DIS Robotics Laboratory / Thesis topics

The Robotics Laboratory has recently purchased a NAO robot from Aldebaran Robotics. We intend to use it as an experimental platform for designing and validating innovative algorithms for perception, planning and control of humanoid robots. In the immediate future, we plan to start the following activities:

- developing an appearance-based visual controller for robust locomotion in indoor environments (e.g., following a corner or entering a door);
- devising a visual odometry system for keeping track of NAO's motion with respect to the environment;
- planning robot motions for manipulation tasks under collision avoidance and dynamic equilibrium constraints;
- using visual feedback to improve walking pattern generators based on the zero moment point concept;

Master theses are available on all the above topics, plus many others. Self-proposed topics are also welcome.

Ermes Technologies offre la possibilità di una tesi di laurea magistrale presso la propria sede operativa di Roma. L'argomento della tesi prevede lo studio e sperimentazione di metodologie di controllo di un robot mobile terrestre dotato

La tesi, che si svolgerà in collaborazione con l’Istituto di Scienza e Tecnologia della Cognizione del CNR di Roma (http://laral.istc.cnr.it), e in particolare con il Laboratory of Autonomous Robots and Artificial Life diretto da Stefano Nolfi, riguarda lo sviluppo di un sistema di controllo basato su reti neurali per il robot umanoide iCub (http://www.robotcub.org). L’obiettivo è quello di implementare un sistema di addestramento incrementale in cui il robot viene prima addestrato a acquisire la capacità di esibire comportamenti semplici e successivamente comportamenti più complessi che possono essere prodotti riutilizzando le capacità più elementari sviluppate precedentemente. In considerazione del fatto che i comportamenti esibiti dal robot non sono riconducibili esclusivamente al sistema di controllo del robot ma emergono dall’interazione tra il robot e l’ambiente, lo sviluppo di capacità comportamentali diverse e il loro re-utilizzo verrà perseguito attraverso l’utilizzo di input parametri associati ai diversi comportamenti in grado di alterare la dinamica dell’interazione tra il robot e l’ambiente nel modo appropriato. Il progetto di tesi si inquadra all’interno del progetto europeo I-TALK (http://italkproject.org).

La “Swarm Robotics” è un’area emergente della robotica che studia come un gran numero di robot semplici che interagiscono al fine di coordinarsi e cooperare possa svolgere compiti complessi in modo robusto ed efficace. L’obiettivo di questa tesi, che verrà svolta in collaborazione con l’Istituto di Scienze e Tecnologia della Cognizione di Roma (http://laral.istc.cnr.it), 

La tesi si svolgerà presso il Max Plank Institute for Biological Kybernetics (Tübingen, Germania) e riguarda un'applicazione emergente della robotica, e cioè la simulazione realistica di veicoli (auto, aerei, elicotteri, astronavi, etc.) per scopi di addestramento o intrattenimento. L'obiettivo è quello di presentare all'utente tutte le informazioni sensoriali necessarie per creare l'illusione di pilotare il veicolo vero. In quest'ottica, la maggioranza dei simulatori esistenti beneficia generalmente di un'ottima riproduzione della scena virtuale tramite sistemi di proiezione specifici e ricostruzioni ad alta definizione dell'ambiente circostante. Lo stesso, però, non può dirsi per quanto concerne la riproduzione degli stimoli motori (accelerazioni lineari/angolari subite dal pilota) a causa dei limiti tecnologici delle normali piattaforme di moto (Stewart platforms). L'MPI motion simulator è costituito dal manipolatore antropomorfo KUKA Robocoaster equipaggiato con una cabina e schermo di proiezione montati direttamente sull'end-effector. Si tratta di una piattaforma molto flessibile per sviluppare algoritmi di controllo che permettano la riproduzione il più fedele possibile degli stimoli motori dovuti al moto del veicolo simulato (motion cueing). Obiettivo della tesi è quello di sviluppare e implementare

La tesi ha come obiettivo la definizione del corredo sensoriale e degli algoritmi di guida necessari per la navigazione di UAV in ambienti indoor. In particolare, si intende dotare un velivolo quadrirotore delle funzionalità necessarie a eseguire autonomamente una obstacle avoidance di basso livello, in modo da consentire al pilota (che opera in remoto) di concentrarsi su quanto sta osservando. Inoltre, ciò renderebbe il sistema più robusto rispetto a eventuali perdite di comunicazione, sia telemetrica che video. La prima parte della tesi sarà rivolta all'individuazione del "minimo" (dal punto di vista di peso, costo e consumo) insieme di sensori necessari per tale scopo. La seconda parte dovrà proporre degli algoritmi di guida che usino le misure sensoriali per realizzare un'obstacle avoidance di basso livello. Tali algoritmi dovranno essere i più semplici possibili, in un'ottica di implementazione e successivo sviluppo.

La tesi si propone di studiare il problema del tracking di un oggetto al suolo da parte di un UAV (un quadrirotore) equipaggiato con una telecamera pan-tilt. In particolare, l'obiettivo è quello di sviluppare un algoritmo che permetta sia il tracking visivo dell'oggetto identificato da un operatore al suolo, che la stima della posizione e velocità dell'oggetto stesso basandosi sulle informazioni della piattaforma inerziale imbarcata e sugli angoli di assetto della telecamera stessa. Dallo studio e dal confronto tra le varie tecniche possibili dovrà emergere l'algoritmo che meglio si adatta alle esigenze di calcolo real-time su piattaforme dalla capacità computazionale limitata, come sono le avioniche di bordo.

La tesi, che si colloca nell'ambito di una collaborazione tra il nostro dipartimento e il Dipartimento di Idraulica, Trasporti e Strade, ha come obiettivo

La tesi riguarda il settore della Swarm Robotics (letteralmente: robotica degli sciami), parte di una recente disciplina più generale chiamata Swarm Intelligence e dedicata allo studio di processi collettivi auto-organizzanti sia naturali (sciami di insetti, stormi di uccelli, mandrie di bovini) che artificiali (squadre di robot, plotoni di veicoli). L'aspetto più interessante di questi sistemi sta nell'emergere di un comportamento globale (ad esempio, una formazione di volo) come risultato esclusivo dell'interazione a basso livello tra i componenti elementari, senza alcuna azione di supervisione. L'analisi dell'instaurarsi di tali comportamenti può essere portata avanti con i metodi tipici della teoria del controllo, come il metodo di Lyapunov. In particolare, la tesi in questione ha come obiettivo lo sviluppo di un metodo di controllo del moto collettivo per la squadra di mini robot mobili Khepera III disponibile presso il Laboratorio di Robotica.

L'obiettivo della tesi è quello di sviluppare un metodo SLAM (Simultaneous Localization And Map-building) cooperativo per una squadra robot mobili impegnata in un compito di esplorazione. In particolare, il compito assegnato alla squadra è quello di esplorare un ambiente ignoto, costruendone una mappa e al tempo stesso mantenendo una stima accurata della propria posizione all'interno del mondo.

Il robot Butterfly (descritto qui) è un particolare sistema sottoattuato (cioè con meno ingressi di controllo che variabili controllate) che è stato sviluppato nel nostro laboratorio. Intendiamo utilizzarlo per studiare modalità innovative di manipolazione dinamica, cioè non basate su una presa "ferma" dell'oggetto da manipolare. In questo caso, un possibile obiettivo di controllo è quello di comandare il motore del robot in modo da "lanciare" e "riprendere" la pallina sul profilo del Butterfly. Si tratta di un problema di controllo in feedback che richiede l'adozione di tecniche innovative di controllo non lineare. La tesi, che si avvarrà della presenza di un sistema di visione per realizzare uno schema di "visual servoing", ha dunque una componente metodologica e una sperimentale.