In questo elaborato di Tesi di Laurea Magistrale, un sistema adattivo di controllo condiviso di robot viene proposto per allocare autorità  tra il sistema di controllo autonomo, il quale da un lato garantisce pura autonomia al robot, e l'operatore umano dall'altro, il quale ਠin controllo del robot mediante l'approccio di teleoperazione. I principali obiettivi del lavoro che di seguito verrà  descritto, sono stati i seguenti. Permettere al sistema di controllo autonomo di effettuare in maniera graduale e continua nel tempo, la allocazione di autorità  tra pura autonomia del robot e pura teleoperazione (human-in-the-loop), considerando l'incertezza associata alle osservazioni fornite da un sistema di visione. A tal fine, ਠstato sviluppato un metodo per tracciare la degradazione delle misure, basato su una metrica ottenuta dalla teoria dei Filtri Bayesiani, la quale rappresenta l'allocazione di autorità  ai fini dell'arbitraggio tra robot operante in pura autonomia e robot operante mediante teleoperazione. Validare in termini di stabilità  il sistema di controllo condiviso complessivamente sviluppato, caratterizzato da un controllore bilaterale a 4 canali, incrementato con un sistema di controllo automatico del robot, basato sul tracciamento visuale del target, e la cui comunicazione tra operatore umano e robot risulta essere influenzata da un ritardo nel tempo. Mediante esperimenti con hardware reale, e attraverso uno studio della fattibilità  del sistema mediante il coinvolgimento di utenti, ai quali ਠstato richiesto di svolgere determinati task, l'obiettivo finale ਠstato quello di valutare le performance e l'usabilità  del sistema di controllo condiviso proposto. Da una comparazione con il metodo di controllo in teleoperazione del robot, si dimostra come l'approccio proposto apporti miglioramenti in termini di tempi di completamento dei task e migliori la percezione della fatica rispetto alla pura teleoperazione, avendo impatto positivo sullo sforzo cognitivo percepito dall'utente.

Allocazione Adattiva di Autorità  nel Controllo Condiviso di Robot Mediante Filtri Bayesiani

2020

Abstract

In questo elaborato di Tesi di Laurea Magistrale, un sistema adattivo di controllo condiviso di robot viene proposto per allocare autorità  tra il sistema di controllo autonomo, il quale da un lato garantisce pura autonomia al robot, e l'operatore umano dall'altro, il quale ਠin controllo del robot mediante l'approccio di teleoperazione. I principali obiettivi del lavoro che di seguito verrà  descritto, sono stati i seguenti. Permettere al sistema di controllo autonomo di effettuare in maniera graduale e continua nel tempo, la allocazione di autorità  tra pura autonomia del robot e pura teleoperazione (human-in-the-loop), considerando l'incertezza associata alle osservazioni fornite da un sistema di visione. A tal fine, ਠstato sviluppato un metodo per tracciare la degradazione delle misure, basato su una metrica ottenuta dalla teoria dei Filtri Bayesiani, la quale rappresenta l'allocazione di autorità  ai fini dell'arbitraggio tra robot operante in pura autonomia e robot operante mediante teleoperazione. Validare in termini di stabilità  il sistema di controllo condiviso complessivamente sviluppato, caratterizzato da un controllore bilaterale a 4 canali, incrementato con un sistema di controllo automatico del robot, basato sul tracciamento visuale del target, e la cui comunicazione tra operatore umano e robot risulta essere influenzata da un ritardo nel tempo. Mediante esperimenti con hardware reale, e attraverso uno studio della fattibilità  del sistema mediante il coinvolgimento di utenti, ai quali ਠstato richiesto di svolgere determinati task, l'obiettivo finale ਠstato quello di valutare le performance e l'usabilità  del sistema di controllo condiviso proposto. Da una comparazione con il metodo di controllo in teleoperazione del robot, si dimostra come l'approccio proposto apporti miglioramenti in termini di tempi di completamento dei task e migliori la percezione della fatica rispetto alla pura teleoperazione, avendo impatto positivo sullo sforzo cognitivo percepito dall'utente.
2020
it
Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-303913