Giulio Reina: Curriculum Vitae

Giulio Reina
Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione
Tel: 0832 297814
Università del Salento
Fax: 0832 297814
Via per Arnesano
Stanza: O-U 214, Corpo "O", Campus Ekotekne
73100, Lecce, Italia
Email: [email protected]
Homepage: www.giulio.reina.unile.it
Occupazione Attuale
RICERCATORE confermato nel Settore Scientico Disciplinare ING-IND/13-MECCANICA
APPLICATA ALLE MACCHINE, presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione, Università degli Studi del Salento, 2005-presente.
Formazione
VINCITORE borsa di studio post-dottorato Endeavour Research Fellowship erogata dal governo
Australiano per svolgere un programma di ricerca di sette mesi presso l'Australian Centre for
Field Robotics, University of Sydney, Australia, Agosto 2010-Febbraio 2011.
VINCITORE borsa di studio post-dottorato erogata dalla Japan Society for Promotion of Science
(JSPS) per un soggiorno di ricerca di nove mesi, Aprile-Dicembre 2007, presso il Department
of Aerospace Engineering, Tohoku University, Sendai, Giappone, su tematiche riguardanti la
robotica mobile per esplorazione lunare ed extraplanetaria.
VINCITORE valutazione comparativa a 1 posto di ricercatore universitario, per il Settore Scientico Disciplinare ING-IND/13-MECCANICA APPLICATA ALLE MACCHINE, presso la
Facoltà di Ingegneria dell'Università del Salento, l'11 settembre 2004 con presa di servizio a
decorrere dal 1 gennaio 2005.
DOTTORATO IN INGEGNERIA MECCANICA conseguito presso il Politecnico di Bari nel
2004.
Dissertazione:
Rough-Terrain Mobile Robot Localization and Traversability with Applica-
tion to Planetary Exploration.
Relatori: Prof. Ing. Angelo Gentile, Politecnico di Bari, Prof. Johann Borenstein, University
of Michigan, Ann Arbor, USA.
ABILITAZIONE PROFESSIONALE conseguita nel 2000 con votazione complessiva 160/160 ed
iscritto all'Ordine degli Ingegneri della Provincia di Bari con n. 6024.
LAUREA IN INGEGNERIA MECCANICA conseguita il 21 Aprile 2000 con votazione 109/110,
presso il Politecnico di Bari.
Esperienze di ricerca all'estero
Agosto 2010-Febbraio 2011: borsa di studio post-dottorato (Endeavour Research Fellowship)
erogata dal governo Australiano per svolgere un programma di ricerca di sette mesi presso
l'Australian Centre for Field Robotics, University of Sydney, Australia, sotto la supervisione
del Prof. Hugh Durrant-Whyte. La ricerca si è occupata dello sviluppo di sistemi avanzati di
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percezione in condizioni avverse per veicoli mobili autonomi. In particolare, si è impiegato un
sensore radar innovativo e si sono sviluppati algoritmi per l'identicazione di ostacoli in ambiente
outdoor e in presenza di fumo, polveri e pioggia.
Aprile 2007-Dicembre 2007:
borsa di studio post-dottorato (postdoctoral fellowship) erogata
dalla Japan Society for Promotion of Science, presso lo Space Robotics Laboratory, Tohoku
University, Sendai, Giappone, sotto la supervisione del Prof. Kazuya Yoshida. Il soggiorno di
ricerca ha riguardato lo studio della mobilità di veicoli autonomi in ambienti non strutturati e ad
elevato rischio, come aree disastrate e i terreni irregolari e deformabili presenti sulla supercie del
satellite Luna. In particolare, si sono sviluppati metodi innovativi per migliorare la precisione
della stima della posizione di un robot mobile utilizzando le informazioni provenienti dai sensori
di bordo.
Ottobre 2002-Ottobre 2003: visiting scholar presso il Mobile Robotics Laboratory, University
of Michigan, Ann Arbor, USA, sotto la supervisione del Prof.
Johann Borenstein.
L'attività
di ricerca è stata svolta all'interno di un progetto nanziato dalla NASA per lo sviluppo di
sistemi di localizzazione innovativi per robot mobili, destinati all'esplorazione del pianeta Marte.
Le problematiche arontate hanno riguardato la progettazione cinematica di veicoli ad elevata
mobilità su terreni irregolari e lo studio dell'interazione veicolo-suolo cedevole, con particolare
attenzione alla individuazione e correzione di condizioni di slittamento delle ruote. I risultati e
i metodi ottenuti durante la ricerca saranno utilizzati dalla nuova generazione di rover che la
Nasa invierà su Marte nella missione prevista per il 2012.
Progetti di ricerca
Biennio 2011-13: Coordinatore scientico dell'Unità di ricerca aerente all'Università del Salento
nell'ambito del progetto europeo: "Ambient Awareness for Autonomous Agricultural Vehicles
(QUAD-AV)", nanziato dall'azione ERA-Net ICT-AGRI (VII Programma Quadro). La ricerca
si occuperà dello studio di sistemi multisensoriali e multialgoritmici per l'identicazione e la
classicazione di ostacoli in ambiente agricolo con l'obiettivo di realizzare un prototipo di trattore
completamente autonomo.
Biennio 2011-13: attività di ricerca nell'ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale
(PRIN) denominato: "Studio di un sistema di visione di ausilio per lavorazioni orovivaistiche",
coordinato dal Prof.
Guido Belforte del Politecnico di Torino.
Sede operativa:
Politecnico
di Bari, responsabile scientico Prof. Angelo Gentile. L'attività è nalizzata allo sviluppo di
algoritmi di visione sia monoculare che stereoscopica per l'automazione dei processi in campo
orto-orovivaistico sotto serra.
Biennio 2003-05: attività di ricerca nell'ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale
(PRIN) denominato: "Sistemi pneumatici e meccatronica per la coltivazione e la raccolta di
prodotti agricoli tradizionali e a vocazione territoriale", coordinato dal Prof.
Guido Belforte
del Politecnico di Torino. Sede operativa: Università del Salento, responsabile scientico Prof.
Angelo Gentile. L'attività è stata nalizzata allo studio di un braccio robotizzato per la raccolta di ortaggi pregiati e allo sviluppo di un algoritmo di visione robusto ed accurato per il
riconoscimento della posizione del prodotto agricolo sul campo.
Biennio 2001-03: attività di ricerca nell'ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale
(PRIN) denominato: "Sistemi pneumatici per una raccolta pulita ed eciente di prodotti agricoli", coordinato dal Prof. Guido Belforte del Politecnico di Torino. Sede operativa: Università
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del Salento, responsabile scientico Prof. Angelo Gentile. L'attività ha riguardato lo studio di
organi di presa multidito, controllati mediante tecniche pneumatiche innovative, e ottimizzati
per la raccolta sul campo di ortaggi di elevato valore.
Responsabile dei seguenti Progetti di ricerca di Ateneo (ex 60%):
2008: Tecniche di stereovisione per applicazioni di robotica mobile;
2009: Impiego di Sensori Ottici per applicazioni di robotica mobile;
2010: Metodi innovativi per la percezione di robot mobili;
2011: Sistemi di controllo della trazione per veicoli autonomi;
2012: Impiego di sensori di visione per applicazioni di robotica mobile in ambienti agricoli.
Ha partecipato alla creazione di spin-o accademici. In particolare, è referente universitario del
progetto spin-o DronyX dell'Università del Salento e consulente scientico dell'impresa spin-o
NITENS s.r.l dell'Università del Salento.
Attività didattica
L'attività didattica è stata svolta, sia nell'ambito del Corso di Laurea Specialistica\Magistrale in
Ingegneria Meccanica, dell'Automazione e Civile che nei Corsi di Laurea in Ingegneria Gestionale
e Industriale (sede di Lecce e Brindisi) ed ha riguardato l'insegnamento di corsi relativi al SSD
ING-IND/13 (Meccanica Applicata alle Macchine).
A.A. 2013-14, 2012-13, 2011-12, 2010-11, 2009-10: docente incaricato di supplenza per l'insegnamento
di Meccanica del Veicolo, 9 CFU, Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica, Università del
Salento.
A.A. 2013-14, 2011-12, docente incaricato di supplenza per l'insegnamento di Meccanica Applicata, 9 CFU, Laurea in Ingegneria Industriale, Università del Salento.
A.A. 2009-10, 2008-09, docente incaricato di supplenza per l'insegnamento di Meccanica Applicata, 9 CFU, Laurea Magistrale in Ingegneria Civile, Università del Salento.
A.A. 2007-08: docente incaricato di supplenza per l'insegnamento di Meccanica Applicata I, 6
CFU, Laurea in Ingegneria Gestionale, Università del Salento, sede di Brindisi.
A.A. 2008-09, 2007-08, 2006-07, 2005-06, 2004-05: docente incaricato di supplenza per l'insegnamento
di Meccanica del Veicolo, 5 CFU, Laurea Specialistica in Ingegneria Meccanica, Università del
Salento.
A.A. 2008-09, 2007-08, 2006-07, 2005-06, 2004-05: docente incaricato di supplenza per l'insegnamento
di Meccanica dei Robot, 6 CFU, Laurea Specialistica in Ingegneria dell'Automazione, mutuato
5 CFU Laurea Specialistica in Ingegneria Meccanica, Università del Salento.
A.A. 2006-07: docente incaricato di supplenza per l'insegnamento di Dispositivi e Sistemi Meccanici, 5 CFU, Laurea Specialistica in Ingegneria Automazione, Università del Salento.
A.A. 2005-06:
docente incaricato di supplenza per l'insegnamento di Elementi di Meccanica
Applicata, 5 CFU, Laurea in Ingegneria Gestionale, Università del Salento.
A.A. 2005-06: docente incaricato di supplenza per l'insegnamento di Dispositivi e Sistemi Meccanici, 5 CFU, Laurea a distanza in Ingegneria Meccanica, Consorzio Nettuno erogato presso
l'Università del Salento.
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Attività Seminari
Combining radar and vision for self-supervised ground segmentation in outdoor environments,
presentazione svolta all'European Robotics Forum, Odense, Denmark, March 7, 2012.
Slippage detection and odometry correction for mobile robots and planetary rovers, seminario
svolto presso il Department of Aerospace Engineering della Tohoku University, Sendai, Japan,
May 15, 2007.
Robotica mobile per applicazioni spaziali, corso seminariale tenuto all'interno dell'insegnamento
di Meccanica dei Robot, Laurea quinquennale in Ingegneria Meccanica, Politecnico di Bari,
marzo-aprile 2004.
Motion of a spherical mobile robot on rough-terrain, presentazione tenuta presso il Mobile
Robotics Laboratory dell'Università del Michigan, Ann Arbor, US, 14 Marzo 2003.
Attività accademiche e di servizio
Responsabile del Gruppo di Riesame per il Corso di Laurea in Ingegneria Industriale, sede
di Lecce, Università del Salento, nell'ambito del sistema AVA (Autovalutazione, Valutazione
periodica, Accreditamento).
Componente del Collegio dei Docenti del Dottorato "Ingegneria Meccanica ed Industriale", Università del Salento.
Tutoraggio tesi di dottorato:
Vision-Based Methods for Autonomous Mobile Robots", Annalisa Milella, Tesi di Dottorato in
Ingegneria Meccanica, XVIII Ciclo, Politecnico di Bari in co-tutorato con l'École Polytechnique
Federale de Lausanne (EPFL), A.A. 2005-06, 5/2006.
Towards autonomous driving:
from perception to safe navigation", Mauro Bellone, Tesi di
Dottorato in Ingegneria Meccanica ed Industriale, XXVI Ciclo, Università del Salento.
Modeling and Prediction of Ground Vehicle Dynamics", Rocco Galati, Tesi di Dottorato in
Ingegneria Meccanica ed Industriale, XXVIII Ciclo, Università del Salento.
Organizzatore del Workshop:
Vision-based Safety for Mobile Robots", tenutosi nell'ambito
dell'European Robotics Forum, Odense, Danimarca, 2012.
Session chair a conferenze
European Robotics Forum 2012.
IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles, 2010.
International Workshop on Robotics in Alpe-Adria-Danube Region, 2009.
ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, 2004-05-06.
Partecipazione a pannelli tecnici, attività editoriale
Membro Editorial board per l'International Journal of Advanced Robotic Systems.
Membro Editorial Advisory Board per Sensor Review, The international journal of sensing for
industry, Emerald Group Publishing.
Editor of Current Engineering and Technological Research (CETR).
Editor of Advances in Robotics Research (ARR).
Membro IEEE RAS Agricultural Robotics and Automation technical committee.
Membro IFTOMM Italy.
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Technical Program Committee of the 8
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th International Conference on Field and Service Robotics
in 2012.
Technical Program Committee of PECON 2012 (2012 IEEE International Power and Energy
Conference).
Technical Program committee of ISIEA 2012 (2012 IEEE Symposium on Industrial Electronics
and Applications).
Technical Program committee of ICEED 2012 (International Congress on Engineering Education).
International Program Committee of the Conference on Articial Intelligence and Applications
(AIA2010, AIA2012, AIA2013).
Robotics Technical Panel, Dynamic Systems and Control Division, American Society of Mechanical Engineers (ASME), 2004-05-06.
Peer Review, Pubblicazioni su rivista
IEEE Transactions on Robotics
Journal of Field Robotics
Journal of Autonomous Robots
Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Transactions of the ASME
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Transactions of ASAE
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
IEEE Industrial Electronics Magazine
Industrial Robot, an International Journal
International Journal of Intelligent Systems and Control
Peer review, Proceedings di conferenze
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
IEEE International Conference on Robots and Systems (IROS)
ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition (IMECE)
International Conference on Field and Service Robotics (FSR)
Premi e Borse di Studio
Endeavour Research Fellowship, Agosto 2010-Febbraio 2011.
Japan Society for Promotion of Science (JSPS) Fellowship, Aprile-Dicembre 2007.
Springer Best paper award, Towards Autonomous Robotic Systems (TAROS) 2011
Reina G., Underwood J., and Brooker G., "Short-range Radar Perception in Outdoor Environments".
Emerald Literati Network Outstanding Paper Award in the topic of Advanced Automation 2007
Milella A., Reina G., Foglia M., "Computer Vision Technology for Agricultural Robotics", Sensor
Review, Vol. 26, No. 4, pp. 290-300, Novembre 2006.
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Ricerca
Interessi di ricerca
Ricerca interdisciplinare in robotica, meccatronica e sistemi intelligenti.
Area di specializzazione
è lo studio dei principali fenomeni sici che governano l'interazione robot-ambiente e lo sviluppo
di modelli e metodi di misura per consentire ad un robot mobile di operare in maniera eciente
e robusta in ambienti fuori strada.
Attenzione è anche rivolta a metodi di percezione avanzata
dell'ambiente basati sull'impiego di diverse modalità sensoriali e, in particolare, di tecniche di visione
articiale. Speciche applicazioni riguardano le seguenti aree tematiche:
1. Robotica mobile per:
Esplorazione extraplanetaria.
Intervento di mitigazione in aree disastrate.
Monitoraggio di aree pericolose in campo industriale.
2. Robotica agricola.
3. Sistemi di percezione avanzata
4. Metodi di visione per lo sviluppo di sistemi di trasporto intelligenti.
L'attività di ricerca è stata condotta presso il Laboratorio di Meccanica Applicata del Dipartimento
di Ingegneria dell'Innovazione dell'Università del Salento, il Laboratorio di Robotica Mobile del
Politecnico di Bari, il Mobile Robotics Laboratory dell'Università del Michigan, Stati Uniti, lo
Space Robotics Laboratory della Tohoku University, Giappone, in collaborazione con l'Istituto per
la Microelettronica e Microsistemi (IMM-CNR), sede di Lecce, con l'Istituto di Studi sui Sistemi
Intelligenti per l'Automazione (ISSIA-CNR), sede di Bari, con l'Autonomous Systems Laboratory
dell'École Polytechnique Federale de Lausanne, Svizzera e con l'Advanced Center for Field Robotics
dell'Università di Sydney, Australia.
I risultati scientici conseguiti costituiscono oggetto di pubblicazioni su libri e riviste internazionali
[1]-[31], riviste nazionali [32]-[33], di brevetti e domande di brevetti [34]-[36], di lavori a congressi
internazionali [41]-[81] e nazionali [82]-[87], nonché della tesi di dottorato [88]. Di seguito si riporta
una descrizione dettagliata dell'attività di ricerca svolta, con riferimento alle relative pubblicazioni
riportate, in seguito, nella Sezione Pubblicazioni.
1. Robotica Mobile
La ricerca ha riguardato la progettazione e lo studio delle prestazioni di veicoli autonomi fuori-strada
in relazione al loro ambiente operativo. In particolare, sono state studiate l'inuenza e le limitazioni
imposte dalle caratteristiche del terreno incontrato (sabbia, fango, neve) sulla mobilità dei veicolo.
Sono stati analizzati i principali fenomeni sici che governano l'interazione veicolo mobile-terreno
e i modelli e le tecniche di misura che permettono ad un robot di operare in maniera ecace e
robusta su terreni accidentati e deformabili. Il lo conduttore della ricerca è l'impiego di metodi
basati sulla sica del problema, che partendo dal caso specico possono essere poi estesi a problemi
generali [1].
Realizzazione di robot mobili
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Sono stati progettati e realizzati quattro veicoli innovativi ad elevata mobilità e destrezza. Il
primo, denominato Robot Mobile Cilindrico, è auto-contenuto all'interno di un involucro esterno di forma cilindrica ed avanza grazie allo sbilanciamento della forza peso, prodotto da un
meccanismo mobile interno [30]. Tale architettura assicura alcuni vantaggi quali la possibilità
di ristabilire facilmente una postura stabile, ottima capacità di recuperare dopo collisioni, isolamento dall'ambiente esterno e un numero di attuatori inferiori rispetto a veicoli tradizioni.
Inoltre, il veicolo può essere impiegato come sensore tattile per la caratterizzazione meccanica
delle proprietà del terreno attraversato [73], [74], [75].
Il secondo veicolo, chiamato Dune [22], impiega un sistema di locomozione caratterizzato da
quattro ruote motrici a sterzatura indipendente, simile a quello impiegato dai veicoli NASA per
l'esplorazione di Marte. Tale sistema assicura elevata destrezza, con la possibilità eseguire primitive del moto quali rotazione sul posto e traslazione in direzione diversa da quella longitudinale
(moto del granchio). Dune impiega, inoltre, un sistema sospensivo innovativo di tipo articolato
adattativo che consente alle ruote del veicolo di mantenere il contatto con il suolo, anche se
una di esse risulta più in alto o più in basso rispetto alle altre a causa della presenza di un
ostacolo [47], [53]. Tale soluzione consente di migliorare le proprietà di trazione e la capacità di
attraversare superci irregolari e sconnesse.
Con lo stesso obiettivo, si è realizzato un robot mobile, denominato Leon, che utilizza un sistema
ricongurabile ibrido basato su ruote e gambe per la locomozione [17]. Tale architettura ore
una soluzione alternativa al problema della mobilità su terreni dicili come i crateri lunari. Si
è inoltre proposto un pianicatore della traiettoria per veicoli a locomozione ibrida basato sul
comportamento dinamico del robot in moto su superci irregolari [20], [58], [62].
Inne, si è costruito il robot sentinella Turret a guida dierenziale in grado di rilevare la presenza
di fughe o perdite di sostanze nocive per l'uomo per applicazioni di monitoraggio in campo industriale. Il veicolo esegue il suo compito di controllo ambientale mediante un naso elettronico,
realizzato in collaborazione con l'Istituto per la Microelettronica e Microsistemi (IMM-CNR),
sede di Lecce, in grado di costruire in tempo reale mappe olfattive dell'ambiente in cui opera e
di individuare e localizzare eventuali sorgenti di odore [21], [71].
Meccanica del contatto ruota-suolo
Si sono applicati i modelli classici della Terrameccanica (scienza che studia le prestazioni di un
veicolo in relazione alle proprietà del suo ambiente di lavoro) al caso di veicoli mobili leggeri per
esplorazione planetaria. Si è condotta una analisi dei meccanismi, dei modelli e dei parametri
che governano l'interazione ruota rigida-suolo deformabile [25], [28], [29].
In particolare, si
è dimostrato che la mobilità di un veicolo è fortemente inuenzata dalle proprietà locali del
terreno, quali la coesione e l'angolo interno di attrito. Per esempio, un veicolo che attraversa un
terreno sabbioso ha maggiori probabilità di rimanere intrappolato rispetto al caso di un terreno
compattato [74], [75]. Conoscenze speciche in questa area di ricerca sono state acquisite durante
i soggiorni di ricerca presso il Mobile Robotics Laboratory dell'University of Michigan, USA e
lo Space Robotics Laboratory della Tohoku University, Giappone.
Stima della posizione del veicolo
Il livello di autonomia di un veicolo mobile è strettamente legato alla sua abilità nel determinare
con accuratezza la posizione nell'ambiente di lavoro, in base alle informazioni raccolte dai sensori
di bordo. La ricerca in questo settore ha portato allo sviluppo di sistemi di localizzazione innovativi basati su modelli sici del robot e del suo ambiente circostante [25], [29]. Particolare attenzione è stata rivolta allo studio degli eetti dinamici che intervengono nell'iterazione ruota-suolo
deformabile, come slittamento e aondamento. Tali fenomeni giocano un ruolo fondamentale nel
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problema della localizzazione e della mobilità di veicoli per esplorazione extraplanetaria, come
dimostrato dalle recenti missioni su Marte, lanciate dalla NASA. Condizioni di slittamento delle
ruote precludono l'impiego di tecniche di localizzazione convenzionali basate su encoder montati
sulle ruote (dead-reckoning), poiché esse sono basate sull'ipotesi che le rivoluzioni delle ruote
possono essere tradotte in corrispondenti spostamenti lineari rispetto al suolo. Tuttavia, se una
ruota slitta l'encoder corrispondente registrerà una rotazione che non corrisponde più ad uno
spostamento lineare eettivo. In [28], sono stati proposti metodi innovativi per individuare e
misurare condizioni di slittamento delle ruote del veicolo e correggere la stima della posizione
odometrica, basati sul confronto dei dati provenienti da vari sensori di bordo (encoder, sensori
di corrente elettrica, giroscopi, e accelerometri) e la denizione di condizioni deterministiche che
indicano slittamento.
Tali metodi sono stati sviluppati presso il Mobile Robotics Laboratory
dell'University of Michigan, Stati Uniti [68], [76] nell'ambito di un progetto di ricerca nanziato
dalla NASA (Contract n. 1232300).
Un metodo di visione è stato anche proposto per la misura dell'aondamento delle ruote quale
parametro utile per valutare la cosiddetta traversabilità di un particolare suolo, basato su un
modello semi-empirico sviluppato per terreni sabbiosi [18]. Il metodo prevede l'impiego di un
pattern con circonferenze nere su sfondo bianco applicato alla ruota e di una telecamera montata
sul corpo del veicolo che osserva l'interfaccia ruota-suolo per la stima dell'aondamento della
ruota. L'angolo di contatto ruota-suolo è stimato mediante una strategia basata su tecniche di
edge detection. I risultati dei test sperimentali condotti utilizzando un single-wheel test bed,
realizzato in collaborazione con il Laboratorio di Robotica Mobile del Politecnico di Bari, dimostrano che il metodo consente di realizzare una stima accurata dell'aondamento della ruota
anche a fronte di variazioni di luminosità della scena [31],[56], [57].
Un sistema di localizzazione basato su visione stereoscopica è stato proposto in [24], [65], sviluppato in collaborazione con l'ISSIA-CNR e l'Autonomous Systems Laboratory dell'École Polytechnique Federale de Lausanne. In maniera simile all'odometria tradizionale, quella basata su
visione consente una stima incrementale del moto e può causare accumulo degli errori di localizzazione.
Tuttavia, in virtù della natura esterocettiva (i.e.
basta su riferimenti esterni) dei
sensori di visione, l'odometria visiva non è aetta da errori derivanti da fenomeni di slittamento.
Il metodo sviluppato utilizza un algoritmo di correlazione di area per l'individuazione di punti
corrispondenti tra le due viste del sistema stereo, necessari per la ricostruzione 3D della scena.
Il tracking delle features estratte in immagini consecutive con approccio di Shi-Tomasi è eseguito mediante un algoritmo basato su Normalized Cross Correlation (NCC) e tecnica Iterative
Closest Point (ICP). Il metodo consente di eseguire un tracking robusto delle features grazie
alla fusione delle informazioni di intensità e delle informazioni metriche prodotte dal sistema
stereo. Una sperimentazione estensiva è stata condotta mediante il robot all-terrain Dune ed i
risultati ottenuti hanno dimostrato l'adabilità e l'accuratezza dell'approccio proposto per la
navigazione di robot mobili su terreni accidentati e deformabili [60].
Un campo di applicazione particolarmente promettente per i robot mobili riguarda gli interventi
di mitigazione in aree disastrate e potenzialmente pericolose per l'uomo. In questo settore si è
sviluppato un sistema di localizzazione basato su dati forniti dal GPS di bordo, che usa un ltro
di Kalman adattativo per ottenere una stima robusta ed accurata della posizione attuale del veicolo, anche in presenza di bruschi cambi di direzione ed arresti e ripartenze, condizioni di moto
tipiche in aree disastrate [66]. Uno dei problemi critici associati con il ltro di Kalman è come
assegnare correttamente le proprietà statistiche del modello dinamico e quello osservazionale. In
collaborazione con lo Space Robotics Laboratory, è stato messo a punto un algoritmo adattativo
che elabora i dati provenienti dal GPS in base alla osservazione dei residui. Un elevato valore dei
residui suggerisce basse prestazioni del ltro che possono essere migliorate dando maggiore peso
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alle misure fornite dal GPS mediante un fattore di fading memory. Il metodo proposto è stato
validato sperimentalmente confrontando le migliori prestazioni del ltro adattativo in termini di
adabilità e accuratezza rispetto a quelle di un ltro convenzionale.
Stima della deriva laterale
E' stato proposto un nuovo metodo per la misura dell'angolo di slittamento (deriva laterale)
di un veicolo, basato sull'osservazione delle tracce prodotte dalle ruote su terreno deformabile
mediante una telecamera montata nella parte posteriore del robot. Ogni deviazione dell'impronta
lasciata da una ruota rispetto alla traiettoria pianicata, suggerisce la presenza di slittamento
laterale che può essere individuato e misurato [16], [23]. Il metodo è basato sulla applicazione
della trasformata di Hough ottimizzata mediante un sistema di inferenza fuzzy, che assicura un
tracking robusto e accurato dell'impronta della ruota. Il metodo è stato sviluppato e validato
sperimentalmente in collaborazione con lo Space Robotics Laboratory della Tohoku University,
Giappone [59], [63], [64].
2. Robotica agricola
E' stato sviluppato un un classicatore statistico per il riconoscimento automatico di ostacoli
basato su un sistema stereoscopico a lunghezza di base variabile con l'obiettivo di rendere autonomo un trattore agricolo [42]. Il sistema è in grado di auto-aggiornarsi durante il funzionamento e dunque si presta bene ad applicazioni di lunga durata e di lunga percorrenza in ambienti
con caratteristiche variabili [13].
E' stato progettato e realizzato un prototipo di braccio robotizzato per la raccolta sul campo di
ortaggi pregiati, come radicchio e insalate a foglia larga [2], [27], [33], [81]. Il sistema impiega una
architettura a doppio parallelogramma articolato, ottimizzata geometricamente per semplicare
il controllo che è realizzato mediante tecniche pneumatiche innovative tipo Pulse Width Modulation (PWM) [81]. La stima della posizione della pianta sul campo e il segnale di retroazione
dell'anello di controllo è fornito da un algoritmo di visione, basato su tecniche di segmentazione
del colore e operazioni morfologiche [26], [72].
L'intero sistema è stato validato sia in prove
di laboratorio sia sul campo, dimostrando la sua ecacia e adabilità a fronte di occlusioni e
variazioni di forma della pianta e di luminosità dell'ambiente.
E' stato progettato un sistema per il taglio automatico delle piante di nocchio appena raccolte.
Il sistema è basato su un meccanismo di taglio costituito da due quadrilateri articolati indipendenti che consentono la rimozione della radice e delle foglie di testa del nocchio non richieste dal
mercato [26], [84]. Le linee di taglio sono determinate automaticamente mediante un controllo
intelligente della forma, dimensioni e direzione di avanzamento del prodotto agricolo su nastro
trasportatore, basato su visione articiale e sviluppato in collaborazione con il Politecnico di
Bari [26, 32].
3. Sistemi di percezione avanzata
L'esecuzione di operazioni di robotica mobile autonoma in ambienti outdoor richiede lo sviluppo
di sistemi di percezione avanzata. Applicazioni in campo agricolo, della cantieristica civile, in
miniera e per esplorazione planetaria sono esempi dove la presenza di polvere, fumo, nebbia,
pioggia e variazioni delle condizioni di illuminazione, possono degradare in maniera signicativa
le prestazioni di sensori ottici tradizionali come mono- e stereocamere e laser scanner. Tuttavia,
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un robot mobile può ancora percepire ecacemente l'ambiente circostante in condizioni dicili
di visibilità impiegando un radar a onda millimetrica. In collaborazione con l'Advanced Center
for Field Robotics dell'Università di Sydney, si è analizzata la capacità di un robot mobile di
percepire il proprio ambiente di lavoro in maniera persistente e accurata mediante radar [14]. In
particolare, si è studiata l'interazione del segnale radar con il suolo e si è sviluppato un modello
sico dell'eco radar che ha permesso di sviluppare un classicatore statistico per il riconoscimento
delle parti di terreno attraversabile e degli ostacoli presenti nella scena e di costruire mappe tridimensionali dell'ambiente [12], [45]. Quest'ultimo articolo è stato premiato con lo Springer Best
Paper Award" nella conferenza internazionale Towards Autonomous Robotic Systems (TAROS),
Settembre 2011, Sheeld, Regno Unito. Lo stesso metodo è stato, inoltre, usato in combinazione
con un sistema di visione monoculare per lo sviluppo di un algoritmo statistico di classicazione
visuale della scena supervisionato mediante radar [44]. L'attività di ricerca nel suo complesso
ha portato a due brevetti internazionali [34], [35], e ad una domanda di brevetto internazionale
depositata presso l'Ucio Brevetti Australiano [36].
Si è inoltre costruito presso il Laboratorio di Robotica Mobile dell'Università del Salento, un
laser scanner tridimensionale per applicazioni di robotica mobile con caratteristiche di buona
accuratezza, leggerezza, compattezza, basso costo e basso consumo elettrico [19]. E' stato dimostrato che un veicolo equipaggiato con tale sensore è in grado di costruire automaticamente
mappe digitali di elevazione dell'ambiente circostante attraverso le quali eseguire compiti di
riconoscimento degli ostacoli [49] e pianicazione del moto [54].
4. Sistemi di trasporto intelligenti
Un algoritmo di riconoscimento delle linee di demarcazione delle corsie stradali per il controllo
di posizione di un veicolo su strada è presentato in [15]. Il riconoscimento delle linee stradali può
rivelarsi un problema molto complesso a causa di ombre, occlusioni, variazioni della supercie
stradale e dell'aspetto delle linee stesse.
Il metodo proposto, denominato FLane (Fuzzy logic
Lane), consente di riconoscere le linee di demarcazione stradale, in immagini acquisite da una
telecamera a bordo del veicolo, mediante un sistema di inferenza fuzzy che combina in maniera
intelligente informazioni geometriche e di intensità.
L'adabilità e l'accuratezza del sistema
sono vericate in numerose prove sperimentali condotte su strade urbane ed extraurbane, in
dierenti condizioni di luminosità diurna e notturna [67].
Pubblicazioni
Capitoli in Libri
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