Claudio Sergio Mattioni Mattia Munari Analisi di un articolo del dipartimento di scienze informatiche dell’università di Stanford. Claudio Sergio Mattioni Mattia Munari Titolo: “Controllo e comportamento dinamico dell’intero corpo di un robot umanoide” Autori: 4 ricercatori del dipartimento di scienze informatiche dell’università di Stanford

Vantaggi della robotica umanoide Possibilità d’utilizzo delle stesse infrastrutture create per le persone. Maggior facilità di cooperazione con gli uomini. Possibilità di programmazione tramite apprendimento per imitazione. Interfacce comunicative più semplici. L’essere umano come oggetto di studio per il perfezionamento del robot e dei suoi modelli: meccanico, di movimento e di coordinazione. 2) Strutture meccaniche simili a quelle umane facilitano la COOPERAZIONE con gli uomini 5) Anticipa l’uso del MOTION CAPTURE usato dagli autori di questo articolo per modellizzare il movimento dell’essere umano

Svantaggi della robotica umanoide. Grande complessità di realizzazione. Difficoltà di eseguire i task a causa del numero di parametri da controllare in contemporanea. Grande complessità della logica di controllo, e pianificazione. Pianificazione in tempo reale molto difficile. Difficile coordinare il movimento di un end-effector in relazione con il movimento del robot stesso. Numerosi gradi di libertà -> ridondanza cinematica delle configurazioni. 1) Numero dei gradi di libertà molto più grande di quello che si trova solitamente nei robot industriali convenzionali 2) Cita Esempio di piegarsi a raccogliere qualcosa! 4) Tener presente il fatto che il mondo in cui si trova l’umanoide è dinamico, cambia! 6) RIDONDANZA CINEMATICA , come mostrato in figura : il robot può assumere molteplici configurazioni mantenendo invariata la posizione di alcuni end-effector, come in questo caso le mani ed un piede

Scopo dello studio Sviluppare un sistema di equazioni che permettano un controllo e pianificazione del movimento con complessità lineare nel tempo. Integrare il controllo dei comportamenti tenendo conto della postura e del movimento dell’intero corpo. Possibilità di specificare i movimenti ad un alto livello di astrazione. Verificare il sistema di controllo proposto con simulazioni in ambiente virtuale SAI. 1) Complessità lineare nel tempo -> più facile da gestire real-time! 2) Strategia di coordinazione dinamica sviluppata è fatta per gestire parallelamente la dinamica del movimento prettamente associata al task e la dinamica riguardante il comportamento relativo della postura del robot 4) Ambiente di simulazione che permette di avere una visualizzazione 3D in tempo reale del movimento generato

Punti di forza dello studio Efficienza, generalità di applicazione, e semplicità del sistema proposto. Priorità dei task di movimento. Rilevamento di conflitti. Generazione real-time delle traiettorie -> soluzione ottimale rispetto a: Supervised Learning Rapid motion planning Descrizione esplicita delle traiettorie. Punti di forza secondo gli autori! 2) Potendo trattare contemporaneamente task multipli, è possibile specificare una lista a priorità degli stessi ed è possibile … 3) … la rilevazione eventuale di conflitti di movimento fra un certo sotto-task associato alla postura e il task di priorità maggiore, e la sua conseguente modifica o non-esecuzione 4) I 3 sistemi citati sono stati implementati con successo in varie applicazioni ma condividono il problema di non riuscire a generare in maniera ottimale delle traiettorie in real-time, cosa che restringe notevolmente il loro campo di applicazione, a differenza del sistema proposto in questo studio

Svolgimento dello studio Analisi del movimento naturale del corpo umano tramite tecniche di motion-capture. Modellizzazione degli schemi del movimento naturale umano tramite potenziali energetici. Sviluppo del sistema di pianificazione e di controllo orientato all’ottenimento della minimizzazione dei potenziali e alla gestione di task multipli. (figura 1) Dall’analisi del movimento dello scheletro umano si è creato il modello virtuale del nostro robot umanoide 2) Si è infatti visto che il movimento naturale umano risulta essere generato dalla tendenza da parte del corpo umano a minimizzare questi potenziali: perciò … 3) … si è deciso di sviluppare il sistema di pianificazione e di controllo tenendo conto di quest’aspetto oltre che del fatto che il sistema dovrà gestire il controllo di task multipli, come possiamo vedere in figura … (figura 2) In questo esempio i differenti task sono 4: Tenere entrambe le mani ferme (1 e 2), controllare il centro di massa per mantenere l’equilibrio (3) ed evitare un ostacolo con la parte superiore del corpo (4)

Svolgimento dello studio Identificazione dei comportamenti di movimento. Ciascun comportamento implica il movimento di diversi giunti con diversi gradi di libertà. Ragionando con i comportamenti si ha un’astrazione superiore che riduce il numero di “gradi di libertà”. Ipotesi di studio: presenza di un comportamento primario e di una postura ad esso associata. MATTIA

Svolgimento dello studio Decomposizione dei compiti di controllo Partendo dalla classica equazione della dinamica nello spazio dei giunti: Dopo una serie di trasformazioni matematiche possiamo esprimerla nello spazio del singolo task. Possiamo dividere quindi la relazione di forza/torsione nelle componenti relative al task e alla postura: MATTIA

Svolgimento dello studio Controllo e comportamento dinamico della postura. Grazie alla decomposizione dei compiti di controllo, raggiungiamo la seguente formula: La precedente ci permette di controllare dinamicamente il robot data la postura corrente e il comportamento voluto. Per arrivare a: Che è l’equazione che governa dinamicamente il moto del robot regolando direttamente le forze da applicare ai giunti. MATTIA

Simulazione e Verifica Per la verifica si è confrontato il comportamento del controllore dinamico con uno statico. Il confronto è stato effettuato in un ambiente di simulazione SAI. Questo ambiente permette di avere una visualizzazione 3D in tempo reale del simulato. MATTIA

Svolgimento della simulazione Sono stati eseguiti due esperimenti: Il primo prevede il task di mantenere una posizione fissata per la mano (T) mentre il comportamento secondario è quello di oscillare il gomito in modo sinusoidale. Nella prima simulazione effettuata con il controllore non dinamico abbiamo un sistema poco performante. Nella seconda simulazione effettuata con il controllore dinamico abbiamo un risultato molto accurato MATTIA

Svolgimento della simulazione Il secondo esperimento prevede come task primario lo stesso del primo esperimento. Il task secondario invece è di minimizzare l’errore quadratico medio tra gli angoli di giunto effettivamente ottenuti e la configurazione voluta dei giunti stessi. Nel primo caso vediamo il comportamento tipico di un sistema dinamico del second’ordine con l’oscillazione smorzata dell’errore attorno al valore d’equilibrio. Nel secondo caso abbiamo una tendenza esponenziale all’errore che risulta inferiore. MATTIA

Conclusioni riguardo all’articolo Punti positivi :-) Ottimo approccio alla soluzione del problema di controllo Grande semplificazione del controllo nonostante i numerosi gradi di libertà Ottenuto un controllore che riesce ad imitare il sistema nervoso umano nell’eseguire task multipli con un sistema di priorità Si sono raggiunti con successo gli obiettivi del caso di studio a giudicare dai risultati delle simulazioni Presentiamo ora le nostre personali conclusioni e valutazioni riguardo questo articolo: Punti positivi: MATTIA

Conclusioni riguardo all’articolo Punti negativi :-( Passaggi matematici nebulosi e mancanti Non sono sempre chiari i parametri delle formule quando vengono introdotti Scritto in maniera troppo frazionata da diverse persone; ciò porta a ripetizioni e a qualche mancanza nei passi logici Non sono chiare da subito le differenze tra task, postura e comportamenti Eccessiva ridondanza in alcuni punti a scapito di chiarezza espositiva in altri Punti negativi: 1) Ok, è scritto per un giornale scientifico ed è rivolto a persone competenti nel campo però ci sono troppi concetti dati per scontati! 3) Stili di scrittura ed esposizione completamente differenti da paragrafo a paragrafo! (taluni prolissi e ripetitivi, altri schematici e scarni) -> Ripetizioni! 4) Proprio perché scritto in maniera non uniforme e parallela da diverse persone, ci si riferisce con termini differenti a medesimi concetti e in certi casi addirittura si usano stessi termini per parlare di concetti differenti come nel caso delle parole “task” , “posture” e “behavior” che vengono spesso confuse tra loro! 5) Dilungati troppo alcuni aspetti meno importanti a scapito di altri molto più rilevanti che invece sono stati presentati in maniera poco chiara!