Codice insegnamento

4S009023

Crediti

6

Coordinatore

Alessandro Farinelli

Lingua di erogazione

Inglese

Offerto anche nei corsi:

• AI in Robotics del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
• AI in Robotics del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
• AI in Robotics del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Moodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

Obiettivi di apprendimento

Il corso illustra le principali problematiche relative allo sviluppo di tecniche di controllo e pianificazione per piattaforme robotiche mobili. L'obiettivo è fornire alle studentesse ed agli studenti strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi che permettano a piattaforme robotiche mobili di interagire con l'ambiente circostante eseguendo compiti complessi con un elevato livello di autonoma. Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di comprendere i concetti fondamentali relativi alla localizzazione, pianificazione delle traiettorie, pianificazione di compiti complessi, processi decisionali che considerano l'incertezza e apprendimento automatico, nel contesto delle piattaforme robotiche mobili. Le studentesse e gli studenti, dovranno dimostrare di conoscere, ed essere in grado di usare i principali strumenti per lo sviluppo di applicazioni per piattaforme robotiche mobili, e di essere in grado di definire le specifiche tecniche per la progettazione ed integrazione di moduli software per piattaforme robotiche mobili. Le studentesse e gli studenti dovranno inoltre essere in grado di confrontarsi con figure professionali per progettare soluzioni per il controllo di alto livello di piattaforme robotiche mobili e avere la capacità di proseguire gli studi in modo autonomo per seguire l'evoluzione tecnica nell'ambito della robotica mobile sviluppando approcci innovativi che migliorino lo stato dell’arte.

Prerequisiti e nozioni di base

Nessun requisito specifico.

Programma

– Cinematica e dinamica per robot mobili (e.g., vincoli di non olonomia, modello uniciclo)
– Navigazione per robot mobili: localizzazione e mapping (e.g., Extended Kalman Filter SLAM), pianificazione delle traiettorie (e.g., funzioni di navigazione).
– Processi decisionali che considerano l'incertezza (e.g., Processi Decisionali di Markov).
– Apprendimento per rinforzo per piattaforme robotiche mobili (e.g., approcci basati sulla costruzione di un modello ed approcci senza costruzione di un modello, Deep RL).
– Laboratorio: implementazione di comportamenti autonomi per piattaforme robotiche mobili usando ambienti di sviluppo allo stato dell’arte (e.g., ROS2), ambienti di simulazione per l’analisi sperimentale (e.g., Unity), validazione su semplici basi robotiche mobili (e.g., turtlebot3)

Bibliografia

Modalità didattiche

Lezioni frontali in aule didattiche e in laboratorio con piattaforme robotiche mobili. Verranno fornite le slide usate durante le lezioni ed altro materiale (e.g., accesso a codice ed a piattaforme robotiche mobili).

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame è costituito da una prova orale e da un progetto incentrato sulla programmazione di robot mobili.

Criteri di valutazione

Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base della programmazione per robot mobili
- essere in grado di esporre argomentazioni sulle tematiche del corso in modo preciso e organico senza divagazioni
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale sarà ottenuto dalla media dei voti della prova orale e del progetto.

Lingua dell'esame

English