Intelligent Robotics
Insegnamento: Intelligent Robotics
Titolo insegnamento in inglese: Intelligent Robotics
Lingua: italiano
Anno di corso: 2
Semestre: 2
CFU: 6
Insegnamenti propedeutici previsti: Nessuno.
Docenti:
- Alberto Finzi
Obiettivi Formativi
Il corso introduce gli studenti alle basi teoriche e alle metodologie necessarie per la progettazione di sistemi robotici autonomi/cognitivi in grado di operare in ambienti non strutturati, dinamici ed interattivi. La prima parte del corso è focalizzata su concetti e metodi per la robotica mobile (localizzazione, mapping, navigazione, esplorazione, ecc.). La seconda parte è incentrata su architetture e metodi per la progettazione di sistemi robotici autonomi dotati di capacità cognitive (deliberazione, pianificazione, interazione, collaborazione, apprendimento, ecc.). Al termine del corso gli studenti avranno acquisito: conoscenza e comprensione delle problematiche e degli approcci proposti in letteratura; competenza nelle architetture, nei modelli, nei metodi e nelle tecniche necessari per la progettazione di sistemi robotici autonomi/cognitivi; competenza negli strumenti per lo sviluppo di robot autonomi.
Programma
Robotica Mobile: (3 CFU) Paradigmi e architetture; introduzione alla robotica mobile; filtri bayesiani (filtri di Kalman e filtri particellari); metodi per la localizzazione e il mapping (EKF-SLAM, FastSLAM); navigazione (evitamento di ostacoli, metodi dynamic windows); pianificazione di percorso e di moto (metodi Voronoi, PRM, RRT); metodi di pianificazione probabilistica (MDPs, POMDPs); apprendimento per rinforzo in robotica.
Robotica Autonoma e Cognitiva: (3 CFU) architetture ibride; middleware e integrazione (introduzione a ROS); pianificazione classica; pianificazione gerarchica; pianificazione e schedulazione temporale; sistemi esecutivi; architetture cognitive e modelli cognitivi; metodi per la robotica collaborativa (pianificazione ed esecuzione collaborativa, sistemi human-in-the-loop e autonomia regolabile, apprendimento per dimostrazione).
Modalità didattiche
Lezioni frontali e attività/esercitazioni di laboratorio.
Materiale didattico
Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter - MIT Press
Introduction to AI Robotics, R. Murphy - MIT Press
Automated Planning and Acting, Ghallab, Nau, Traverso, Cambridge University
Press Documenti, lucidi e note forniti sul sito web del corso
Modalità di esame
L'esame si articola in prova solo scritta. Progetto.