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: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
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, conoscenze di base della Teoria dei Sistemi Dinamici e del Controllo. In particolare, familiarità con le rappresentazioni in spazio di stato per sistemi dinamici lineari, a tempo continuo o discreto. Deve saper analizzare problemi di pianificazione e 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. Può essere richiesto ricorrere a programmazione di base in Matlab, C++, Python.
A good knowledge of the basic courses of differential mathematical calculus and linear algebra, basic knowledge of Dynamic Systems and Control Theory. Familiarity with state-space representations for linear, continuous-time or discrete-time dynamical systems. Capability to analyse open-chain and closed-chain planning and control problems and be able to synthesise possible solutions. It is also useful to have a basic knowledge of programming tools. It may be useful to use basic programming in Matlab, C++, Python.
• 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 e gestire la dinamica e controllare sistemi robotizzati comprendenti robot antropomorfi, robot mobili e veicoli autonomi, anche 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 ad elevata autonomia.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Le studentesse e gli studenti acquisiscono le capacità progettuali relativamente a procedure e sistemi di simulazione, pianificazione e controllo, la capacità di valutarne i risultati e di scegliere gli algoritmi di pianificazione e controllo più adeguati per il particolare contesto applicativo. Le studentesse e gli studenti acquisiscono inoltre la conoscenza e la necessaria pratica nell’uso di software di simulazione e programmazione, nonché di tecniche di controllo e la capacità di operare in laboratorio, imparando a redigere relazioni tecniche sulle attività svolte.
Competenze trasversali.
Attraverso lo svolgimento di esercitazioni guidate ed attività di progetto e laboratorio la studentessa o 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 alla studentessa o lo 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.
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 autonomous vehicles, also in the automotive sector. In particular, the construction of kinematic and dynamic models coupled with control and implementation techniques allows solving problems of motion control, autonomous driving and navigation of robotic systems and highly autonomous vehicles.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Students acquire skills in the design of simulation, planning and control procedures and systems, the ability to evaluate the results and to choose the most appropriate planning and control algorithms for the particular application context. Students also acquire the knowledge and the necessary practice in the use of simulation and programming software as well as of control techniques and the ability to work in the laboratory, learning to draw up technical reports on the activities performed.
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 autonomous Aerial Vehicles
7. Dynamics and control of two and four wheeled autonomous vehicles
8. Esercitazioni al computer: modellazione e controllo di robot antropomorfi o mobili e di veicoli autonomi in ambienti di simulazione, quali MATLAB e Simulink, oppure programmazione di base di sistemi robotici reali
9. Attività di laboratorio: sviluppo di un progetto relativo alla modellazione pianificazione, percezione, o 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 autonomous Aerial Vehicles
7. Dynamics and control of two and four wheeled autonomous vehicles
8. Computer-based exercises: modeling and control of anthropomorphic or mobile robots and autonomous vehicles in simulation environments, such as MATLAB and Simulink, or basic programming of real robotic systems.
9. Laboratory activities: development of a project related to the modelling, planning, perception, 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.
La studentessa o 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 di simulazioni, pianificazione, percezione e controllo di robots e veicoli autonomi aerei e terrestri. Per superare con esito positivo la prova, la studentessa o lo studente dovrà dimostrare di:
-- aver compreso come modellare e controllare, in modo autonomo, i sistemi robotici e i veicoli autonomi 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. La studentessa o lo studente potrà conseguire fino ad un massimo di 20 punti nel progetto. L’orale sarà articolato su un quesito inerente all'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 alle studentesse o 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 she/he has the knowledge and methodological skills and technology for the modelling, design and implementation of simulations, planning, perception and control of robots and autonomous aerial and ground 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
Slides delle dispense del corso ed esercitazioni in formato elettronico sono reperibili al sito
https://learn.univpm.it
Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo- "Robotics: Modelling, Planning and Control" - Springer - 2009
Lectures slides and exercises can be found on the web site
https://learn.univpm.it
no
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Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427