Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Andrea BONCI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM12] INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE Master Degree (2 years) - [IM12] COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2021-2022
Anno regolamentoAnno regolamento: 2021-2022
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA
ITALIANO
Italian
Una buona conoscenza dei corsi base di calcolo matematico differenziale e algebra lineare, e della Teoria dei Sistemi Dinamici e del Controllo. In particolare familiarità con le rappresentazioni in spazio di stato per sistemi dinamici lineari, invarianti, di dimensione finita, a tempo discreto e a tempo continuo. Deve saper analizzare problemi di controllo in catena aperta e in catena chiusa ed essere in grado di sintetizzarne le possibili soluzioni. È anche utile avere una conoscenza base di strumenti di programmazione.
A good knowledge of the basic courses of differential mathematical calculus and linear algebra, and of the Theory of Dynamical and Control Systems. In particular familiarity with representations in state space for linear, invariant, finite-dimensional, systems, both in discrete-time and in continuous-time. He must be able to analyze control problems in open and closed loop and be able to summarize the possible solutions. It is also useful to have a basic know how about programming tools.
• Lezioni teoriche, 36 ore
• Esercitazioni, 18 ore
• Laboratorio, 18 ore
• Theoretical lectures, 36 hours
• Exercises, 18 hours
• Laboratory, 18 hours
L'obiettivo del corso è quello di fornire conoscenze avanzate relative a metodi, tecniche e strumenti per comprendere la dinamica e
controllare sistemi robotizzati comprendenti robot antropomorfi, robot mobili e veicoli del settore automobilistico. In particolare, la
costruzione di modelli cinematici e dinamici affiancata a tecniche di controllo e di implementazione permettono la soluzione di problemi
di controllo del moto, di guida autonoma e di navigazione di sistemi robotizzati e di veicoli.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Gli studenti acquisiscono le capacità progettuali relativamente a procedure di modellazione e controllo di sistemi robotici e veicoli, e la
capacità di valutarne i risultati e di scegliere gli algoritmi e i software di simulazione più adeguati per il particolare contesto applicativo.
Gli studenti acquisiscono la conoscenza e la necessaria pratica nell’uso di tecniche di modellazione e controllo, nonché sui software di
simulazione, e la capacità di operare in laboratorio.
Competenze trasversali.
Attraverso lo svolgimento di esercitazioni guidate ed attività di progetto e di laboratorio lo studente sviluppa: la propria capacità di
apprendere valutando la completezza e l'adeguatezza della propria preparazione; l'autonomia di giudizio nelle attività che richiedono
allo studente di esercitare un'analisi critica autonoma di dati e/o situazioni problematiche; le capacità comunicative nel formulare e
descrivere correttamente le soluzioni trovate ai problemi considerati; capacità di lavoro di gruppo.
Knowledge and Understanding.
The aim of the course is to provide advanced knowledge concerning methods, techniques and tools for dynamics modeling and control
of robotic systems including anthropomorphic robots, mobile robots and automotive vehicles. In particular, the construction of
kinematic and dynamic models coupled with control and implementation techniques allow the solution of problems of motion control,
guidance and navigation of robotic systems and of vehicles.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Students develop design skills concerning modeling and control procedures for robotic systems and vehicles, and the ability to
evaluate the results, choose the most appropriate algorithms and simulation software for the particular application. Students acquire
the knowledge and the necessary practice in the use of modelling and control techniques as well as in simulation software and the
ability to work in the lab.
Transversal Skills.
Through guided exercises, design projects and lab activities the students develop: the ability to learn by assessing the completeness
and adequacy of their preparation; the independence of judgment in analysing data and/or contrasting situations that require their own
analysis; the communication skills in formulating and properly describe the solutions to the problems under consideration; teamwork
skills.
1. Robot Kinematics
2. Robot Dynamics
3. Kinematic control of Robots
4. Dynamic control of Robots
5. Collaborative Robots
6. Dynamics and Control of Aerial Vehicles
7. Dynamics and control of two and four wheeled vehicles
8. Esercitazioni al computer: modellazione e controllo di robots e veicoli in ambienti di simulazione quali MATLAB e Simulink.
9. Attività di laboratorio: sviluppo di un progetto relativo alla modellazione o alla progettazione di sistemi di controllo, di robot e veicoli.
1. Robot Kinematics
2. Robot Dynamics
3. Kinematic control of Robots
4. Dynamic control of Robots
5. Collaborative Robots
6. Dynamics and Control of Aerial Vehicles
7. Dynamics and control of two and four wheeled vehicles
8. Computer-based exercises: modeling and control of robots and vehicles in simulation environments such as MATLAB and Simulink.
9. Laboratory activities: developement of a project related to the modelling or the control system design, of robots and vehicles.
l'esame prevede un colloquio orale con discussione sui contenuti del corso e sull'attività di laboratorio sviluppata in modo autonomo
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Lo studente, nel corso della discussione orale del progetto, dovrà presentare e discutere la relazione tecnica del progetto sviluppato e l'attività svolta in laboratorio dimostrando di possedere le conoscenze e le competenze metodologiche e tecniche per la progettazione e la realizzazione del controllo di robots e veicoli aerei e terrestri. Per superare con esito positivo la prova, lo studente dovrà dimostrare di:
-- aver compreso come modellare e controllare, in modo autonomo, i sistemi robotici e i veicoli trattati durante il corso
-- saper redigere una relazione tecnica.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Attribuzione del voto finale in trentesimi: al progetto viene assegnato un punteggio da 0 a 30. La prova risulta sufficiente solo se il punteggio è superiore o uguale a 18
Criteri di attribuzione del voto finale.
ll voto verrà attribuito mediante valutazione della relazione tecnica e della discussione orale sul progetto sviluppato. Lo studente potrà conseguire fino ad un massimo di 20 punti nel progetto. L’orale sarà articolato su un quesito inerente l'attività di progetto o argomenti svolti a lezione. Il quesito sarà valutato con un punteggio variabile tra 0 e 10 punti. La lode verrà attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato la completa padronanza della materia e chiarezza di esposizione
Learning Evaluation Methods.
oral is on the course contents and on the individual laboratory activity.
Learning Evaluation Criteria.
During the oral discussion of the design task, the student will present and discuss the technical report of the project developed and the activities carried out in the laboratory demonstrating that he/she has the knowledge and methodological skills and technology for the modelling, design and implementation of control of robots and aerial and terrain vehicles. To successfully pass the test, the student will demonstrate:
- to have understood how to model and control, in an autonomous way, the robotic systems and the vehicles treated during the course
- to know how to prepare a technical report
Learning Measurement Criteria.
The project will be assigned a score from 0 to 30. The evidence is sufficient only if the score is greater than or equal to 18.
Final Mark Allocation Criteria.
The vote will be awarded by an assessment of the technical report and oral discussion about the project developed. The student will be able to achieve up to a maximum of 20 points in the project. The oral exam will consist of questions concerning the activities of a project, or arguments in class. The question will be evaluated with a score ranging from 0 to 10 points. The praise will be given to students who, having achieved the highest rating, have demonstrated complete mastery of the subject and clarity of exposition.
Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo- "Robotics: Modelling, Planning and Control" - Springer - 2009
Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo- "Robotics: Modelling, Planning and Control" - Springer - 2009
no
no
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2021-2022
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427