L'area di ricerca è relativa a droni, ai robot da terra e ai satelliti. I principali temi di ricerca sono gli algoritmi di guida e controllo in tempo reale per veicoli e robot autonomi avanzati, gli algoritmi di guida, navigazione e controllo (GNC) per le operazioni di prossimità spaziale, la progettazione di controllori a struttura robusta e variabile per sistemi autonomi. I sistemi robotici sono le principali piattaforme considerate nelle attività di ricerca, con particolare attenzione alla navigazione distribuita e agli algoritmi di controllo. Problemi di implementazione e test reali sono molto importanti nella ricerca all’interno del laboratorio.
- Algoritmi di bordo robusti per sistemi robotici distribuiti e cooperativi
Sistemi robotici complessi e missioni in ambienti non strutturati e non noti impongono problemi di ottimizzazione non lineare di traiettorie, la cui soluzione è difficilmente individuabile attraverso metodi classici. Inoltre, la decentralizzazione della missione è fondamentale per ottenere strategie scalabili per il controllo di un numero qualsiasi di sistemi robotici.
Gli aspetti fondamentali della ricerca sono la combinazione di algoritmi distribuiti/decentralizzati e la cooperazione tra i sistemi robotici. Viene considerato un approccio multi-piattaforma, per permettere ai sistemi autonomi, sia aerei (UAV) che terrestri (UGV), di pianificare in modo efficiente il loro percorso (path planning e trajectory planning), di gestire in modo flessibile le loro attività (task management) e di controllare in modo ottimale la loro dinamica (controllo ottimale).
Il progetto richiede il coordinamento delle azioni di più agenti autonomi che devono operare in ambienti dinamici e incerti e l'attenzione si concentra su:
- Progettazione di tecniche di controllo, basate su approcci robusti, che tengano conto delle incertezze del sistema, delle dinamiche non modellate e dei disturbi provenienti dall'ambiente esterno.
- Un framework distribuito che consenta di raggiungere un “accordo” tra gli elementi dello sciame sfruttando solo la comunicazione locale.
- Aumento della flessibilità e dell'efficienza dei sistemi che devono operare in questi ambienti non noti
- Gestione adattativa dei sensori e algoritmi di integrazione di dati
Nonostante i significativi risultati ottenuti in termini di accuratezza nell'implementazione in tempo reale di algoritmi di bordo per piccoli sistemi autonomi, non sono disponibili soluzioni consolidate e devono ancora essere affrontate sfide tecniche complesse. Ad esempio, in situazioni avverse (cioè in prossimità di strutture) gli effetti dell'ambiente potrebbero compromettere la stabilità dei sistemi autonomi e quindi la loro missione. Gli algoritmi di navigazione e controllo dovrebbero essere in grado di gestire questi aspetti. Il problema dell'attenuazione e della reiezione dei disturbi con misure non lineari e incognite come controllo attivo dei disturbi è stato studiato con la progettazione di sistemi di controllo lineari/linearizzati, con un'approssimazione dei disturbi. Alcune limitazioni di questi studi sono principalmente legate alla linearizzazione dei sistemi dinamici e del singolo caso di input e all'approssimazione di sistemi dinamici non modellati e ai rumori nelle misure.
Questa proposta mira a far progredire il campo della fusione dei dati dei sensori sviluppando algoritmi robusti e non lineari che migliorano la percezione e il processo decisionale in ambienti/applicazioni critiche. La fusione dei dati dei sensori è essenziale per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità integrando in modo efficace le informazioni provenienti da diversi sensori. Per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità del processo decisionale in questi domini, sono necessari algoritmi robusti e non lineari in grado di integrare efficacemente i dati provenienti da differenti sensori. Questa proposta mira a sviluppare e far progredire algoritmi non lineari per la fusione dei dati dei sensori e per migliorare le prestazioni della missione.
Gli obiettivi primari di questo progetto sono i seguenti:
- Ricerca e sviluppo di nuovi algoritmi di fusione dei dati dei sensori, in grado di gestire distribuzioni complesse dei dati dei sensori.
- Implementazione e ottimizzazione degli algoritmi proposti per ottenere prestazioni in tempo reale adatte ad applicazioni pratiche.
- Valutazione e validazione degli algoritmi utilizzando dataset simulati e reali per dimostrarne l'efficacia rispetto alle tecniche di fusione esistenti.
- Integrazione dello sviluppo in specifici scenari, per valutare le performance
- Sistemi di controllo di tipo non lineari, adattativi e a struttura variabile per missioni di prossimità in ambito spaziale
Un aspetto chiave di una missione spaziale di successo è il corretto orientamento del veicolo spaziale durante ogni fase della missione stessa. Tutti i sistemi di bordo del satellite contribuiscono direttamente o indirettamente a questo, ma la gestione dell'assetto del veicolo spaziale è principalmente responsabilità dei sistemi di Guida, Navigazione e Controllo (GNC), attuazione e sensori di assetto.
Inoltre, la sfida principale di questa ricerca è la definizione di un framework per un veicolo spaziale modulare, in cui i sensori sono distribuiti su sistemi a sciame variabile. I principali vantaggi del volo in formazione sono una maggiore flessibilità e ridondanza della missione spaziale, che consente l'adattamento alla missione, all'obiettivo e al numero di elementi.
L'area di ricerca è dedicata allo sviluppo, implementazione e validazione di algoritmi avanzati di Guida, Navigazione e Controllo per il volo in formazione di prossimità di veicoli spaziali.
L'obiettivo del progetto è aumentare l'autonomia dei sistemi di bordo e migliorare la robustezza della missione. Guida e Controllo sono combinati per affrontare diverse manovre di formazione (mantenimento, riconfigurazione, schieramento) in un'implementazione compatta.
Gli obiettivi principali sono:
- Modellazione di un sistema spaziale modulare, inclusa la flessibilità e la riconfigurazione del sistema
- La progettazione di sistemi di controllo per sistemi variabili nel tempo e incerti
- Definizione di approcci di formazione non gerarchici.