Corso di Studi in Ingegneria dell'Automazione

SSD: ING-INF/04
CFU: 6

Insegnamenti propedeutici (se previsti dall'Ordinamento del CdS)

Nessuno

Eventuali prerequisiti

Conoscenze di base sui sistemi di controllo a ciclo chiuso; conoscenze di base delle problematiche legate al determinismo nella progettazione e lo sviluppo di sistemi software real-time.

Obiettivi formativi

Obiettivo principale del corso è fornire allo studente l’opportunità di fare esperienza di risoluzione di problemi pratici di modellazione, identificazione e controllo utilizzando le nozioni teoriche acquisite in corsi precedenti, per un insieme di applicazioni basate su sistemi elettromeccanici. L’apprendimento avverrà attraverso l’inserimento in gruppi di lavoro per la progettazione ed implementazione su PC e/o su schede a microcontrollore di leggi di controllo model-based per ognuno dei set-up sperimentali presenti nel laboratorio, sia fisico che virtuale.

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Il percorso formativo intende fornire agli studenti gli strumenti metodologici per la progettazione di un sistema di controllo reale utilizzando la metodologia Model Based System Design. Lo studente imparerà ad applicare i concetti di Model in the Loop (MIL), Software in the Loop (SIL), Process in the Loop (PIL) ed Hardware in the Loop (HIL), seguendo il tipico schema di sviluppo a “V” di un sistema di controllo, portando in conto anche la scrittura e la verifica dei requisiti.  In ognuno di questi step, lo studente deve dimostrare di avere compreso come applicare le nozioni teoriche di modellistica, identificazione, simulazione e controllo apprese in corsi precedenti a problemi pratici e molto vicini a concreti sistemi di controllo industriali.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente deve dimostrare di sapere applicare la metodologia Model Based System Design ad un progetto di un sistema di controllo assegnato. In particolare, a partire dallo sviluppo di modelli in ambiente Matlab/Simulink per i sistemi disponibili in laboratorio, lo studente si occuperà del progetto del controllore in funzione di opportuni requisiti. Successivamente, lo studente deve dimostrare di sapere codificare tale legge di controllo e testarla mediante implementazione su schede a microcontrollore. Il progetto sarà concluso quando lo studente riuscirà a dimostrare l’effettivo funzionamento della logica di controllo sviluppata sul sistema reale, mediante dei test di validazione.

Programma - Syllabus

• Model Based System Design

  • Diagramma a “V”

  • Model in the Loop

  • Software in the Loop

  • Process in the Loop

  • Hardware in the Loop

  • Testing e verifica dei requisiti 

• Laboratorio Virtuale Interattivo Quanser

  • Servo Motor Control

  • Inverted Pendulum

  • Aero System

• Laboratorio Remoto Interattivo Quanser

  • Servo Motor Control

  • Aero System

• Programmazione di Microcontrollori

  • Self-balancing Motorcycle

  • Rover

  • Drawing Robot 

  • Temperature Control Lab (Lab on Chip)

Materiale didattico

Si veda il sito web docenti della materia. 

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il docente utilizzerà: a) lezioni frontali per circa il 20% delle ore totali, b) esercitazioni in aula mediante l’utilizzo dei set-up sperimentali del laboratorio per circa l’80% delle ore totali.

Verifica di apprendimento e criteri di valutazione

Modalità di esame

La prova d’esame consiste nella discussione di un elaborato progettuale relativo ad un sistema di controllo assegnato dal docente e basato su uno dei sistemi disponibili in laboratorio, sia fisico che virtuale.

Nel corso della discussione lo studente dovrà anche mostrare i risultati ottenuti mediante prove di testing pratici sul sistema sviluppato.

Modalità di valutazione 

SSD: ING-INF/04
CFU: 6

Insegnamenti propedeutici (se previsti dall'Ordinamento del CdS)

Foundations of Robotics, Nonlinear Dynamics and Control.

Eventuali prerequisiti

Conoscenze sui fondamenti della robotica.

Obiettivi formativi

Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti:

• Competenze per il controllo dell’interazione tra robot e ambienti scarsamente strutturati, attraverso il controllo di forza, il controllo visuale, la manipolazione e la cooperazione
• Gli strumenti per la modellistica, pianificazione e controllo di robot mobili (con ruote, droni, su gambe, sottomarini) a guida autonoma

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Il percorso formativo intende fornire agli studenti gli strumenti metodologici essenziali per la modellazione, la pianificazione e il controllo di sistemi di robot mobili a guida autonoma. Vengono trattati i problemi fondamentali riguardanti i robot con meccanismi di locomozione in spazi aperti, strutturati e non. I metodi analitici acquisiti dagli studenti sono poi utilizzati per comprendere le peculiarità nella progettazione di tecniche di pianificazione e leggi di controllo per tali robot.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente deve dimostrare di saper applicare le metodologie acquisite per modellare, pianificare e controllare robot a guida autonoma con differenti meccanismi di locomozione, come rover terrestri, droni (in particolare quadricotteri), robot sottomarini, robot quadrupedi e bipedi.

Programma - Syllabus

• Robotica per l’esplorazione e robotica di servizio
• Robot su ruote
• Cinematica e dinamica
• Pianificazione
• Controllo del moto
• Localizzazione odometrica
• Pianificazione del moto
• Pianificazione probabilistica
• Pianificazione attraverso il metodo dei potenziali artificiali
• Robotica aerea
• Cinematica dei droni
• Dinamica di un quadricottero
• Controllo gerarchico e controllo geometrico
• Controllo passivo con stimatore di disturbi esterni
• Robotica sottomarina
• Cinematica e dinamica
• Controllore misto
• Robot su gambe
• Cinematica della base flottante
• Dinamica e dinamica centroidale
• Stabilità e criteri
• Controllo whole-body
• Pianificatore
• Stimatore basato sulla quantità di moto

Materiale didattico

Si veda il sito web docenti della materia

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il docente utilizzerà: a) lezioni frontali per circa il 70% circa delle ore totali, b) seminari per il 20% circa delle ore totali; c) esempi in aula mediante l’utilizzo di strumenti di analisi e simulazione in Matlab/Simulink^® per circa il 10% delle ore totali

Verifica di apprendimento e criteri di valutazione

Modalità di esame

L'esame si articola in una prova orale che consiste nell’accertamento dell’acquisizione dei concetti e dei contenuti introdotti durante le lezioni e nella discussione di un elaborato progettuale assegnato dal docente durante il primo mese del corso.

Modalità di valutazione 

SSD: ING-INF/04
CFU: 6

Insegnamenti propedeutici (se previsti dall'Ordinamento del CdS)

Nessuno.

Eventuali prerequisiti

Utilizzo base del sistema operativo Linux; Conoscenza base di programmazione a oggetti.

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è di fornire allo studente gli strumenti base per la programmazione di sistemi robotici avanzati, con particolare attenzione ai robot mobili terrestri e aerei e ai bracci robotici industriali. Durante il corso, lo studente apprenderà le tecniche base di programmazione del paradigma “percezione-azione” per il controllo di uno o di un gruppo di robot, applicando gli algoritmi sviluppati a piattaforma simulate in ambienti di simulazione dinamici.

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Il percorso formativo ha lo scopo di fornire agli studenti gli strumenti metodologici per l’implementazione di algoritmi per il controllo di robot mobili e industriali basati su linguaggio di programmazione in C++, eseguiti su sistemi operativi Linux. Verrà inizialmente introdotto il principio alla base della programmazione di sistemi robotici e diverse librerie software dedicate a questo scopo. Successivamente verranno approfonditi i framework di programmazione ROS e ROS2 (Robot Operating System) studiandone il funzionamento, la filosofia e l’integrazione con sistemi robotici simulati. Lo studente deve dimostrare di aver appreso quali sono i principi di progettazione di un algoritmo per il controllo di un robot e i requisiti fondamentali relativi alla piattaforma robotica da controllare e a seguito del compito da eseguire. Lo studente dovrà inoltre dimostrare di aver acquisito la conoscenza sull’utilizzo delle principali librerie software dedicate alla risoluzione di problemi relativi alla programmazione di robot. Infine, lo studente dovrà acquisire una conoscenza base sull’utilizzo dei principali sensori utilizzati sui robot avanzati, sul loro interfacciamento con la piattaforma robotica e le principali tecniche di elaborazione dei dati sensoriali per controllare le azioni dei robot.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente deve dimostrare di essere in grado di implementare un sistema di controllo in linguaggio di programmazione C++ che gestisca le azioni di un sistema robotico nell’esecuzione di un tipico compito della robotica di servizio. Il sistema di controllo deve essere sviluppato a partire da una serie di specifiche di funzionamento. Lo studente dovrà essere in grado di predisporre l’ambiente e il sistema robotico nell’ambiente di simulazione.

Programma - Syllabus

• Introduzione al sistema operativo Linux
  • Introduzione alla configurazione e ai comandi base del sistema operativo Linux
• Introduzione alla programmazione a oggetti
  • Paradigma di programmazione a oggetti
  • Strutture dati dinamiche
  • Compilazione e integrazione di librerie software esterne
  • Sviluppo di algoritmi multi-threading
    • Implementazione di un ciclo di controllo sense-plan-act
  • Utilizzo di software per il controllo di versioni
    • Gestione del codice mediante Git
  • Robot Operating System (ROS)
    • Filosofia di programmazione in ROS e concetti base
    • Installazione e configurazione di ROS
    • Message-passing in ROS
      • Protocolli di publish/subscribe e client/server
    • Utilizzo di sensori per applicazioni robotiche
      • Camere digitali
      • LIDAR
      • Sensori di profondità
    • Simulatori di sistemi robotici dinamici
      • Gazebo
      • CoppeliaSim e MuJoCo
    • Controllori per l’attuazione di robot
      • Controllori di posizione/velocità/forza
      • Simulazione di controllori in ROS e Gazebo
    • Algoritmi di controllo di robot industriali
      • Soluzioni automatiche per la cinematica diretta e inversa
      • Soluzioni automatiche per la dinamica diretta e inversa
    • Navigazione di robot mobili
      • Localizzazione di robot mediante sensori LIDAR
      • Localizzazione e mapping (SLAM) 2D
      • Generazione di percorsi liberi da ostacoli in due dimensioni
      • Controllo di una base mobile con attuazione differenziale
    • Robotica aerea
      • Simulazione di piattaforme aeree a decollo e atterraggio verticale
      • Localizzazione e mapping (SLAM) 3D
      • Generazione di percorsi liberi da ostacolo in tre dimensioni
      • Autopilota PixHawk e sua simulazione in Gazebo
    • Robot Operating System 2 (ROS2)
      • Introduzione a ROS2
      • Differenze tra ROS e ROS2
      • Porting di applicazioni ROS in ROS2
      • Applicazioni real time e comunicazione stabile tra diverse applicazioni
    • Sistemi di controllo di robot distribuiti
      • Sistemi multi robot
      • Sistemi distribuiti per il controllo di una singola piattaforma
    • Controllo dei robot e machine learning
      • Deep Reinforcement learning libero dal modello

Materiale didattico

Si veda il sito web docenti della materia. 

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il docente utilizzerà lezioni frontali per il totale delle ore a disposizione. Durante le lezioni saranno svolte brevi esercitazioni al calcolatore.

Verifica di apprendimento e criteri di valutazione

Modalità di esame

L'esame si articola in una prova orale che consiste nella discussione di un elaborato progettuale da lui sviluppato autonomamente. Durante il colloquio verrà discusso in modo critico l’operato dello studente in modo da accertarne l’acquisizione dei concetti discussi durante le lezioni. La conoscenza di altri concetti introdotti durante le lezioni non contestuali all’elaborato progettuale varrà verificata durante il colloquio orale.

Modalità di valutazione 

SSD: ING-INF/04
CFU: 6

Insegnamenti propedeutici (se previsti dall'Ordinamento del CdS)

Nessuno.

Eventuali prerequisiti

Conoscenze di base sui sistemi di controllo a ciclo chiuso.

Obiettivi formativi

Il corso ha lo scopo di fornire agli studenti:

• gli strumenti per l’analisi e il controllo di reti di agenti dinamici, con particolare riferimento all'ottimizzazione ed alla sicurezza delle stesse, ed al loro possibile utilizzo in fase di progettazione o di gestione di sistemi a rete in diversi domini applicativi di interesse ingegneristico;
• gli strumenti formali per la modellistica, la verifica e il controllo dei sistemi ad eventi

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Il percorso formativo intende fornire agli studenti gli strumenti metodologici per l’analisi del comportamento dei Sistemi ad Eventi Discreti (SED), vale a dire di sistemi dinamici il cui spazio di stato è discreto e la cui evoluzione dipende dall’occorrenza di eventi asincroni. Si introdurranno, inoltre, gli strumenti par la sintesi di leggi di supervisione. In particolare, gli strumenti di modellistica adottati saranno gli automi e le reti di Petri. Lo studente deve dimostrare di avere appreso le peculiarità dei SED e di saperne analizzare il comportamento.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente deve dimostrare di sapere modellare processi reali, come sistemi manifatturieri, sistemi di logistica, e sistemi IT, attraverso l’utilizzo di automi e reti di Petri. Lo studente, inoltre, deve dimostrare di saper formalizzare specifiche di controllo di supervisione e di riuscire a sintetizzare il controllore corrispondente.

Programma - Syllabus

• Introduzione

  • Sistemi e modelli

  • Concetto di stato e modelli dinamici

  • Sistemi ad eventi discreti

  • Modelli logici, temporizzati e stocastici

• Linguaggi e automi

  • Definizione di linguaggio

  • Operazioni definite sui linguaggi

  • Definizione di automa

  • Linguaggi generati e marcati da automi

  • Operazioni definite sui automi

  • Riconoscitore canonico di un linguaggio regolare

  • Stati equivalenti e minimizzazione dello spazio di stato di un automa

  • Automi logici non deterministici

  • Automa osservatore

  • Diagnosticabilità per automi a stati finiti e automa diagnosticatore

  • Espressioni regolari

  • Le classi dei linguaggi regolari e dei linguaggi riconoscibili: il teorema di Kleene

  • Pumping lemma per linguaggi regolari

  • Grammatiche di Chomsky – cenni

  • Decidibilità e complessità – cenni

• Automi temporizzati deterministici

  • Definizione di struttura di temporizzazione deterministica

  • Definizione di automa temporizzato deterministico

  • Evoluzione temporale di una automa temporizzato deterministico

• Automi temporizzati stocastici – cenni

• Reti di Petri

  • Definizione di rete di Petri e di sistema rete di Petri

  • Linguaggio generato da una rete di Petri

  • Insieme di raggiungibilità e equazione di stato

  • Reti etichettate e linguaggio generati e marcati da reti etichettate

  • Grafo di raggiungibilità e grafo di copertura

  • Proprietà comportamentali: raggiungibilità, limitatezza, conservatività, ripetitività, reversibilità, vivezza e blocco

  • Proprietà strutturali: P e T invarianti; sifoni e trappole

  • Stima dell'insieme di raggiungibilità mediante equazione di stato e vettori invarianti

  • Osservabilità per sistemi di Petri con marcatura iniziale incerta: the observer coverability graph

  • K-diagnosticabilità per reti di Petri limitate

  • Classi di reti di Petri e sottoclassi di reti ordinarie

• Reti di Petri temporizzate – cenni

• Controllo supervisivo

  • Specifiche di controllo

  • Concetto di supervisore

  • Controllo supervisivo in presenza di eventi non controllabili e condizione di ammissibilità

  • Controllo supervisivo in presenza di eventi non controllabili e non osservabili. Supervisore parziale

  • Traduzione di specifiche di controllo in automi

  • Teorema di controllabilità

  • Controllabilità

  • Realizzazione di supervisori mediante automi a stati finiti

  • Supremal controllable sublanguage e Infimal prefix-closed and controllable superlanguage

  • Basic Supervisory Control Problem e Dual Basic Supervisory Control Problem

  • Teorema di controllabilità e non bloccaggio

• Controllo di reti di Petri mediante monitor

  • Vincoli GMEC

  • Posti monitor

  • Sistema a ciclo chiuso e condizione di realizzabilità

  • Reti con transizioni non controllabili

Materiale didattico

Si veda il sito web del docente della materia.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il docente utilizzerà: a) lezioni frontali per circa il 70% delle ore totali, b) esercitazioni in aula mediante l’utilizzo di strumenti di analisi e simulazione (UMDES, TINA, ecc.) per circa il 30% delle ore totali.

Verifica di apprendimento e criteri di valutazione

Modalità di esame

L'esame si articola in una prova orale. 

Il colloquio orale consiste nella discussione di una tesina assegnata dal docente e nell’accertamento dell’acquisizione dei concetti e dei contenuti introdotti durante le lezioni.

Modalità di valutazione