Curriculum Vitae - Università di Pisa

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Curriculum Vitae
Luglio 2008
Lorenzo Pollini
Dati personali
Luogo e data di nascita: Grosseto, Italia - 9, Aprile 1971
Nazionalità:
Italiana
Residenza:
Via S. D’Acquisto, 3 – 57100 Livorno - Italy
Indirizzo lavorativo
Dipartimento di Sistemi Elettrici e Automazione (DSEA)
Università di Pisa, Via Diotisalvi 2, 56100 Pisa, Italy
Telefono:
+39 050 2217363
FAX:
+39 050 2217333
E-mail:
[email protected]
Home Page dipartimentale:
http://www.dsea.unipi.it
Studi
Università di Pisa, 1997-2000: Dottorato di Ricerca in Automazione e Robotica
Industriale: titolo della Tesi di Dottorato “Real-Time Distributed Simulation of Dynamic
Systems”
Università di Pisa, 1991-1997: Laurea in Ingegneria Informatica conseguita il 16-4-1997
con votazione 110/110 e Lode.
Attuale Posizione
Ricercatore Universitario confermato (SSD ING-INF/04) presso il Dipartimento di
Sistemi Elettrici e Automazione – Università di Pisa.
Posizioni ricoperte precedentemente
1997-2000 Dottorando in Automazione e Robotica Industriale presso l’Univ. di Pisa.
2001-2002 Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Sistemi Elettrici
Automazione dell’Università di Pisa – Titolo ricerca: Sviluppo di tecniche
simulazione distribuita nel controllo di sistemi dinamici.
2002-2003 Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Sistemi Elettrici
Automazione dell’Università di Pisa – Titolo ricerca: Problematiche
controllo intelligente per veicoli informazione.
2004-2006 Ricercatore Universitario non confermato (SSD ING-INF/04) presso il Dip.
Sistemi Elettrici e Automazione – Università di Pisa.
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Curriculum vitae: Lorenzo Pollini
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Attività scientifica
L’attività di ricerca di Lorenzo Pollini si articola secondo le seguenti direttrici:
Tecniche di controllo per sistemi aeronautici. Questo filone di ricerca ha coperto una
vasta area di problematiche:
• Controllo non-lineare di formazioni di velivoli autonomi [B1,J3,J5,J8,J11,C31,
C35,C36,C38]; questa attività, iniziata come studio teorico sulla controllabilità di una
formazione in base al flusso di informazioni al suo interno, si e’ sviluppata, sempre
sul piano teorico, nella definizione di tecniche di controllo non lineare ispirate da
biomimicry, ed è giunta sino alla sperimentazione sul campo di tecniche di
identificazione e controllo non-lineare con una formazione di aeromodelli ad elevate
prestazioni.
• Tecniche di visione artificiale per l’asservimento di volo in formazione [C22,C26] e
rifornimento in volo automatico [C3,C15,C17,C18,C23]; questa attività riguarda lo
studio di tecniche di visione in ambienti parzialmente strutturati orientate alla
gestione di volo in formazione e rifornimento in volo automatico. La ricerca condotta
ha sviluppato una tecnica capace di rilevare, identificare e tracciare in maniera
robusta una serie di marker attivi o passivi che e’ stata validata su un test-rig
appositamente progettato nel quale un robot industriale simula il moto relativo tra
telecamere e velivoli.
• Guida, controllo e navigazione per velivoli di tipo quadrotor; questa attività, iniziata
da poco, ha già prodotto interessanti risultati sia sul piano teorico, portando alla
definizione di una architettura di controllo di tipo backstepping non-lineare che sia
robusto ad una classe di errori di misura [C6], che su quello pratico, portando alla
realizzazione di un veicolo quadrotor usato come testbed per l’implementazione in
tempo reale di leggi di controllo. In questo contesto ricade anche una collaborazione
con Bertin Technologie (Francia) sulla progettazione del sistema di controllo di un
velivolo autonomo ducted-fan [C8].
Controllo cooperativo di veicoli autonomi. Questo filone di ricerca è stato volto alla
definizione di algoritmi centralizzati prima [C7,C20,C21] e decentralizzati poi [C2] per il
task assignment ad un gruppo di veicoli eterogenei come prestazioni e possibilità di
svolgere task. L’attenzione e’ stata rivolta ad algoritmi capaci di fornire soluzioni subottime a basso costo computazionale, quindi utilizzabili in real-time, ed in grado di
reagire prontamente ed a costo minimo al moto di target (e quindi di task), ostacoli ed a
variazioni istantanee dello scenario.
Più recentemente [C1,C4] è stato intrapreso lo studio del controllo completamente
decentralizzato di uno swarm di veicoli utilizzando tecniche di consensus per la stima
decentralizzata; l’attenzione si e’ posata sulla definizione di leggi di controllo basate
sull’astrazione della formazione e della sua caratterizzazione in termini di statistiche del
primo e secondo ordine, ed, in particolare, sulla definizione dei bound di prestazioni
ottenibili da uno swarm di veicoli reali, date le performance di tracking dei veicoli reali
rispetto a riferimenti generati con modelli puramente cinematici.
Controllo non-lineare di sistemi dinamici. Questo filone di ricerca, caratterizzato da un
approccio maggiormente teorico e meno applicativo, esplora vari aspetti del controllo non
lineare:
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•
•
•
Controllo State Dependent Riccati Equation (SDRE). Il controllo SDRE assume
sempre maggior interesse con l’aumento delle capacità di calcolo dei computer che
implementano le leggi di controllo. Questo filone di ricerca si occupa di analizzare le
problematiche relative all’implementazione on-line ed in tempo reale della tecnica
SDRE valutandone la regione di stabilità [J4], la precisione della soluzione rispetto ai
tempi di calcolo [C19].
Controllo con Gain Scheduling fuzzy. Molti sistemi dinamici reali evidenziano un
cambiamento non trascurabile della dinamica durante l’attraversamento di aree
differenti dello spazio di stato, sia per la presenza di fenomeni non-lineari che per
l’effetto di variazioni parametriche. In questo contesto appare naturale modellare un
sistema complesso come un insieme di dinamiche valide in vari punti dello spazio di
stato, e derivare “dinamiche intermedie” tramite interpolazione [J7,C37]. Questo
filone di ricerca studia le problematiche di grigliatura dello spazio, di interpolazione
tramite sistemi fuzzy e di realizzazione di controllori robusti globalmente
stabilizzanti.
Controllo a struttura variabile per sistemi singolarmente perturbati. Molti sistemi
fisici possono essere classificati come singolarmente perturbati in quanto evidenziano
sia dinamiche lente che dinamiche veloci, le une in cascata alle altre. I controllori
sliding mode permettono la riduzione della dinamica di un sistema ad evolvere su un
manifold noto; appare quindi interessante lo studio dell’applicazione di tale tipologia
di controllo su sistemi che per loro natura appaiono già con dinamiche lente e veloci
ben separate. Questo filone di ricerca studia procedure per la sintesi di leggi di
controllo stabilizzanti in questo contesto [J9,C32,C40,C43].
Tecniche di guida basate su logica Fuzzy. Questo filone di ricerca esplora la possibilità di
definire tramite un sistema fuzzy le traiettorie desiderate per un veicolo, terrestre, marino
o aerospaziale[J1,J6,C25,C30,C34,C44]. Un simile approccio permette la definizione di
direzione e velocità desiderate di passaggio per un waypoint, ed anche di definire, tramite
semplici zone e regole fuzzy, la forma delle traiettorie di avvicinamento al waypoint. Una
pipeline di controllori fuzzy si occupa di generare la traiettoria desiderata e di guidare il
veicolo verso l’obiettivo. L’uso di sistemi fuzzy Takagi-Sugeno permette la definizione
delle traiettorie di approccio all’obiettivo, parametrizzate da un numero ridotto di regole
fuzzy, in maniera facile e intuitiva, e la loro implementazione in tempo reale fattibile
[C10].
Tecniche di detection e avoidance di ostacoli per veicoli autonomi. Il problema del
rilevamento di ostacoli e ricostruzione dell’ambiente, quando questo sia completamente
incognito, è molto sentito nella robotica mobile. In questo contesto si muove questo filone
di ricerca che ha sviluppato, implementato e testato sul campo tecniche di ricostruzione
dell’ambiente basate sull’uso dell’algoritmo SIFT, in combinazione con il più utilizzato
metodo della disparity map [C11]. In connessione con tali tecniche, il problema
dell’obstacle avoidance è affrontato in un contesto Null Space-Based Behavioral Control
(NSBBC), nel quale gli obiettivi di controllo sono codificati come dei task o behaviors ed
un supervisore definisce dinamicamente l’ordine di priorità tra task parzialmente
contrastanti (come raggiungere l’obiettivo ed evitare l’ostacolo). Task innovativi sono
stati definiti e testati sia in simulazione che sul campo per gestire situazioni tipiche di
ambienti non strutturati come il passaggio in canyon, percorsi senza uscita ed ostacoli
concavi in generale[C12,C13]; di questi e’ stata dimostrata la correttezza e la stabilità
fornendo strumenti per la
progettazione di un supervisore che garantisca il
raggiungimento dell’obiettivo [C5].
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Architetture innovative per motion platform. Usualmente le motion platform per
simulazione di volo, e non, sono realizzate con una architettura nota come piattaforma di
Stewart. E’ noto che le piattaforme di Stewart (PS) hanno possibilità limitate di moto in
termini di spostamenti lineari ed angolari; questo filone di ricerca esplora la possibilità di
sostituire la catena di attuazione parallela della PS con una catena cinematica seriale
antropomorfa [J2,C16]; l’obiettivo è coprire un inviluppo di movimento considerevolmente
più ampio. A tale scopo e’ necessario studiare la posizione ottima di riposo della
piattaforma, strategie di controllo del robot che evitino le singolarità cinematiche della
struttura ed al tempo stesso garantiscano un cueing sensoriale realistico, ed una nuova
architettura per i filtri di wash-out, ovvero per il sistema, tipicamente non-lineare, che
trasforma il moto richiesto dal simulatore in un moto della cabina compatibile con i suoi
vincoli fisici di movimento, velocità ed accelerazione.
Oltre a tali attività di ricerca, Lorenzo Pollini si occupa, o si e’ occupato, anche di:
• Sviluppo di piattaforme per la prototipazione di algoritmi di controllo per veicoli
autonomi: questa attività ha condotto alla realizzazione di vari veicoli autonomi: un
veicolo terrestre per applicazioni outdoor costruito sulla piattaforma pre-esistente di
un kart da golf, un aeromodello con motore a scoppio, due elicotteri a quattro eliche
(quadrotor); tutti dotati di sensori ed attuatori e di sistemi di guida navigazione e
controllo in tempo reale programmati in linguaggio C.
• Filtraggio e stima ottima: sensor-fusion di misure GPS, USBL, DVL e misure
inerziali tramite filtri di Kalman estesi e unscented.
• Modellistica e Simulazione di sistemi dinamici: modellazione di veicoli robotici
sottomarini, propulsori sottomarini, veicoli stradali, sistemi aeronautici, dinamica di
cavi marini trainati. Studio delle problematiche di simulazione distribuita in tempo
reale e del rischio di stallo nelle comunicazioni. Visualizzazione scientifica: Studio,
progettazione e realizzazione di architetture software per applicazioni di tipo “realtà
virtuale” in tempo reale. Modellazione operatore umano: realizzazione di sistemi Man
In the Loop per simulazione in tempo reale.
• Sistemi di prototipazione rapida: programmazione di microcontrollori, DSP,
hardware embedded per la implementazione di sistemi di controllo e la simulazione di
sistemi dinamici. Sviluppo di software di simulazione di sistemi dinamici su
piattaforme real-time (QNX e RTAI Linux), sistemi di prototipazione rapida sotto
windows, DSP-Sharc e RTAI tramite Matworks RealTimeWorkshop.
• Controllo del traffico aereo: studio del problema della predizione, e risoluzione di
conflitti negli scenari di controllo del traffico aereo sia con approcci di tipo
probabilistico che deterministico.
• Reti neurali: studio di tecniche di addestramento per reti multi layer perceptron per
controllo adattivo.
Attività didattica istituzionale
A.A. 2007/2008 Docente del corso Sistema di Guida e Navigazione 5 CFU (INGINF/04) per il Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria
dell’Automazione (Univ. Di Pisa).
A.A. 2006/2007 Docente del corso Tecnologie per l’Automazione Industriale 10 CFU
(ING-INF/04) per il Corso di Laurea in Ingegneria Informatica (Univ. Di
Pisa).
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Pisa).
Pisa).
Pisa).
A.A. 2001/2002 Incarico ad horas per le esercitazioni del corso Teoria dei Sistemi agli
allievi di Armi Navali dell’Accademia Navale di Livorno.
Inoltre, dal 2004 ad oggi, Lorenzo Pollini è stato incaricato di attività di esercitazione e
supporto nei corsi di Fondamenti di Automatica (ING-INF/04) del Corso di Laurea in
Ingegneria Informatica, Sistemi di Guida e Navigazione (ING-INF/04) del Corso di
Laurea Specialistica in Ingegneria dell’Automazione e Controllo e Identificazione dei
Sistemi Incerti (ING-INF/04) del Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria
dell’Automazione.
Altre attività didattiche
• Lezioni per il Corso “Filtraggio ai Minimi Quadrati del Moto di un Semimovente
Marino” per il Master Universitario di II livello in Elettroacustica Subacquea e Sue
Applicazioni, 10 ore, Dicembre 2007.
• Lezioni per il Corso “Veicoli Subacquei autonomi e Filoguidati” per il Master
Universitario di II livello in Elettroacustica Subacquea e Sue Applicazioni, 10 ore,
Febbraio 2005.
• Lezioni per il Corso “Filtraggio ai Minimi Quadrati” per il Master Universitario di II
livello in Elettroacustica Subacquea e Sue Applicazioni, 8 ore, Gennaio 2005.
Lezioni e Seminari su invito
“Aspetti della Simulazione dei Sistemi Dinamici Complessi” – Università di Bologna, II
facoltà di Ingegneria sede di Forlì – 12 Giugno 2006. Il seminario ha trattato
problematiche di simulazione in tempo reale, e non, di sistemi dinamici complessi, con
particolare attenzione agli aspetti di visualizzazione grafica tridimensionale ed alle
metodologie Hardware In the Loop e Man In the Loop.
“Novel Motion Platform for Flight Simulators using an Anthropomorphic Robot” - MaxPlanck Institute for Biological Cybernetics, Tubingen (Germania) – 13 Ottobre 2006. Il
seminario ha trattato i risultati di una recente attività di ricerca nel campo della
simulazione immersiva con motion platform basata sull’uso di un robot antropomorfo
come alternativa ad una piattaforma di Stewart.
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Collaborazioni scientifiche con enti ed aziende
Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tubingen, Germania - Prof. Dr.
Heinrich H. Bülthoff – Studio di motion platform innovative basate su robot
antropomorfi.
State University of New York at Binghamton, USA – Prof. Frank Cardullo – Studio di
problematiche legate al controllo remoto di velivoli non pilotati: Delay Compensation
e Haptic Interfaces.
West Virginia University, USA – Prof. Marcello Napoletano, Giampiero Campa –
Tecniche di visione artificiale e di controllo di formazione e rifornimento automatico
per aerei non pilotati.
Università di Bologna – Fabrizio Giulietti – Tecniche di guida, navigazione e controllo
per veicoli non pilotati.
Oto Melara (La Spezia) / R&D - Smart Ammunitions – Tecniche di stima e controllo
innovative per munizionamento intelligente.
Northrop Grumman Italia (Pomezia – Roma) / R&D – Sviluppo di tecniche di guida e
controllo per il refuelling automatico di velivoli UAV e per il controllo di posizione
automatico degli UAV all’interno di una formazione.
Servizi accademici
Oltre all’attività didattica, Lorenzo Pollini è stato coinvolto in attività di supporto alla
gestione del Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria dell’Automazione presso
l’Università di Pisa svolgendo le seguenti attività:
• Segretario del Consiglio di Corso di studi
• Membro della Commissione di Autovalutazione (la commissione si occupa della
valutazione critica del funzionamento e del rendimento del CdS e della redazione dei
Rapporti di Autovalutazione richiesti dalla procedura di gestione di qualità della
Regione Toscana).
• Membro del Comitato di indirizzo (il comitato di indirizzo, composto da membri
accademici ed aziendali, si occupa di indirizzare gli obiettivi del CdS secondo le
esigenze del mercato e delle varie parti interessate).
• Membro della Commissione Rapporti Enti Esterni (la commissione di occupa di tenere
i rapporti con le aziende e gli enti in generale al fine di organizzare giornate di
incontro, seminari, stages etc.)
Lorenzo Pollini, su incarico del Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria
dell’Automazione, è stato Coordinatore del Modulo Professionalizzante “Progetto e
Integrazione di Sistemi Robotici e di Sistemi Mobili per l’automazione” finanziato dalla
Regione Toscana con 75 K€.
Nello svolgimento delle sue funzioni, Lorenzo Pollini ha organizzato oltre una dozzina di
seminari scientifici tenuti da aziende operanti nel settore dell’Automazione e due
minicorsi di 24 ore: Programmazione dei robot antropomorfi e Programmazione dei
veicoli autonomi per il Modulo Professionalizzante sopra nominato.
Lorenzo Pollini e’ stato primo e secondo relatore di quasi 50 Tesi di Laurea Specialistica
in Ingegneria dell’Automazione o Laurea in Ingegneria Informatica (con argomento
automazione).
Lorenzo Pollini è, o è stato, tutore per gli studenti di Dottorato in Automatica, Robotica
e Bioingegneria dell’Università di Pisa: Paolo Binetti, Marta Niccolini, Samantha Alaimo.
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Progetti di ricerca
Lorenzo Pollini ha lavorato e sta lavorando attualmente su numerosi contratti di ricerca;
di alcuni di questi è, oppure è stato, responsabile scientifico unico: (anno - finanziatore –
titolo – [descrizione])
2008
SAIPEM/divisione SONSUB - Development of an Integrated USBL-DGPSDVL-Inertial Navigation System for a Work-class Remotely Operated Vehicle
– (Principal Investigator/Responsabile Scientifico) – Il progetto prevede la
progettazione e l’implementazione in tempo reale di un Multi-rate
Extended Kalman Filter per la stima e la correzione degli errori di
navigazione in un veicolo sottomarino pilotato remotamente.
2007-2009 Comunità Europea – ENvironmental Friendly Inter-City Aircraft (ENFICA)
– Il progetto prevede la realizzazione e la sperimentazione in volo del
primo prototipo di aereo elettrico con propulsione interamente ad
idrogeno mai realizzato in Europa. Le attività a carico di Lorenzo
Pollini sono la definizione degli algoritmi e la realizzazione del sistema
di supervisione ed health management per il velivolo ed il suo sistema di
propulsione.
2006-2007 Ministero dell’Università, della Ricerca Scientifica e Tecnologica – PRIN:
Tecniche avanzate e valutazione sperimentale del controllo cooperativo di
sistemi autonomi eterogenei.
2006-2007 Regione Toscana/QDesign SrL - Sviluppo del simulatore numerico e grafico di
un sistema automatico per l’acquisizione della geometria di scafi di
imbarcazioni (Resp. Scientifico) – Il progetto riguarda lo studio di
algoritmi di ottimizzazione del moto di robot antropomorfi per la
scansione tridimensionale e la lavorazione automatica di scafi in
vetroresina.
2005
Matra BaE Dynamics Alenia (MBDA) – Sviluppo di tecniche di controllo
robusto multivariabile e la loro applicabilità al progetto di autopiloti per
sistemi dinamici aerospaziali ad elevate prestazioni.
2004
Matra BaE Dynamics Alenia (MBDA)– Sviluppo preliminare di sistemi di
autopilota mediante tecniche bank-to-turn.
2004-2005 QDesign SrL - Sviluppo di algoritmi avanzati per il post-processing di files
CAD/CAM per lavorazioni robotiche (Resp. Scientifico) – Il progetto
riguarda lo studio e la realizzazione al calcolatore di algoritmi di
ottimizzazione della postura di robot antropomorfi utilizzati in
lavorazioni meccaniche.
Sviluppo di tecniche di Guida e Controllo per il volo autonomo di velivoli non
pilotati.
2004
QDesign SrL - Sviluppo di algoritmi per il post-processing di files CAD/CAM
per lavorazioni robotiche (Resp. Scientifico).
2004
Agenzia Spaziale Italiana - Sicurezza nel Trasporto delle Merci Pericolose – Il
progetto riguarda lo studio di fattibilità di un sistema di management e
supervisione per flotte di veicoli marini e terrestri impegnati nel
trasporto di sostanze pericolose. L’attività di cui si e’ occupato Lorenzo
Pollini è il management distribuito della rete di comunicazione a
topologia tempo-variante con tecnologia mista satellitare e terrestre.
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2002-2003 USAF/EOARD (United States Air Force/European Office of Research and
Development) - Cooperative Control of Autonomous Flight Vehicles.
2001-2002 Ministero dell’Università, della Ricerca Scientifica e Tecnologica - Uso di
tecnologie satellitari per il controllo della navigazione aerea e marina in spazi
vincolati.
2001-2004 Department of Defense/EPSCoR: “Development of Formation Flight Control
Algorithms using 3 YF-22 Flying Scale Models”.
2000-2001 Whitehead Alenia Sistemi Subacquei (WASS) - Sistema integrato di
visualizzazione ed analisi dei dati di missione.
“Ingegneria del Controllo”.
Attività professionale di ricerca e consulenza extra-universitaria
2002
2002
2001
Matra BaE Dynamics Alenia (MBDA), La Spezia - Sviluppo di algoritmi di
estrazione e di semplificazione adattiva di linee di costa da mappe di
elevazione.
Intecs HRT, Pisa - Sviluppo di sistema di visualizzazione in tempo reale per
simulatore di braccia robotiche cooperanti.
Alenia Marconi Systems, La Spezia - Sviluppo di modelli e software per la
simulazione operativa di sistemi aeronautici.
Organizzazione di eventi scientifici
Lorenzo Pollini è stato il membro italiano del Technical Team NATO-RTO-AVT-146
denominato “Platform Innovations and System Integration for Unmanned Air, Land and
Sea Vehicles”. Tale gruppo si e’ riunito semestralmente fino al 2007 con lo scopo di
scambiare informazioni e coordinare attività di ricerca tra le varie nazioni partecipanti,
oltre alla realizzazione del Simposio NATO: Platform Innovations and System Integration
for Unmanned Air, Land and Sea Vehicles, sugli argomenti del gruppo di lavoro, che si e’
tenuto a Firenze nel maggio 2007.
Presentazione dei 10 articoli più significativi.
Pollini L., Innocenti M, Petrone, A, “A Novel Motion Platform for Flight Simulators using
an Anthropomorphic Robot”, AIAA Journal of Aerospace Computing, Information, and
Communication, 2008.
Usualmente le motion platform per simulazione di volo, e non, sono realizzate con una
architettura nota come piattaforma di Stewart, o sue varianti, con possibilità limitate di
moto in termini di spostamenti lineari e rotazioni. Questo articolo presenta e sviluppa
una configurazione innovativa che utilizza una cinematica seriale antropomorfa come
catena di attuazione della piattaforma, proponendo di coprire un inviluppo di movimento
considerevolmente più ampio. L’articolo presenta l’idea, la motiva, ne dimostra la
correttezza e presenta i risultati ottenuti con un test-rig sperimentale.
Campa G., Gu Y., Seanor B., Napolitano M., Pollini L., Fravolini M., “Design and FlightTesting of Non-Linear Formation Control Laws”, Control Engineering Practice, 2007.
L’articolo presenta la somma dei risultati ottenuti durante un lungo periodo di
collaborazione con West Virginia University che ha portato al test in volo su una
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formazione di aeromodelli con motore a jet di leggi di identificazione e controllo non
lineare. Quello descritto in questo articolo e’ stato il primo esperimento mai condotto di
volo in formazione completamente automatico.
A. Bracci, M. Innocenti, L. Pollini, “Estimation of the Region of Attraction for StateDependent Riccati Equation Controllers”, Journal of Guidance Control and Dynamics, 2006.
L’articolo affronta il problema della stima della Regione di attrazione (ROA) per sistemi
non lineari con controllo di tipo SDRE. L’articolo propone e dimostra la validità di una
nuova procedura dal costo computazionale paragonabile con quelle esistenti, ma che
produce tuttavia una stima della ROA meno conservativa; tale tecnica e’ stata verificata
usando i benchmark usati a tale scopo in letteratura fornendo un evidente miglioramento.
F. Giulietti, M. Innocenti, M. Napolitano, L. Pollini “Dynamic and Control Issues of
Formation Flight”, Aerospace Science and Technology, 2005.
L’articolo affronta la modellistica di due velivoli in formazione e propone un sistema di
controllo biomimetico ispirato agli uccelli migratori, che supera i concetti di leader e
wingman comunemente usati nel volo in formazione, sia pilotato che automatico. Il
controllore proposto miscela due comportamenti differenti osservati nelle formazioni di
uccelli, implementati come controllori ottimi LQR, in un unico sistema di controllo non
lineare la cui stabilità e’ dimostrata con la tecnica delle Linear Matrix Inequalities (LMI).
Innocenti M., Pollini L., Turra D., “Guidance of Unmanned Air Vehicles based on fuzzy
Sets and fixed Waypoint”, AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2004.
L’articolo presenta un innovativo sistema di guida su waypoint per velivoli non pilotati
basato su logica fuzzy; la componente di maggior innovazione e’ costituita dall’uso di una
mappa fuzzy Takagi-Sugeno per fare lo shaping off-line della traiettoria di approccio al
waypoint. Tali risultati sono stati ripresi, espansi ed integrati per la gestione di waypoint
mobili in [J1] (in stampa su IEEE Trans. on Control Systems Technologies); in tale
nuovo articolo viene discussa, inoltre, la stabilità a ciclo chiuso del sistema.
Innocenti M., Pollini L., Marullo A., “Gain-Scheduling Stability Issues using Differential
Inclusion and Fuzzy Systems”, AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2004.
L’articolo studia la stabilità robusta per sistemi Model Based Fuzzy Systems (MBFS)
controllati tramite un gain scheduling regolato da variabili fuzzy. L’articolo propone un
test di stabilità basato su Linear Matrix Inequalities (LMI) per determinare la robustezza
ad incertezze strutturate, calcolando i bound delle incertezze tollerabili e fornendo, al
tempo stesso, uno strumento per la determinazione della grigliatura dello spazio di stato
oggetto per lo scheduling dei controllori. Test con benchmark di controllo non lineare
hanno confermato i risultati attesi.
Innocenti M., Pollini L., Giulietti F., “Management of Communication Failures in
Formation Flight”, AIAA Journal of Aerospace Computing, Information, and
Communication, 2004.
L’articolo affronta il problema della gestione di una formazione di velivoli in presenza di
guasti ai sistemi di comunicazione o perdite di veicoli ed introduce i concetti di Virtual
Leader, Formation Graph ed Extended Formation Graph. Una variante dell’algoritmo di
Dijkstra e’ utilizzata per calcolare una soluzione ottima per il flusso di informazioni
all’interno della formazione; a seguito di un guasto, le Reconfiguration Maps
(implementate come macchine a stati finiti) riavviano il calcolo di una soluzione sub9
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ottima e la formazione viene riconfigurata massimizzando nuovamente la capacità di
scambiare informazioni.
Innocenti, M., Greco, L., Pollini, L., “Sliding Mode Control for Two-Time Scale Systems:
Stability Issues”, Automatica, 2003.
L’articolo discute alcuni risultati sullo studio della stabilità asintotica per sistemi
singolarmente perturbati. Il metodologia di controllo proposta prevede la sintesi di due
controllori sliding-mode separati per le dinamiche lenta e veloce, per poi studiare la
stabilità del controllore ottenuto dalla loro composizione fornendo uno strumento per la
costruzione di una appropriata Control Lyapunov Function, ed un limite superiore ad ,
il parametro che determina la separazione tra le due scale temporali.
L. Pollini, M. Innocenti, “A Synthetic Environment for Dynamic Systems Control and
Visualization”, IEEE Control Systems Magazine, 2000.
L’articolo affronta, in un contesto unitario, le problematiche della simulazione distribuita
su rete di sistemi dinamici complessi con metodologie di tipo Hardware in the loop e Man
in the loop. L’articolo fornisce strumenti utili alla progettazione ed alla realizzazione di
sistemi di simulazione distribuiti affrontando problematiche quali: sincronizzazione con il
tempo reale, limitazioni di banda ed affidabilità dei vari protocolli e architetture di rete,
ambienti sintetici realistici e presenta una serie di case-studies.
F. Giulietti, L. Pollini, M. Innocenti, “Autonomous Formation Flight”, IEEE Control
Systems Magazine, 2000.
L’articolo descrive il problema del controllo ottimo di anello interno e di controllo robusto
di anello esterno per una formazione di velivoli non pilotati. Le problematiche di
ottimizzazione dei canali di comunicazione all’interno della formazione e di
riconfigurazione automatica in seguito ad un guasto o alla perdita di un elemento della
formazione sono affrontate e risolte in un contesto di ottimizzazione su grafi.
Pubblicazioni
Riviste Internazionali
[J1] Innocenti M., Pollini L., Turra D., “A Fuzzy Approach to the Guidance of Unmanned
Air Vehicles Tracking moving Targets”, IEEE Transcactions on Control Systems
Technology (in press).
[J2] Pollini L., Innocenti M, Petrone, A, “Novel Motion Platform for Flight Simulators using
an Anthropomorphic Robot”, AIAA Journal of Aerospace Computing, Information, and
Communication, Vol. 5, Num. 7, pp 175-196, 2008.
[J3] Campa G., Gu Y., Seanor B., Napolitano M., Pollini L., Fravolini M., “Design and
Flight-Testing of Non-Linear Formation Control Laws”, Control Engineering Practice,
Vol. 15, pp 1077-1092, 2007.
[J4] A. Bracci, M. Innocenti, L. Pollini, “Estimation of the Region of Attraction for StateDependent Riccati Equation Controllers”, Journal of Guidance Control and Dynamics,
Vol. 29, N. 6, pp 1427-1430, 2006.
[J5] F. Giulietti, M. Innocenti, M. Napolitano, L. Pollini “Dynamic and Control Issues of
Formation Flight”, Aerospace Science and Technology, Vol. 9, N. 1, pp 65-71, 2005.
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[J6] Innocenti M., Pollini L., Turra D., “Guidance of Unmanned Air Vehicles based on fuzzy
Sets and fixed Waypoint”, AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 27,
N. 4, pp 715-720, 2004.
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[IR2] Pollini, L, “Real-Time Distributed Simulation of Dynamic Systems” Rapporto tecnico
del Dipartimento di Sistemi Elettrici e Automazione, Pisa, Italia, Luglio 2002.
[IR3] Giulietti, F., Pollini, L, “Dynamics and Control Issues of Formation Flight” Rapporto
tecnico del Dipartimento di Sistemi Elettrici e Automazione, Pisa, Italia, Luglio 2002.
Pisa, li’ 23-7-2008
Lorenzo Pollini
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Pisa, lì 23-7-2008
Firma:
14

Curriculum Vitae - Università di Pisa

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