Distributed heterogeneous deterministic edge-cloud computing for mobile co-manipulative robotic system control

Negli ultimi anni, i progressi nelle tecnologie dei sensori, nella robotica e nell'intelligenza artificiale hanno migliorato significativamente le capacità dei sistemi multi-robot, migliorando la qualità dei dati sensoriali sul mondo circostante, la capacità di interagire con oggetti esterni e quella di interagire e cooperare con altri robot. Questi progressi hanno però richiesto un aumento delle capacità di calcolo, dello spazio di archiviazione dei dati e della complessità dell'architettura software complessiva, rendendo difficile elaborare l'enorme quantità di dati in tempo reale e fornire uno schema di controllo fluido. Inoltre, i sistemi multi-robot presentano maggiori difficoltà operative poiché richiedono una pianificazione che garantisca un comportamento corretto per tutti i robot coinvolti, una localizzazione accurata per operare secondo gli standard e un’architettura in grado di distribuire i dati necessari registrando al contempo informazioni utili per il miglioramento dei modelli. Questa tesi affronta tali sfide introducendo un'architettura Cloud-Edge per gestire i vari passaggi necessari al controllo di un sistema multi-robot, tra cui la calibrazione cinematica, il docking, la localizzazione e la pianificazione. Gli algoritmi innovativi proposti sono progettati specificamente per questa architettura e contribuiscono a ridurre i tempi di calcolo e le risorse edge necessarie, offrendo al contempo prestazioni all'avanguardia. Inoltre, questo lavoro propone un'architettura software che consente agli sviluppatori di interfacciarsi in modo sicuro con l'applicazione nel contesto della robotica open-source, dove i framework software sono complessi e in rapida evoluzione. Simulazioni ed esperimenti condotti su robot reali convalidano le prestazioni dei metodi proposti rispetto ad altre tecniche dello stato dell’arte.

In recent years, advancements in sensor technologies, robotics, and AI have substantially improved the capabilities of multi-robot systems by enhancing the sensing data quality of the surrounding world, the capacity to interact with external objects, and to interact and cooperate with other robots. These advancements came at the expense of computing capability, data storage, and overall software architecture design, making it hard to process the increasing amount of data in real time and provide a smooth control scheme. Moreover, multi-robot systems are harder to work on since they require a plan that ensures correct behavior for all the robots involved, a correct localization to perform according to standard, and an architecture that distributes the needed data while logging useful information for model enhancement purposes. \\ This thesis tackles these challenges by introducing a Cloud-Edge architecture to cope with the different steps needed to control a multi-robot system, namely kinematic calibration, docking, localization, and planning. The novel algorithms introduced are tailored to the specific architecture and help reduce computing time and edge resources needed while offering state-of-the-art performance. Furthermore, this work introduces a software architecture to allow developers to securely interface with the application in the context of open-source robotics, where software frameworks are cumbersome and rapidly evolving. Simulations and experiments conducted on real robots validate the performance of the proposed methods compared to other popular techniques.dthun