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Dottorato di ricerca e Scuola di specializzazione

Lorenzo Baglieri

Dottorato in Ingegneria Meccanica , 38o ciclo (2022-2025)

Dottorato concluso nel 2026

Tesi:

Hands-Free Human Machine Interfaces: Design and test of two approaches for rider assistance of electric-powered wheelchairs (Abstract)

Tutori:

Giuseppe Quaglia Carmen Visconte

Profilo

Argomento di ricerca

Progettazione e test di due interfacce hands-free per carrozzine elettriche: stereovisione e sensori di prossimità con reti LSTM stimano la posa del capo per il controllo omnidirezionale.

Interessi di ricerca

Mechatronics and robotics / Meccatronica e robotica
Mechanism analysis / Analisi dei meccanismi

Biografia

Lorenzo Baglieri è ingegnere meccanico, dottorando in Ingegneria Meccanica (38° ciclo) presso il Politecnico di Torino, in cotutela con l'Institute of Science Tokyo (già Tokyo Institute of Technology). La sua attività di ricerca, svolta sotto la supervisione dei Prof. Giuseppe Quaglia e Daisuke Matsuura, con il supporto della Prof.ssa Carmen Visconte e del Prof. Tsune Kobayashi, si colloca all'intersezione tra robotica assistiva, computer vision e interazione uomo-macchina.

Il suo lavoro di tesi affronta il tema delle interfacce uomo-macchina hands-free per carrozzine elettriche, rivolte a persone con gravi disabilità motorie che non possono utilizzare un joystick tradizionale. La ricerca ha portato allo sviluppo e al confronto sistematico di due paradigmi di rilevamento della posa del capo: un'interfaccia basata su stereovisione, che ricostruisce l'orientamento della testa a partire dai landmark facciali, e una basata su un array di sensori di prossimità Time-of-Flight, in cui una rete neurale ricorrente LSTM traduce le distribuzioni temporali di distanza in segnali angolari affidabili anche in assenza di condizioni di illuminazione ottimali. Entrambe le interfacce sono state integrate su piattaforme omnidirezionali a 3 gradi di libertà e validate attraverso simulazioni in Gazebo/ROS 2, prove sperimentali e una campagna di usabilità con utenti reali.

Nel corso della sua formazione ha contribuito a piattaforme robotiche complesse come PAQUITOP e Agri.Q, occupandosi dell'integrazione software in ambiente ROS dei moduli di manipolazione, guida autonoma e riconoscimento degli oggetti. Ha inoltre approfondito i temi della proprietà intellettuale e della brevettazione attraverso il programma "Create-Protect-Innovate" dell'Ufficio Europeo dei Brevetti (EPO). Dai moduli robotici sviluppati durante il dottorato, concepiti come componenti integrabili su piattaforme di terze parti, sta oggi sviluppando la base tecnologica di RBT Lab, iniziativa di spin-off di cui è fondatore e responsabile tecnico, orientata al trasferimento di questi risultati dal contesto di ricerca al mercato della robotica collaborativa.

Premi e riconoscimenti

  • Best Student Award in RAAD Conference. Article Title: OPTIMAL POSITIONING OF MOBILE MANIPULATORS USING CLOSED FORM INVERSE KINEMATICS (2022)
  • Prize for have been approved as one of the finalist of the Young Investigator Fund Best Paper Award of the 7th Jc-IFToMM Internation Symposium in 2024. Title of article: Developement of a Mobility Platform Aiming to Achieve User-Friendly Functionality. (2024)
  • Silver Student Award in IFIT 2024 conference for the article: Human-Machine Driving Interface for Omnidirectional Robots and Wheelchairs (2024)
  • Editor's Choiche article for the MDPI Machines Journal. Article title: Kinematic Modeling and Motion Planning of the Mobile Manipulator Agri.Q for Precision Agriculture (2023)
  • Best Student Contribution Award in RAAD Conference. Article Title: OPTIMAL POSITIONING OF MOBILE MANIPULATORS USING CLOSED FORM INVERSE KINEMATICS (2022)
  • Gold Best Paper Award in IFToMM International Symposium on Emerging Fields in Mechanism and Machine Science. Article Title: About the Design and Development of the Omnidirectional Electric Powered Wheelchair MoviWE.Q (2026)
  • Selected by ConceptionX, a UK-based non-profit organisation that runs one of Europe’s leading entrepreneurial training programmes, specifically aimed at PhD students and early-career researchers. The programme aims to transform cutting-edge scientific and engineering research (Deep Tech) into operational businesses. (2026)
  • Selected among the 100 finalists of DigithON 2026, Italy's largest digital marathon, out of nearly 500 applications from across the country. Organised by Fondazione DigithON, the three-day event gathers the most promising Italian startups for non-stop pitching and networking, with each project assessed by investors, companies and industry stakeholders on its soundness, degree of innovation and market potential. (2026)
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