynamical Systemi Review
Mobile Vehicles
Representation Issues
Energy-based Methods for Movement Control
Roboticles
4. Behavior Implementations
Perceptual Basis for Behaviour-based Control
Representational Issues
Reactive Architectures
Hybrid Architectures
Adaptive Behaviours
Collective Behaviours
5. Locomotions
Wheel-driven vehicles
Legged robots
Exapodes, four-legged and bipedal robots
Humanoid Locomotion
Active and Passive Walking
Gait control using the inverted pendulum model
ZMP and CPG
6. Learning
Reinforcement Learning
Q-learning
Neural Networks
A brief review on Genetic Algorithms

References

Exams

Report preparation and discussion on a topic approved by the teacher.

Supporto